编者按

　　智能化与绿色化，是当今世界经济格局重塑的两股深沉力量。它们究竟是互不相干的平行线，还是相互激荡的浪潮？丹尼尔.卡门给出了一个颇具启发性的答案：人工智能(AI)与能源不是“谁消耗谁”的关系，而是“双向赋能”的关系。从“石油国家”到“电力国家”，算力将逐绿而行；从“利润增长”到“包容性增长”，AI须向普惠而生。这是卡门给出的全球观。

　　不过，让技术向善、使能源正义，都不能只靠好的理念，更要靠政策、法规与市场化机制。对于中国而言，真正的“考题”不只是能源转型和技术发展本身，更是如何让绿色算力成为新的国家竞争力、让能源转型的收益更公平地惠及更多人。

　　企业实践

　　如果你是2026年入职中国石油的新员工，就能随时向172位全天候在线的“数字师傅”请教，不必再靠开会、打电话、找熟人，才能获得老师傅的经验指导。这些“数字师傅”来自中国石油昆仑大模型，是中国石油系统内172位专家的“数字分身”。借助大模型，老师傅积累的专业经验正从个人掌握的知识，转化为可供全企业共享的资源。

　　2024年中国石油开始布局昆仑大模型。目前，除“数字分身”外，已形成152个场景，覆盖勘探开发、生产运行、工程技术、装备制造、安全环保等多个环节，这些场景坚持以业务需求为牵引、不单纯追求数量和覆盖面，而是注重实际价值与落地条件。

　　中国石油数智研究院创新中心模型研发能力线负责人刘华中向中国经济时报记者介绍，在应用过程中，AI提供决策辅助，操作人员保留最终判断权，在推广过程中，坚持试点先行、以实际效果逐步建立信任。同时，通过对话式交互和低代码平台降低使用门槛，通过培训和赛事培育骨干、带动全员。一线员工的认可，正是在解决实际问题的过程中逐步形成的。

　　作为国内能源化工行业首个实现全产业链体系化、规模化落地的大模型平台，昆仑大模型的提效贯穿全产业链：在勘探环节，全波形反演周期由20天缩短至3天，成本降低30%以上；在开发环节，人均管井数量由3.5口增加至11.5口，异常发现时间由小时级缩短至分钟级；在炼化环节，实现单炉收率提高、升温速度优化和质量预测效果改善；在工程环节，砂堵发生率由9%降至0.97%；在装备制造环节，巡检成本降低30%，输送管质检效率提升50%。

　　“政策是加速器和方向标，把企业级实践往行业级示范的方向上推。”刘华中说。

　　面对传统油气行业的资源品位下降、开采成本上升、双碳约束、安全生产等问题，昆仑大模型通过系统性赋能，帮助提高难动用资源的开发可行性和经济性，推动生产运营降本提效；在安全管理方面，推动风险防控由事后处置向事前预警转变；在生产工艺方面，通过持续优化降低物料消耗和能源消耗。

　　据刘华中介绍，“数智石油”是中国石油的重要战略举措之一，“人工智能+”行动位列中国石油四个专项行动之首，加快人工智能应用，既是企业应对AI时代竞争的需要，也是建设世界一流企业的重要支撑。

　　对于大模型的能源消耗，刘华中表示，算力运行需要用电，但评价其投入产出，应着眼于全产业链。一方面，通过架构优化、模型轻量化和国产算力适配，持续降低模型自身能耗；另一方面，利用昆仑大模型减少生产环节的能源消耗、物料损耗，并避免安全事故损失。其目标是以可控的算力投入，带动能源产业链提质增效、节能降碳，发挥智能技术的节能作用。

　　随着应用不断深入，昆仑大模型逐步形成了基础能力建设与场景应用优化协同推进的发展路径。刘华中介绍，前期建设3000亿参数昆仑大模型，为提升行业复杂任务处理能力、验证国产化技术路线奠定了基础。在此基础上，中国石油一方面持续增强昆仑大模型能力，另一方面围绕油气现场的不同业务需求，采用分层架构和大小模型协同的方式，统筹考虑任务复杂度、响应速度、部署条件与运行成本，按需配置模型能力。参数规模是模型建设的重要维度，而实际业务效果则是检验应用价值的重要依据，二者共同服务于油气全产业链的智能化升级。

　　从试点应用走向全产业链规模化推广，还需要跨越多重障碍。刘华中将核心难点归纳为四个方面：一是跨工况、跨站点的泛化能力仍需提升；二是工业场景对AI可信性、可解释性、安全可控性要求较高；三是与既有工业系统深度集成的工程难度较大；四是需要建立业务、技术、运维协同的长效运营机制，解决试点成效与规模推广之间的衔接问题。

　　目前，昆仑大模型已在中国石油系统内得到广泛认可。下一步，昆仑大模型将持续深耕油气全产业链场景，提升专业能力、可信能力和工程化支撑能力，进一步服务主业发展，并拓展在中国石油海外业务中的应用。

　　中国经济时报记者获悉，昆仑大模型国际版已经上线，支持中文、英语、法语、俄语、阿拉伯语、西班牙语、葡萄牙语7种语言，是国内能源化工行业首个具备多语言工业智能服务能力的大模型。国际版面向多语种技术文档解析、现场协同和资料处理等业务需求，为中国石油海外属地化运营提供支持，同时在合规框架下做好能力储备，严守数据安全与属地监管要求，为面向国际能源企业及海外合作机构提供全场景AI服务创造条件，推动能源AI技术走向全球。

　　刘华中介绍，未来，中国石油将围绕科技创新、产业创新和管理创新三大行动，提升六大基础能力，探索AI驱动的新型科研范式，推动全产业链、全要素智能化。

　　为提升算力支撑能力，中国石油持续推进全栈国产化算力生态建设，率先完成DeepSeek V4、GLM5.3等30余款大模型在国产芯片上的精度与性能双对齐，首创昇腾环境下的长文本加速架构，解决算力高负荷运行时的卡顿和效率不足问题，为AI应用规模化落地提供安全可靠的技术底座。

　　昆仑大模型在实践中形成的油气行业人工智能应用模式，已具备向全行业推广的基础。刘华中表示，能源行业面临的许多问题具有共性，中国石油已积累可复用的行业解决方案和国产化技术底座，愿在合规前提下与同行共享实践成果，共同推动传统能源产业转型升级，履行央企责任。

　　从地下勘探到地面生产、从炼化优化到终端营销，中国石油正推动AI与能源化工业务深度融合，以全产业链应用探索释放数智化价值，为产业高质量发展注入新动能。