近期，中國石油與華為、百度先后接洽，準備攜手開啟大數據和人工智能技術在石油勘探開發領域的合作。近年來，中國石油與華為已經進行了多次合作，合作領域分布在勘探開發、油氣生產、管網儲運、智慧煉化、綜合補能站、新能源等多個方面。中國石油與百度也曾在多個領域開展合作。譬如為油氣儲運領域帶來變革的WisGPT，就是中國石油與百度合作的我國首個油氣儲運領域人工智能大模型。

  
中國海油也曾引入華為云Stack提供的軟件開發生產線CodeArts。基于CodeArts，中國海油已經開發了智能采辦（比如采購執行、倉儲物流管理、供應商管理）、智能油田二期（比如交叉工作提醒、區域隱患告知、實時作業監控、AI違章行為識別、智能注采調配）、應用開發云平臺等主要業務系統，構建了中國海油供應鏈一體化數字化平臺。

  
近年來，石油公司與IT公司強強聯手加快布局數字化，運用大數據、人工智能對油氣行業賦能，似乎已成為油氣企業的共識。科技企業通常具有物聯網、大數據、人工智能、區塊鏈等豐富的技術專長和先進技術，這些技術能夠為企業提供數字化轉型所需的各種技術解決方案。不僅如此，科技企業還擅長利用數據分析和機器學習等技術，通過對數據進行深度挖掘，為企業數字化轉型提供有價值的決策支持。

  
石油企業的業務涵蓋勘探、開發、生產、銷售多個環節，其地質數據、生產數據、市場數據等數據量相當龐大，且石油企業的運營高度依賴鉆井設備、煉油設備、儲油設施等，這些設備和設施的可靠性和安全性對于企業的運營至關重要。因此，借助科技企業的技術，實現自身轉型升級是石油企業的不二選擇。而科技企業也可借助能源行業的“東風”實現自身的發展壯大，雙方的合作是經濟發展的必然趨勢。

  
在能源革命和能源轉型的背景下，油氣企業需要利用數字技術重構業務模式、管理模式和商業模式，提升核心競爭力，加快數字化、智能化轉型。

  
首先，石油的勘探開發過程離不開自動化、物聯網、大數據、人工智能等數字技術。自動化鉆井系統可以遠程監測和控制鉆井過程，提高鉆井效率，減少人為錯誤。利用傳感器和物聯網技術，可以實時了解鉆井設備和地下油藏的狀態，及時發現故障并采取措施，確保生產安全。利用大數據分析技術，可以對海量地質數據進行處理和分析，更好地了解地下油藏的特性和分布情況。通過分析歷史數據和實時數據，可以更準確地預測產量和油藏潛力，優化勘探開發計劃。利用人工智能技術可以對地震數據進行自動解釋和預測，提高勘探效率，還可以輔助工程師進行油井位置選擇和井網布局等決策。例如，道達爾能源利用飛艇和無人機向復雜勘探區域快速投放傳感器，實現高效可靠的地震資料采集；其基于大數據平臺開發井下故障的AI預測算法，可精確定位故障發生點，單井每次節約500萬—700萬美元的維修成本。

  
其次，在油氣儲運過程中，物聯網技術和大數據技術可以幫助石油企業提升儲運效率。利用物聯網技術，可以實時監測管道的運行狀態，包括壓力、溫度、流量等參數。一旦發現異常，系統可以自動報警并采取措施，確保管道安全。通過分析歷史數據和實時數據，企業可以預測管道運輸的需求和趨勢，優化儲運計劃。自動化裝卸設備和智能調度系統，可以實現貨物的快速裝卸和運輸。例如，bp構建的e-field智能油田，以整合新技術手段和業務流程為關鍵，實時遠程監控和管理勘探開發、生產、銷售的整體過程，從而實現企業生產的全流程化管理。

  
最后，在油氣銷售過程中，電子商務技術和客戶關系管理技術是重中之重。通過建立數字化營銷平臺，石油企業可以更有效地推廣產品和服務，吸引潛在客戶。利用客戶關系管理系統（CRM），更好地了解客戶的需求和反饋，提高客戶的滿意度和忠誠度。基于大數據技術對銷售數據進行分析，可以了解產品的市場需求和競爭態勢，優化銷售策略。利用物聯網和大數據技術，可以實時跟蹤產品的庫存和物流信息，確保供應鏈的順暢和高效。同時，通過智能預測和調度系統，可以優化庫存水平和物流路線，降低庫存成本和運輸成本。