“人为智能+”推动天然气行业高质量发展蹊径钻研

胡文娟¹  闫昭坤²  孟丹妮¹  许珊²  蒋博丞²  许丽姣¹  陈广拓¹  张义²

（1.中海石油气电集团有限责任公司，，，北京 100028;

2.中国信息通讯钻研院人为智能钻研所，，，北京 100191）

提要：当今，，，人为智能作为新兴产业的代表，，，已成为全球科技海潮的重要驱动力！４幼畛醯牡ヒ宦呒评淼饺缃竦淖灾魃疃妊、复杂事务处置和智能决策支持，，，人为智能塑造了新时期发展的新范式，，，并深刻影响了社会、经济、文化等各个领域！Ｗ魑饶茉创⑿詈兔裆Ｏ盏墓丶煊颍，，能源行业在人为智能的推动下，，，正加快实现从“人为性”向“智能性”的转型！Ｗ远霾、远程监测、数据分析、产量仿照、智能运输等新兴技术，，，逐步成为提升出产效能和推动产业结构升级的主题驱动力！

关键词：人为智能；；；大模型；；；天然气

0  引言

随着人为智能技术的持续发展，，，全球已达成共识，，，在人为智能领域占据优势，，，已成为国度竞争力的重要体现！Ｔ谀茉绰躺吞甲陀胧只霾耸涞拇蟛季跋拢，，人为智能正以前所未有的方式横向融合、纵深发展，，，深刻重塑传统天然气行业的发展模式^[1]！

基于此布景，，，本文聚焦于我国人为智能在天然气领域的政策导向、全球天然气行业发展趋向与技术利用，，，分析我国天然气行业的近况与技术发展，，，并探求人为智能若何推动天然气行业的高质量发展^[2]！

1  人为智能推动天然气行业高质量发展的政策解析

当前，，，天然气行业的外部发展环境正在产生显著变动，，，供需关系也经历了深刻的调整！Ｔ谖夜涌焱贫茉唇峁棺偷墓丶逼冢，，作为清洁能源支柱的天然气正迎出处人为智能主导的革命性升级^[3]！2022年8月，，，科技部、国度发展和鼎新委员会、工业和信息化部等九部门结合颁布了《科技支持碳达峰碳中和执行规划（2022—2030年）》，，，该规划旨在通过系统化的人为智能等科技创新系统，，，助力中国在2030年前实现碳达峰指标，，，并为2060年碳中和指标奠定技术基础！2023年3月28日，，，国度能源局颁布了《关于加快推动能源数字化智能化发展的若干定见》，，，该定见旨在推动人为智能等数字技术在能源领域的创新利用，，，出格是在能源设备状态鉴别、靠得住性评估及故障诊断等方面的技术发展^[4]！

我国高度器重能源行业，，，采取一系列政策措施，，，以高效推进天然气行业在保质增量协调发展、低碳减排绿色发展、人机协同高效发展等方面的进取^[5]！Ｈ宋悄艽葱乱殉晌烊黄幸悼萍祭玫闹氐惴⒄狗较颍，，支持行业转型升级的主题力量^[6-7]！

2  人为智能推动天然气行业高质量发展的行业蹊径索求

在全球领域内，，，人为智能已成为列国推动天然气产业升级和实现可持续发展的关键技术^[8]！Ｎ蘼凼枪噬匣故枪冢，，天然气行业都在人为智能技术的推动下，，，索求出切合各自国情和市场需要的蹊径^[9]！Ｈ蚨喔鎏烊黄霾拖汛蠊，，正积极利用人为智能提升行业效能、降低成本并推动绿色转型^[10]！Ｔ谡庖还讨校，，列国基于分歧的技术特点和发展需要，，，正在逐步实现智能化运营、自动化决策和数字化治理，，，为天然气行业的将来发展奠定基础^[11-12]！

