【观察】从数字化到智能化转型，华为使能石油行业“智”变

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毫无疑问，企业智能化是第四次工业革命的主旋律，不仅正加速驱动产业变革和行业的数字化转型，同时也在深刻的改变着企业业务运作和价值创造的新模式。

根据华为GIV预测，2025年全球新增数据量预计180ZB，将远超人类处理能力。所以，借助人工智能手段进行更高效的数据分析、处理、决策，提升企业生产效率和智能化水平，无疑将成为企业经营的核心任务之一，预计到2025年，全球企业对AI的采用率将达86%。

作为中国的支柱产业之一，石油行业同样也正在把智能化转型视为未来发展的重要战略方向。一方面，受过去几年油价暴跌的影响，传统油气行业对产业升级的渴求较为强烈；另一方面，随着全球人工智能技术的飞速发展，确实也为石油企业的转型升级提供了一条全新的进阶路径。

那么，在此过程中，石油行业该如何进行智能化转型？具体的落地路径是什么？同时，又该如何选择合适的合作伙伴呢？

石油行业智能化转型四大方向

如今，越来越多的石油企业已经开始意识到，智能化转型是一场关乎未来的重要竞争。

正如华为企业BG中国区制造业首席专家李天恩，在日前举办的华为中国生态伙伴大会2019上所言：“人工智能正在成为各行各业下一波数字化转型的重要方向，所以如何在石油行业中应用人工智能提升效率，已成为了全行业都在思考的问题。”

确实如此，今年3月，美国专利数据服务商Relecura发布的人工智能技术对油气行业的影响和未来发展趋势中就显示，人工智能在全球油气市场的应用预计将从2017年的15.7亿美元增长到2022年的28.5亿美元，复合年增长率达到12.66%。

可以看到，目前全球的大型石油公司也都为迎接这场智能化转型做了大量准备。例如，壳牌（Shell）就宣布在石油行业大规模推行AI应用，方向为机器学习和问答/对话机器人领域；英国石油（BP）也在认知计算和知识图谱领域重金投入，开发了基于知识图谱的问答式查询服务以及基于深度神经网络的仿真建模；而哈里伯顿（Halliburton）则聚焦边缘计算、智能机器人、自然语言处理等方向，希望能够将AI技术整合到油气勘探和生产生命周期中。

在李天恩看来，从全球石油公司人工智能重点投入的情况可以发现，目前有四大应用场景构成了石油行业中AI发展的的主要方向。

第一，是基于图谱的知识计算场景已成为石油行业智能化发展中的热点领域。过去几年，随着业界对高级认知能力的积极探索，知识图谱因为表达能力强，扩展性好，并能兼顾人类认知与机器自动处理，确实在业界产生了广泛的关注。所以，石油行业运用自然语言处理以及知识图谱技术来提高产品品质和用户体验也成为了整个行业十分关注的话题。

第二，是技术数据的工艺参数优化可广泛应用石油行业。即通过工业数据集成套件对企业系统数据、石油设备数据、传感器数据、人员管理数据等多方工业企业数据进行汇集，借助语音交互、图像/ 视频识别、机器学习和人工智能算法，激活海量数据价值，解决石油开采和炼化作业的核心问题。

第三，是人工智能将在设备预测性维护方向产生巨大价值。我们知道，机器设备出故障后维护成本高，且在一段时间不能提供服务。因此，通过历史运行及故障维修数据构建预测性维护模块后，石油企业就可以预判故障发生概率，提前做例行保养，减少突发故障带来的成本增加。

第四，是石油行业专家需要AI平台工具降低开发门槛。石油行业历经百年的发展，不仅积累了相当庞大的海量数据，同时也形成了一套完整的知识体系，更培养了大量的专家型人才。因此，要让人工智能在石油行业具体的应用场景中发挥更大价值，显然让石油行业专家更便捷的使用AI平台工具，将大大提升他们的工作效率，并降低开发的复杂度。

由此可见，人工智能技术正在越来越多地应用到石油行业，并在专家助手、优化生产、降低运营成本和最大限度地提高效率上发挥了重要作用。同样，对石油企业而言，此时抓住抓住了AI技术释放的红利，也就把握住了未来发展的新机会。

