2025年4月，威德福公司与AIQ签署谅解备忘录，致力于将人工智能（AI）驱动系统深度嵌入全球油气作业流程，推动生产方式变革。3月，阿布扎比国家石油公司（ADNOC）与人工智能公司AIQ签订了一份具有里程碑意义的价值3.4亿美元的合同，在其上游价值链中部署ENERGYai和相关AI解决方案。种种布局表明，国际能源企业正集体转向以AI为底层逻辑的新发展范式，生成式AI正从辅助工具跃升为产业转型的核心动力。

价值牵引转型 AI成为油企优先解法

随着数字化变革持续演进，国际油气企业对AI的投入不断加码。这背后的驱动力不仅在于技术革新，更缘于对未来竞争格局的深刻判断：以智能手段驱动效率飞跃、认知升级、风险防控与绿色发展协同共进，打造兼具效率、灵敏性与可持续性的价值体系。

提效降本是部署AI的首要动因。在生产、运营与投资等核心领域，AI正帮助企业实现成本优化与效率突破。埃克森美孚预计，其与微软合作打造的AI驱动云端油田项目，将在2019至2029年间为公司带来数十亿美元的净现金流；沙特阿美也在技术升级方面持续加码，每年在AI、无人机等前沿技术研发方面投入超过35亿美元，重点聚焦油气增产、设备智能维护及风险预警。

强化决策支持与知识管理，是推动AI应用纵深发展的又一核心逻辑。油气行业长期面临数据高度密集、信息碎片化的难题。大模型在自然语言处理方面的优势，使其能够对分散在报告、日志、文档中的非结构化信息进行快速整理与解读，从而为业务、研发提供更高效的支持。壳牌将大模型视为“科研助理”，用于提取企业内部数十年来沉淀的科研成果。过去研究人员需查阅多份资料才能定位关键信息，如今则可通过与AI助手对话快速获取关键信息。这项技术显著提升了研发效率、缩短了决策周期，加快了知识在组织内部的流转。如今，AI不再只是辅助工具，更是推动组织认知演进与结构革新的驱动力。

安全管理与低碳减排是AI在油气行业应用的另一重要落点。道达尔能源通过应用计算机视觉与大模型分析，对施工现场进行智能监控、对安全流程进行实时审核，有效提升了事故预防能力。沙特阿美则在海底管线与油田设备的监测中引入AI，实现早期故障识别与自动报警，保障了生产安全并减少了环境风险。在碳减排方面，AI的助力同样日益显著。壳牌利用AI模型对碳捕集与封存（CCS）项目进行选址模拟，以提升地质匹配度与项目经济性；道达尔能源则通过AI分析装置运行数据，智能识别能耗异常与排放偏差，及时对其调整以减少碳足迹。

AI融入主战场 重构油气行业基本面

引入AI大模型是重塑油气行业核心竞争力、重构业务流程与组织模式的重要抓手。安永公司调研显示，全球已有超过92%的石油和天然气企业正在投资或计划在未来2年内投资AI。市场研究机构Future Market Insights预测，到2034年，AI在全球油气市场中的商业价值将达到130亿美元，显示出巨大的增长潜力与行业信心。

在办公与知识管理场景中，AI工具正在加速落地，助力企业实现行政流程的自动化与知识流转的高效化。例如，bp公司是微软Copilot智能办公工具全球首批试点的能源企业。Copilot基于GPT技术开发，具备自动撰写邮件、生成会议纪要和行政报告等功能，显著减少了员工在日常文档处理与信息梳理中的时间投入。bp内部评估报告指出，自Copilot在2024年全面上线以来，公司行政办公效率提升了近30%，员工在核心业务和创新研究上投入的时间大幅增加。

相比之下，壳牌公司在AI战略上则采取更为谨慎且务实的路径，注重与顶尖科技公司深度合作，优先引入业界成熟、经过验证的技术解决方案，以降低自研大模型带来的风险与成本。自2020年9月起，壳牌与微软建立起战略合作关系，全面部署Azure云平台、Microsoft 365与Power Platform等数字工具，每周处理数十亿条来自全球资产的数据，快速整合业务运营状况并使其可视化。此外，壳牌还基于Azure开发了碳排放追踪工具，用于评估供应商排放量，设定碳基线与目标，并为公司内部制定科学的碳管理路径，有效推动了绿色转型与合规管理。

在更为复杂的勘探与生产环节，沙特阿美公司探索了AI在油气核心流程中的深度应用。2024年3月，沙特阿美发布了自主研发的大模型——Aramco Metabrain AI。这一模型拥有2500亿参数，在训练中处理了超过7万亿个数据点，涵盖公司90余年积累的工程、地质与运营数据。Aramco Metabrain AI具备强大的复杂数据理解与预测能力，能够对钻井计划、地质构造、历史运营成本等要素进行智能分析，进而推荐最优油井布局方案，显著提升了勘探效率、降低了项目成本。在下游业务中，该模型还能预测成品油价格趋势与市场波动，并结合地缘政治动态，为企业提供更具前瞻性的市场决策支持。这标志着沙特阿美在智能化能源体系建设上迈出了关键一步。

AI重塑链条 绘就油气产业未来图景

全球能源巨头普遍将AI视为重塑行业格局的关键引擎，并积极制定战略蓝图。以油服龙头企业斯伦贝谢为例，该公司希望将AI深度嵌入全业务链。其推出的Lumi平台不仅是一款工具，更致力于构建一个开放、无界的能源云生态，释放和关联数据，推动AI工作流从初级向高级演进，加速数字化转型。未来，斯伦贝谢将继续携手科技企业，训练油气专用模型，让AI成为如电力般的底层驱动力。

壳牌则将AI融入“净零”战略与创新文化。该公司高管Gabriel Guerra表示，AI将助力行业在满足能源需求的同时减少碳足迹，开启更安全、高效、可持续的运营方式。埃克森美孚聚焦数据标准化与IT环境简化，计划打造统一的平台，推动AI广泛落地，提升从总部决策到一线作业的效率。bp则强调通过AI和数字孪生技术实现智能运营与实时判断，同时注重AI的可靠性，确保所有部署在合法、合规的情况下落地。

国际能源巨头正以生成式AI为引擎，推动业绩增长与低碳转型。综合来看，未来油气行业将在以下4个方面进行深刻变革：一是勘探更快更准。利用生成式模型提高地震和测井数据的分析效率及资源的发现效率。例如，壳牌公司与大数据分析公司SparkCognition合作，计划利用AI技术处理和分析大量地震数据，缩短勘探周期，显著提升新油田的发现效率与成功率。二是运营更智能高效。通过AI实时解析传感器数据，辅助参数调整与故障预防，推动预测性维护成为常态。三是决策更敏捷智能。将大模型接入企业数据库后，工程师可通过与AI对话获取资料，打破知识孤岛，加速人才成长。四是链条更协同优化。通过统一数据平台促进勘探、开发、炼化、供应链一体化，夯实未来AI规模化应用的基础。例如，埃克森美孚正在整合其全球运营数据至云端，为未来开展供应链优化、市场预测与碳管理奠定基础。

总体而言，生成式AI正深度重塑油气全产业链，各大能源公司正加快从试点探索走向全面转型。未来，AI将像专家一样理解油气业务，助力企业提质降本、安全生产，并引领行业迈向低碳、可持续的新纪元。当然，这一进程也伴随挑战，数据治理与算法监管必须同步完善，确保AI的输出是可信、可靠的。但可以肯定的是，油气行业的智能化与低碳化进程，正在AI驱动下全速推进。（实习记者 赵婧岑）