2.1  人为智能推动天然气行业高质量发展的全球近况

全球能源转型与可持续发展日益受到关注，，，天然气行业作为支柱领域，，，正迎来人为智能与天然气交叉发展的加快推动^[13]！Ｆ揪萦⒐凸荆˙P）颁布的《2024年世界能源统计》，，，全球天然气产量和消费量别离达到41 244亿立方米和41 278亿立方米，，，别离同比增长1.2%和2.5%^[14]！Ｈ蛱烊黄谐∪晕衷龀ぃ，，人为智能在该领域的利用需要愈发火急^[15-16]！

中国、俄罗斯、巴西和美国是全球重要的天然气出产和进口国度，，，其年产量位列全球前列！Ａ卸汲窃诨刈⑷宋悄芡贫烊黄幸档母咧柿糠⒄^[17-18]！＠纾，，壳牌巴西公司（Shell Brasil）与意大利Saipem公司等企业结合开发了FlatFish自主水下无人机，，，集成了水下导航、图像鉴别与自主决策等多项人为智能技术！８梦奕嘶赡茉诔2 000 m^[19]水深领域内精确执行海底设施检测工作，，，大幅提高了深海作业的效能与安全性！Ｕ庖焕贸浞痔逑至巳宋悄芮闹悄苡布在深水能源作业中的巨大潜力！

此外，，，巴西国度石油公司（Petrobras）与美国微软公司于2022年结合推出了ChatPetrobras大模型企业助手，，，为员工提供文本天生、翻译、提要提取等服务！８孟低成疃燃闪舜胩焐渴鹩肟缦低持都焖鞯攘鞒蹋，，构建了能源行业的对话式智能工作平台！

全球列国人为智能推动天然气行业高质量发展的内外部前提各不一样，，，我国也必要凭据自身特点索求适合蹊径！

2.2  我国人为智能推动天然气行业高质量发展示状

我国天然气行业具备巨大的社会需要、宽泛的利用场景、丰硕的数据资源和融合延长的产业链！５本植恍菝缆ゲ闵杓撇⑸钊牍┬璨喽π拢，，为天然气行业提供了辽阔的发展空间！Ｆ揪2024年统计数据，，，我国天然气产量和进口量别离为2 464亿立方米和1 841亿立方米^[20]，，，显示出天然气行业在绿色低碳转型中的不变增长！

人为智能推动天然气行业高质量发展的作用日益凸显，，，尤其在提升储能与运输效能和解决能耗问题方面展示出巨大潜力！Ｐ幸盗菲笠抵泄、中国石化和中国海油已在智能化方面获得显著成就！2025年5月，，，中石油推出拥有千亿量级参数规模的“昆仑大模型”具备超大规模推算能力，，，覆盖地质图像鉴别、专业汇报解析等业务场景，，，并支持软硬件生态的全面适配！2023年12月，，，中国石化成功油田开发拥有高百亿级参数规模的“胜小利”大模型融合油气领域专业知识，，，具备优良的说话理解和工业推理能力，，，在复杂场景中阐发出优良的泛化能力！Ｖ泄Ｓ陀胫泄缧、科大讯飞等结合开发的“海能大模型”融合内部数据资源，，，重点利用于稳产增产、设备守护等主题工作，，，为海上作业的智能化转型提供支持！

总而言之，，，国内外在人为智能推动天然气领域高质量发展的索求正在稳步推动，，，并出现出分歧的发展蹊径！９噬希，，重要的天然气出产国已经通过智能化技术提升了作业效能、降低了碳排放，，，并在现实利用中获得了显著成就！９谠蛲üゲ闵杓坪驼策支持，，，推动人为智能在天然气勘探、运输、存储等各个环节的深度利用，，，形成了适合我国国情的索求蹊径！