全栈全场景AI使能石油行业

实际上，推动包括知识计算在内的人工智能技术在石油行业中更为广泛的应用，打造石油行业人工智能专家助手，不仅是整个石油行业的大势所趋，同样也是华为未来在石油行业领域主要聚焦和关注的方向。

在这个过程中，支撑知识计算人工智能技术在石油行业落地的关键，则是华为“全栈全场景”的AI解决方案能力。其中，“全栈”是从技术功能角度出发，华为能够提供包括芯片、芯片使能、训练和推理框架和应用使能在内的全堆栈技术方案；而“全场景”则是指包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等全场景的部署环境。

如果石油企业未来要打造一个“智能大脑”的话，那么石油领域的知识图谱就是这个“智能大脑”的核心，它会对石油行业中的各种AI应用产生深远影响，而知识计算平台在其中扮演的角色，就相当于为这个大脑的构建提供了一套完整的基础设施。

目前，在“全栈全场景”AI解决方案的支持下，华为已能够为石油行业提供全栈、全生命周期知识计算服务平台，包括能够提供构建领域知识图谱的全栈流水线平台；平台还可通过服务化、插件化的方式构建，并具备可更新、可扩展的能力；此外，基于图引擎技术，华为还能够提供业界最优的查询分析性能，为知识计算的落地提供更强大的支持。

最终，华为知识计算服务平台可以帮助石油企业在知识获取、知识建模、知识管理乃至知识应用环节中更加轻松简单，最大化发挥知识图谱在油藏关键参数推荐、开发方案辅助设计、油气层识别、油田配产等业务应用领域的价值。

不难看出，通过“全栈全场景”的AI解决方案能力，华为从底层的芯片，到计算平台，再到多种解决方案的应用融合，可以说为石油行业构筑了体系完整、能够细颗粒拆分，并覆盖全生命周期的AI能力，并让石油行业的AI使能之路越走越宽、越走越有力量。

石油行业智变从选择华为开始

在我看来，从数字化到智能化转型的过程中，华为不仅为石油行业提供了“用得起、用得好、用得放心”的AI产品和服务，同时也加速了石油行业的“普惠AI”之路，具体而言：

首先，华为在人工智能技术研发投入上的深度、广度和强度，保证了它在技术上的领先性。华为早在十几年前就展开了对人工智能的技术研究，并在人工智能领域坚持由内到外的发展思路，通过基础理论研究、内部实践以及外部赋能的方式，最终实现了“全栈全场景”AI解决方案的对外输出，而这些技术上的领先优势能为更多石油企业构建智能化转型，打造面向未来的商业模式奠定坚实的基础。

其次，华为的优势不仅建立在对技术的不断创新与研发上，对石油行业的深刻理解，又为华为的不断突破提供了新的动能。截至目前，华为油气解决方案在全球45个国家和地区应用，服务全球TOP20国际油气公司中70%的客户。可以说，华为与石油企业的共同创新，无疑能够给整个行业的智能化转型带来极大的参考和借鉴价值。

再次，华为在使能石油行业智能化转型的过程中，还以“场景优先”为导向，并围绕海量重复型场景、专家经验型场景以及多域协同场景三个维度帮助石油企业“因地制宜”展开智能化转型，真正帮助石油企业更好的应用人工智能技术，从而大大提高了石油企业的行业竞争力。

最后，华为还始终坚持“平台+AI+生态”的战略，通过与石油行业上下游生态伙伴建立全方位合作关系，切实解决石油企业智能化转型中遇到的各种问题，让石油企业能够聚焦价值创造而无需操心人工智能技术的协同和融合。

正如李天恩最后所说：“未来石油行业人工智能应用的落地，一定是最懂行业的用户、合作伙伴再加上华为一起携手，通过一个一个的应用场景去做，才能取得更大的突破。”

总的来看，面对石油行业智能化转型变革的重要关口，华为始终站在技术与应用的最前沿，并随着环境和客户需求的变化而不断的迭代和进化，为推动石油行业的智能化转型带来了更多的可能，并真正成为了他们的最佳合作伙伴。

申耀的科技观察，由科技与汽车跨界媒体人申斯基（微信号：shenyao）创办，16年媒体工作经验，拥有中美两地16万公里自驾经验，专注产业互联网、企业数字化、渠道生态以及汽车科技内容的观察和思考。