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中国石油党组书记、董事长戴厚良：深入实施“人工智能+”行动 加快打造能源化工行业一流人工智能大模型

Original 戴厚良 中国网信杂志 2025年01月22日 21:14

戴厚良

中国石油天然气集团有限公司党组书记、董事长

 

当前，人工智能技术正以前所未有的速度、广度和深度变革经济社会发展模式。习近平总书记指出：“谁能把握大数据、人工智能等新经济发展机遇，谁就把准了时代脉搏。”中国石油天然气集团有限公司（以下简称“中国石油”）深入学习贯彻习近平总书记重要论述精神，强化战略引领，统筹协调推进，有力推动互联网、大数据、人工智能和能源产业深度融合，塑造了发展新动能新优势。

深刻认识加快发展人工智能的重要意义，牢牢抓住新一轮科技革命和产业变革的历史机遇

人工智能是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源，对加快建设现代化产业体系、因地制宜发展新质生产力、形成国际竞争新优势具有重要推动作用。国资央企必须切实增强责任感紧迫感，牢牢把握数字化、网络化、智能化发展大势，抢抓机遇，推动人工智能与产业深度融合，增强核心功能，提高核心竞争力。

加快发展人工智能，是贯彻落实党中央、国务院重大决策部署的具体行动。党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央高度重视发展人工智能，作出一系列战略部署安排。党的二十届三中全会《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》提出，完善推动新一代信息技术、人工智能等战略性产业发展政策和治理体系。国务院国有资产监督管理委员会要求国资央企将人工智能作为加快建设现代化产业体系的重要技术之一，加快布局和发展智能产业，加快建设一批智能算力中心。中国石油作为党的中国石油、国家的中国石油、人民的中国石油，必须立足国家所需、产业所趋、转型所急，以时不我待的紧迫感、舍我其谁的使命感，勇挑重担、敢打头阵，围绕能源化工产业链供应链，着力推进人工智能等领域的关键核心技术攻关应用，积极探索大模型建设与应用的有效路径，总结形成一批可复制可推广的典型经验，努力当好能源化工行业人工智能发展的“排头兵”。

加快发展人工智能，是培育和发展新质生产力的重要途径。习近平总书记强调，“整合科技创新资源，引领发展战略性新兴产业和未来产业，加快形成新质生产力”“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的‘头雁’效应”。以人工智能为代表的数智技术已经成为新一轮科技革命的主导技术，具有极强的普遍适用性，在算力、算法、数据的融合创新驱动下，推动生产要素快速流动和高效匹配，催生一批具有重大影响力的新产业新业态，促进要素及其组合不断优化，推动新质生产力发展迎来更加广阔的空间和更加美好的前景。中国石油必须充分运用数智技术、绿色技术改造提升传统产业，积极推动人工智能赋能产业焕新，全面释放实体经济和数字经济融合效能，加快推动技术革命性突破、生产要素创新性配置和产业深度转型升级，成为人工智能赋能传统产业发展的“领头羊”。

加快发展人工智能，是建设基业长青世界一流企业的必然要求。当前，人工智能发展已迈向大模型时代，加速在能源化工等产业落地应用，将给行业发展带来颠覆性、全局性的影响。国际能源公司纷纷联手科技巨头加入大模型竞争，谁率先实现突破，谁就将拥有未来发展的竞争优势。中国石油作为全球最大的能源和化工企业之一，必须积极抢占创新发展新赛道，努力把数据优势、场景优势、人才优势转化为人工智能发展优势，加快推动人工智能创新链与产业链、资金链、人才链深度融合，以模型普及、数据流通和生态繁荣加速实现产业优化升级，着力打造规模化应用生态，成为加快推动世界一流企业建设的示范者。

深入实施以昆仑大模型为核心的“人工智能+”行动，能源化工行业大模型建设取得标志性成果

中国石油围绕“业务发展、管理变革、技术赋能”三大主线，坚持“价值导向、战略引领、创新驱动、平台支撑”总体原则，科学部署，精心组织，全力打造务实高效、行业一流的人工智能大模型和深度应用场景，推动“数智中国石油”建设步入快车道。

强化顶层设计，集聚创新资源。结合能源化工产业链特点与智能化发展需求，坚持以顶层设计带动人工智能大模型在垂直行业的落地应用，创新提出四层架构设计理念，形成“1+4+N”大模型架构体系，明确行业大模型、应用场景、数据集、AI中台、算力中心等五个方面的建设目标，高标准高质量实施“人工智能+”行动，对内服务百万员工、对外赋能行业发展。与中国移动、华为、科大讯飞等公司强强联合，深化在数字化转型、5G创新应用、算力、人工智能等方面的合作，深入研究能源化工领域行业大模型、专业大模型和场景大模型建设，共同履行好央企使命、服务好国家战略。组建人工智能研究机构及工作专班，强化人工智能研发应用关键技术研究，大力实施智能化发展工程，加快构建人工智能创新发展良好生态。