3  人为智能的技术近况

自21世纪以来，，，人为智能技术在算法创新与算力提升的双重推动下实现了迅猛发展！Ｒ酝夹未χ玫ピ涌煊肷⒉际酵扑阄淼乃懔≈鸩匠墒欤，，深度学习成为人为智能领域的主题驱动力！４友飞窬纾≧ecurrent Neural Network，，，RNN）到Transformer架构，，，模型结构不休演进，，，推动天然说话处置从语义理解走向说话天生的阶段！＝21世纪20年代，，，基于“预训练—微调”新范式的大型模型与天生式人为智能的鼓起，，，标志取人为智能进入了全新的发展阶段！４送猓，，深度学习与强化学习的融合，，，也显著提升了人为智能在自动驾驶等复杂决策场景中的感知与节制能力！

在能源行业，，，人为智能的利用起初集中在电力负荷预测、电网调度优化、设备故障诊断等领域，，，助力传统能源系统向智能化运维和数据驱动的治理模式转型！＝昀矗，，天生式人为智能逐步从“辅助分析”阶段迈向“智能天生”阶段，，，不仅实现了从知识学习到工作产出的能力跃迁，，，还推动了决策效能、运行安全与知识传承等方面的内容性提升！

瞻望将来，，，尤其是2025年后，，，人为智能的大模型有望深刻重构天然气行业的技术架构和组织状态！４竽Ｐ徒晌烊黄幸倒┬璨喔ㄖ鞫扰渲玫墓丶ぞ撸，，在技术层面突破行业“瓶颈”，，，推动产业链各环节的智慧化升级，，，并在市场端形玉成新的业务模式，，，为天然气行业的高效、智能化发展提供坚实的支持！

4  天然气行业中大模型技术的利用场景

人为智能的大模型技术正在为天然气行业的各个环节带来深刻的刷新！Ｍü炒蟮氖荽χ糜敕治瞿芰Γ，，大模型不仅援手提升了安全出产保险能力，，，还优化了运营效能！Ｔ谝韵录父龉丶煊颍，，大模型正逐步显露其巨大潜力！

4.1  高质量发展的场景索求：保险安全出产

天然气行业的安全出产至关重要，，，大模型技术通过多维数据分析与智能预测，，，为安全防护提供了强有力的保险！Ｒ韵率谴竽Ｐ图际踉诒Ｏ瞻踩霾械闹匾！

一是精准监测天然气运输风险！４竽Ｐ屯ü瞎芡沽、阀门状态、车辆轨迹等多维数据，，，利用时空分析与异学问别算法构建动态评估模型！８媚Ｐ涂赡苁凳奔嗫毓艿佬孤、压力突变等潜在风险，，，天生风险热力争并辅助定位隐患，，，从而在运输全过程中筑牢安全防线！

二是智能优化接管站能源利用！Ｔ谔烊黄庸苷荆，，大模型深度分析海量的能源亏损数据，，，挖掘出能耗法规与潜在节能点，，，构建精准的能源亏损预测模型！；；；诜制绻た鱿碌哪茉葱枰げ猓，，能耗治理系统可能智能地调整能源分配战术，，，从而削减因能源浪费引发的安全隐患，，，确保能源的合理高效利用！

三是提前预判设备守护机遇！４竽Ｐ徒岷仙璞复衅鞑杉恼穸、温度、压力等运行参数，，，构建设备健康状态评估模型！Ｍü患涠系丶觳庥敕治錾璞甘凳笔荩，，提前预测潜在故障并确定合理的守护机遇，，，有效躲避因设备故障导致的安全变乱，，，保险天然气出产设备的不变运行！

4.2  高质量发展的场景索求：提高运维效能

大模型技术不仅可能保险安全出产，，，还可能显著提升天然气行业企业的运维效能！Ｒ韵麓幼试床晒、市场销售和运维治理3个方面，，，探求天然气行业高质量发展场景的具体利用！

4.2.1  资源采购

大模型通过多元化的数据分析优化资源采购决策！Ｊ紫龋，，它整合短期业务数据（如卸货量、存货量），，，优化液化天然气船调度；；；其次，，，基于中期买卖与宏观经济数据，，，预测天然气需要与价值走势；；；最后，，，整合持久全产业链数据（如气象、产量信息等），，，通过算法模型进行动态决策优化！Ｍ贫试床晒合蛑悄芑、预测式决策转型，，，实现“数据驱动—模型推演—全周期效力提升”的一体化治理！

