01 科學決策的進化：當油田的“經驗驅動”遇見“數據與模型驅動”

科學發展的歷史，某種意義上也是一部從經驗直覺到系統科學”決策史”的演進。我們從依賴肉眼觀察、個人經驗，走向構建理論模型、進行可重複的實驗。然而，在當今這個大數據時代，一些最複雜的工業系統——比如龐大的石油開採與煉化網絡——其運營決策在某種程度上，依然依賴老師傅們長年累月形成的、難以量化的“經驗手感”。

這引出了一個深刻的科學問題：當一個系統的複雜程度（數以萬計的傳感器、非線性相互作用的工藝參數）遠超人類直覺的處理上限時，我們能否爲其建立一個更高級的、基於全量數據的“科學決策系統”，從而將老師傅的寶貴經驗轉化爲可迭代、可驗證、可放大的算法模型？

答案，正在油田與煉廠的深處悄然浮現。一場從“經驗驅動”到“數據與模型驅動”的科學決策革命，已經拉開了序幕。

02 石油行業的“AlphaGo”來了

如果說當年擊敗李世石的AlphaGo，是通用人工智能領域的一次驚豔亮相。那麼，能源化工行業大模型就是石油行業的“專屬AlphaGo”。它已深入油田與煉廠，解決實實在在的工業難題。

這裏先簡單科普下什麼是大模型？通俗來說，大模型被業內稱之爲“超級大腦”，有望實現從感知到認知的躍遷，也是通向強人工智能的重要方向之一。

據瞭解，能源化工行業大模型擁有3000億參數的模型，相當於擁有“海量深度專業知識”的首席科學家。參數如同腦神經鏈接，3000億的規模可以理解極其複雜的行業邏輯。另外，還有多模態大模型，可以類比爲“五感俱全”的現場工程師，能同時理解和處理圖文、數據表格、示意圖等等多種信息。此外，還建成了全棧國產化的萬卡集羣算力，通過“雲-邊-端”三級算力網絡，實現算力彈性供給，意味着足夠規模的算力來應對大模型的學習和訓練。而行業圖文數據集，意味着有豐富的資料和數據來支持學習。

03 “AI最強大腦”能做什麼？三個場景讓你秒懂

光有肌肉不夠，還得看實戰。這個“AI最強大腦”具體能做什麼？我們來看三個生動的場景。

場景一：從“憑經驗”到“精預測”：讓煉油裝置“防患於未然”

在煉油廠的日常操作中，就會用上“多模態大模型”了，相當於爲煉化常減壓裝置配備了一位智能助手。它不僅能通過智能問答、智能問數輔助員工完成日常操作，還能參與設備運行和人員培訓。

更智能的是，這個系統可以預測設備運行參數未來的變化趨勢，提前提醒操作人員可能出現的異常波動，從而有效防範風險，保障裝置平穩運行。系統上線後，裝置平穩率提升到99.9%以上，同時循環水和蒸汽的能耗也降低了10%，真正實現了“防患於未然”。

場景二：從“耗時長”到“秒出圖”：做工程師的“神筆馬良”

過去，因爲石油裝備工程設計標準多、計算量大，一張圖紙動輒要花上5天甚至更長時間。現在，依託行業大模型，爲石油工程師配備了裝備工程設計助手。工程師只需輸入關鍵參數，系統就能自動生成液控設計文檔、頂驅電控房CAD圖紙等。

原本需要數天完成的設計工作，現在只需幾分鐘，大大解放了工程師的創造力，開啓了數字化智能設計的新模式。

場景三：從“被動等”到“主動薦”：成爲加油站的“金牌銷售”

在加油站營銷場景中，能源化工行業大模型也發揮了重要作用。系統接入企業微信和加油站管理平臺，基於語言大模型的智能能力，比如語義理解、文案潤色和需求識別等，實現對客戶需求的即時響應。

它不僅能自動生成吸引人的營銷內容，還能精準推送優惠活動，徹底改變了傳統加油站“坐等客戶上門”的被動狀態，轉而成爲主動服務、精準推薦的“金牌銷售”。

04 看不見的“隱形智腦”：中國移動的角色

所有這些智能應用，都離不開一個穩定、強大的“數字基座”。這正是中國移動的深層價值——數字化轉型的“基礎設施提供者”。通過打造能源化工行業統一的AI中臺，中國移動將強大的算力、領先的“大模型”能力，以“即插即用”的方式提供給整個行業。

從蒸汽機到內燃機，能源行業始終是工業革命的引擎。如今，中國移動正通過AI技術重構能源生產與消費模式——這不僅是技術迭代，更是一場以“數據與模型驅動”爲核心的新工業革命。

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