坚持“深沉厚重、大气谦和”的总体要求，打造700亿参数昆仑大模型。在通用大模型的基础上，统筹开展高质量数据集建设和行业大模型训练，按需迭代升级各层级大模型。训练形成700亿参数语言、3亿参数视觉、160亿参数多模态的行业大模型，成为能源化工领域首个通过国家备案的行业大模型。构建我国首个勘探全领域专业大模型，涵盖地震处理、地震解释、测井处理解释3个专业大模型，相比传统方法，在泛化性、精度等方面有了大幅提升。率先探索能源化工行业数据建设标准，研究形成行业、专业、场景三级数据管理与安全体系，数据集规模超过280TB，高质量精标问答对数量超过65万对。创新研发融合多家训推工具链的AI中台，通过重构与集成，实现了商业大模型在一个中台的统一纳管，算力、模型、服务的统一管理和协同调度能力显著增强。构建国产算力体系，加强算力统一管理，按需提供算力服务，有序开展大模型训练，算力规模达到821PFLOPS（每秒浮点运算次数）。初步形成“三阶十步”建设方法体系，涵盖顶层设计、项目实施、项目运营三个阶段，以及场景规划、模型训练等十个步骤。

图为测井处理解释大模型预测结果对比。储层孔隙度、渗透率、饱和度等关键参数预测精度达到85%以上，储层流体性质识别准确率提升至90%。

丰富拓展应用场景，推动提升生产运行效率。聚焦油气勘探、开发、炼化、销售产业链以及产业金融、装备制造等领域，围绕“突出主业、体现价值、知识密集、语料丰富、技术可行”五个方面，筛选具有典型代表性、体现能源化工行业特色的应用场景，统筹开展技术创新、示范推广、规模应用。地震正反演全过程求解效率提高10倍，解释效率提高9~12倍，储层流体性质识别准确率提升至90%，“动设备”诊断、质量检测、工程设计等应用场景快速落地，常减压装置外操人员劳动强度降低50%，丁腈橡胶质检效率提升20%，输送管焊缝缺陷识别效率提升40%，失效影像检测诊断效率提升80%。行业问答、客户服务、员工助手等普适应用全面推广，以点带面赋能产业焕新初见成效。

打造人工智能创新发展新高地，在培育未来产业上当好标杆旗帜

面向未来，中国石油将坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，积极融入国家人工智能发展大局，把创新作为第一动力、把安全作为底线要求、把普惠作为价值追求，加快构建能源化工行业人工智能发展生态，努力为网络强国、数字中国建设作出新的更大贡献。

加快行业大模型迭代升级，着力夯实智能化发展技术基础。强化业务驱动、科技引领、系统布局、开放共享的理念，充分发挥人工智能领导小组、管理办公室、项目经理部、工作专班及合作伙伴的作用，建立健全协同研发、场景落地、成果转化等攻坚机制，完善智能化发展工程推动机制。持续迭代行业大模型、专业大模型、场景大模型基础能力，打造参数规模更大、泛化能力更强的行业大模型。正确处理数据数量和数据质量的关系，建立大模型语料贡献考核机制，深入研究高质量数据集标准体系与建设路径，打造更高质量的行业数据集，分批构建重点行业高质量数据集。夯实“数据从收集到处理、模型从训练到推理、应用从推理到发布”三大流水线技术底座，打造更强能力的AI中台。大力推进人工智能同能源化工行业深度融合，着力以人工智能技术推动能源化工产业变革，加快赋能行业高质量发展，努力构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。

聚焦能源化工主营业务，打造特色鲜明的应用场景和创新实践。坚持以场景建设为牵引，强化创新链、产业链间的数智赋能作用，持续推动能源化工产业向数字化、绿色化方向升级跃迁，加速形成新质生产力。加强研用一体化开发和敏捷迭代，持续提升人工智能场景规划、技术研发、交付运维和成果推广能力。加快成熟场景普及推广和迭代升级，深入开展能源化工行业原创性、颠覆性、引领性创新成果研究，大力推进语言、视觉、多模态、科学计算等大模型技术在油气勘探开发、炼油化工、新能源、新材料、市场营销、装备制造等领域更多场景应用，力争在时序数据预测、新材料研发等领域取得关键性突破，加快形成一批示范带动性强的人工智能创新应用。积极探索构建高度自主的智能体，重点打造油气田开发生产、炼化生产计划优化、数字员工等一批企业级智能体解决方案，着力推进工业生产和办公领域人机协同。积极探索具身智能与昆仑大模型的有机结合，将工业机器人、无人机应用到智能巡检、检维修、高危作业等应用场景。深入研究人工智能治理体系，加强对数据使用和算法决策的监管，推动人工智能健康发展。

倡导创新文化和创业精神，提升全员数智素养与技能。坚持培养和引进相结合，通过昆仑大模型建设，着力培育一批贯通人工智能理论、技术与能源化工行业应用的复合型高端人才，打造一批高水平创新团队，加快形成人工智能持续创新能力。健全“揭榜挂帅”“赛马制”等项目管理机制，支持和鼓励优秀青年人才挑大梁、担重任，最大程度激发人才创新创业活力，推进人工智能人才储备厚度与质量全面提升。举办人工智能创新应用大赛，大力营造全面拥抱人工智能的浓厚氛围，持续打造高水平人工智能队伍，加快提升人工智能场景创新能力。加强全员培训，深入把握人工智能技术和产业发展的规律和趋势，拓展智能化发展的思维和意识，引导各级管理人员和专家人才充分利用数智技术推动管理变革，当好人工智能战略部署的执行者和推动者。

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来源：《中国网信》2025年第1期

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