4.2.2  市场销售

大模型技术在推动市场销售的高质量发展方面可凭据功夫周期进行划分！Ｔ诙唐谀冢，，大模型凭据客户的汗青用气量、消费趋向等，，，天生用户画像，，，预测需要量；；；在中期内，，，大模型成立船舶运输年度打算智能优化模型，，，合理配置运力资源；；；从持久看，，，大模型可能对客户全性命周期进行价值分析，，，评估其在整个性命周期中的价值贡献，，，从而领导差距化营销和精准服务战术！

4.2.3  运维治理

大模型能够有效解决数据异构、信息孤岛等问题，，，通过整合来自分歧层级、分歧股权布景和分歧业务的数据，，，买通数据壁垒，，，实现集中治理和高效利用！４竽Ｐ突雇ü蒲Ь霾咧С郑，，援手治理层提供精准决策凭据，，，并推进组织间的高效协同！Ｍü悄芑男畔⒋萦牍ぷ鞣峙洌，，确保各个部门之间的信息通顺，，，提升整体运营效能和执行力！

大模型技术的利用场景正逐步拓展，，，尤其在保险安全出产和提升运维效能方面，，，阐扬着重要作用！４泳技嗖庠耸浞缦、智能优化接管站能源利用，，，到提前预判设备守护，，，再到提升资源采购、市场销售与公司治理效能，，，人为智能正在推动天然气行业向智能化、高效化的将来迈进！

5  人为智能推动天然气行业高质量发展的蹊径选择与落地

随着天然气行业智能化需要的不休加深和数字化转型的持续推动，，，人为智能已经成为推动行业升级的重要力量！Ｒ蚨，，选择相宜的技术蹊径并推动其落地执行至关重要！Ｍü侠砉婊杈堆≡裼氩渴鹆鞒蹋，，可能确保技术利用与行业需要的高度符合，，，从而实现提升出产效能、保险安全以及推动绿色低碳转型的指标！

5.1  蹊径选择

随着数字化转型的深刻推动和行业智能化需要的不休增长，，，大模型出现出系统化、分层化和定制化的发展趋向！Ｎ寺惴制缫狄岛鸵滴癯【岸阅Ｐ湍芰Φ牟罹嗷枰，，业界逐步形成了基于利用领域与专业深度的三层模型结构系统，，，蕴含L0基础大模型、L1行业大模型和L2场景模型！Ｔ诶么竽Ｐ图际醺咝贫幸捣⒄故保，，必要凭据三个层级模型的个性，，，并选取相宜的蹊径发展具体的部署流程！

目前，，，行业中主流的大模型落地蹊径重要蕴含两种！

第一种是L0→L1→L2蹊径：该蹊径从底层的通用大模型启程，，，逐步构建行业大模型和场景大模型！＠嬖谟谙低称肴沂视π郧浚，，合用于尺度化水平较高的行业场景，，，数据量要求适中，，，但对数据质量的要求较高，，，如图1所示！

图3   天然气行业大模型有关平台分层建设架构图

5.2.1  数据中心

高质量的数据集是大模型落地的基础！Ｌ烊黄幸档氖萁ㄉ栌ψ裱低郴氤叨然荚颍，，涵盖资源采购、市场销售、安全出产、产业协同与监督合规等主题场景！Ｔ谥葱泄讨校，，应明确每个业务场景的数据指标，，，并确保数据采集、洗濯、加强与守护等环节可能满足行业个性和技术要求，，，确保模型训练的不变性和实用性！

5.2.2  大模型中心

大模型中心掌管模型的算法开发、精调优化、评估与版本治理，，，并支持分歧业务场景下的模型适配与能力沉淀！８弥行男杞ㄉ枰桓鋈悦芷谥卫砘坪桶踩拦老低常，，推动“预训练—精调—部署”的闭环研发系统！Ｔ诖竽Ｐ偷难⌒蜕希，，需综合评估其机能、适配性、部署可行性和成本效益，，，拔取最切合天然气行业需要的模型，，，如DeepSeek、GLM、文心一言等！

5.2.3  算力中心

算力中心承担大模型训练与推理所需的算力资源两全、调度与运维工作！Ｌ烊黄幸档乃懔π枰罹嘟洗螅，，通常在亿级至千亿级之间颠簸！Ｒ蚨，，算力中心必要凭据模型参数规、并发要求强度和训练周期等成分进行精密化配置，，，合理选择本地部署与公有云部署的平衡点，，，确保高效、不变地支持模型的运行！

5.2.4  智能体及利用中心

智能体及利用中心的主题工作是将大模型技术利用于具体的业务场景，，，掌管需要分析、智能体设计、检索加强天生集成与产品化打磨，，，并推动多场景智能体系统的构建！Ｍü菇筛粗、可评估、可推广的智能体利用模板和部署规划，，，智能体中心确保技术可能在天然气行业内的多种业务场景中落地利用！＠纾，，在文档问答、工作助手和多端交互利用中，，，智能体中心可能为企业提供高效、智能的操作平台，，，进一步提升企业的业务执行力！

大模型技术的蹊径选择与落地执行是人为智能推动天然气行业高质量发展的重要环节！Ｍü≡袷屎系孽杈逗痛罱缆乃拇笾行模，，天然气行业能够高效推动技术部署，，，显著提升出产工艺、运维、能耗、供给链调度和决策五大维度的效能，，，保险安全出产，，，优化运营治理！＝矗，，随着大模型技术的进一步发展和利用，，，天然气行业将迎来越发智能化、自动化的转型升级！

6  实现语

本文梳理了人为智能在能源行业的典型利用蹊径，，，回首了其技术演进与机制，，，重点探求了大模型技术在天然气行业的利用实际与蹊径选择！Ｔ谔烊黄幸凳只筒恍萆钊氲牟季跋拢，，人为智能已成为提升治理效能、推动产业协同、优化运营流程和强化风险防控的关键工具！

随着大模型在天然说话处置和数据分析等领域获得突破，，，其在能源行业的推作为用愈加显著！Ｊ偷攘煊蛉返毕绕笠狄咽迪肿ㄓ写竽Ｐ偷墓菇ê屠茫，，推动行业迈向智能化！Ｈ欢，，天然气行业由于组织结构复杂、场景需要多样以及高安全要求，，，仍需索求适配性更强的模型蹊径！

瞻望将来，，，随着大模型的持续演进，，，人为智能将在更多天然气利用场景中创制价值，，，成为能源行业智能化升级与高质量发展的主题驱动力！Ｍü菇ā澳Ｐ汀懔Α教ā毙募际跸低常，，天然气行业有望实现从部门智能化到全面智慧化的飞跃！

Exploring the path of empowering the natural gas industry with “AI+”

HU Wenjuan¹, YAN Zhaokun², MENG Danni¹, XU Shan², JIANG Bocheng², XU Lijiao¹, CHEN Guangtuo¹, ZHANG Yi²

（1. CNOOC Gas and Power Group, Beijing 100028, China;

2. Artificial Intelligence Institute, China Academy of Information and Communications Technology, Beijing 100191, China）

Abstract: Currently, artificial intelligence (AI), as a representative of emerging industries, has become a major driving force in the global technological wave. From its early stages of simple logical reasoning to the current era of autonomous deep learning, complex task processing, and intelligent decision-making support, AI has shaped a new paradigm for the development of the modern era, profoundly impacting various fields such as society, economy, and culture. As a key sector for national energy reserves and public welfare, the energy industry is accelerating its transformation from “manual” to “intelligent” driven by AI. Emerging technologies such as automated production, remote monitoring, data analysis, production simulation, and intelligent transportation are gradually becoming the core drivers for improving productivity and upgrading the industrial structure.

Keywords: AI; large models; natural gas industry