《中華人民共和國能源法》即將于2025年1月1日實施，猶如一座燈塔，照亮了能源領域綠色低碳轉型的航道，也為油氣礦山行業的智能化升級指明了方向。在這場深刻而廣泛的變革中，如何激發新質生產力，推動油氣礦山行業實現高質量發展，成為了擺在所有從業者面前的一項重大課題。?

　　華為，作為全球領先的ICT(信息與通信)基礎設施提供商，憑借其深厚的技術積累和創新精神，正逐步成為油氣礦山行業智能化轉型的引領者。在人工智能技術的推動下，華為正以前所未有的速度和深度，改變著油氣礦山行業的生產模式和管理方式，為行業的未來發展注入了新的活力。

　　擁抱AI：破解油氣礦山行業智能化難題

　　油氣礦山行業的智能化轉型，并非一蹴而就。面對復雜的地質條件、多變的生產環境和嚴格的安全要求，傳統的管理方法和技術手段已難以滿足行業發展的需求。AI技術的出現，為油氣礦山行業的智能化轉型提供了新的可能。然而，AI在油氣礦山行業的落地應用，并非易事。華為中國政企油氣礦山系統部總經理范濤在談及AI技術應用時指出：“AI在油氣礦山行業的落地面臨著諸多挑戰，包括小模型、專家模型應用的門檻高，傳統模型定制化現象嚴重、泛化能力較差，數據安全的挑戰，以及人才儲備不足等。”

　　面對這些挑戰，華為沒有選擇退縮，而是迎難而上，依托其在AI領域的深厚積累，推出了具有差異性和創新性的AI解決方案。華為的人工智能新架構，采用了中心訓練與邊緣推理的“云邊協同”兩級架構。這一架構通過集團側部署的訓練中心與邊緣側的推理機制協同工作，實現了“邊用邊學”的循環方式。這種循環不僅提高了模型的準確率，還增強了其泛化能力和應對新問題的能力，使得AI技術能夠更好地適應油氣礦山行業的復雜環境。

　　華為中國政企油氣礦山系統部總經理范濤（右）

華為中國政企CMO邱恒（左）

　　盤古大模型：打開AI泛化之門的鑰匙

　　在AI技術的探索與實踐中，華為推出了盤古大模型5.0，這是華為在AI領域的扛鼎之作?！氨P古大模型涵蓋了視覺、預測、自然語言、多模態及科學計算等多個領域，實現了全系列、多模態、強思維的升級。它不僅能夠支持豐富的創新應用，還能夠深入解決行業難題，為油氣礦山行業的智能化轉型提供了強大的技術支持。”范濤介紹道。

　　盤古大模型作為L0基礎層，可以衍生出針對特定行業的L1行業模型，如礦山、油氣等，并進一步簡化為L2場景模型應用于生產、業務實踐。這種分層設計使得大模型能夠更加靈活地適應不同行業的需求，提高了模型的可用性和實用性。同時，華為還提出了“小算力起步，逐步擴容”的新路徑：在初始階段，可以直接通過L0大模型結合場景數據集實現L2場景的快速開發。隨著場景規劃分批落地后，企業收集和標注的行業數據就可以快速的拿來訓練L1行業模型，補足L1的能力。

　　使得首批場景應用能夠快速落地，驗證大模型的能力，并根據實際需求進行靈活調整和優化。

　　在油氣礦山行業，盤古大模型的應用成果顯著。以山東能源集團為例，通過應用盤古礦山大模型，快速訓練了82個應用場景，并在28個煤礦落地應用。其中，興隆莊煤礦、李樓煤礦利用該技術對井下卸壓鉆孔施工質量進行智能分析，將原來人工審核的工作量降低了80%，施工監管審核時間從3天縮短至10分鐘。同時，通過將大模型應用于重介選煤分選密度智能控制，精煤產率提高了0.2%以上。對于一家大型能源企業而言，這種生產效率的提高意味著巨大的經濟效益和社會效益。

　　此外，湖南鋼鐵集團也通過大模型的應用取得了顯著成效。他們利用大模型將廢鋼定級準確率提高到90%，所屬湘鋼集團更是通過大模型技術將焦炭成本最高降低了5-20元/噸。同時，行車智能調度系統能夠在1分鐘內思考出接下來30分鐘的調度計劃，大大提高了生產效率和資源利用率。而中國石油在地震處理解釋方面，通過大模型的應用使得走滑斷裂識別、碳酸鹽巖縫洞體預測等工作的效率大幅提升，預測準確度也明顯高于傳統方法；在測井處理解釋方面，大模型的應用降低了對樣本量的依賴，提升了泛化能力。

　　ICT：油氣礦山數智化轉型的基石

　　AI大模型能力的發揮，離不開ICT基礎設施的牢固筑底。據范濤介紹，多年來華為持續加大研發投入，不斷推動技術創新和產品升級，為油氣礦山行業的數智化轉型提供了堅實的支撐。根據華為公司提供的數據，近十年華為累計研發投入超過1萬億元人民幣，這為其在油氣礦山行業的智能化轉型奠定了堅實的基礎。

　　在技術層面，華為的根技術深植于操作系統、數據庫等多個領域。他們打造的領先算力、存力、運力“三力”，是推動油氣礦山行業數智化轉型的力量之源。

　　在算力方面，華為基于昇騰系列（Ascend）AI處理器和基礎軟件構建Atlas人工智能計算解決方案和鯤鵬通用計算平臺提供基于鯤鵬處理器的TaiShan服務器、鯤鵬主板及開發套件，為行業提供了強大的算力支持。這些高性能的計算平臺，不僅能夠滿足油氣礦山行業復雜的計算需求，還能夠提高計算效率和準確性，為智能化轉型提供有力保障。

　　在存力方面，華為的全閃存存儲和分布式存儲解決方案，為油氣礦山行業提供了高效、可靠的數據存儲服務。這些存儲解決方案不僅能夠滿足大規模數據的存儲需求，還能夠提供高速的數據讀寫能力，確保數據的完整性和安全性。同時，華為還通過不斷優化存儲技術，降低存儲成本，為油氣礦山行業的數智化轉型提供了更加經濟、高效的存儲方案。

　　在運力方面，華為的5G、IPV6和光網絡技術，為油氣礦山行業提供了高速、安全、穩定、可靠的網絡基礎設施。華為網絡解決方案不僅提高了網絡傳輸速度，降低了網絡延遲，使得遠程視頻、智能調度等應用場景得以實現。而且也進一步提升了網絡的覆蓋范圍和傳輸質量，為油氣礦山行業的智能化轉型提供了更加全面、高效的網絡支持。

　　伙伴+華為：共助油氣礦山數智化升級

　　在推動油氣礦山行業數智化轉型的過程中，華為深知單憑一己之力難以完成這一艱巨任務。因此，華為提出了“伙伴+華為”的開放合作體系，旨在與眾多行業伙伴攜手共進，共同服務客戶的數智化轉型。這一體系不僅體現了華為的開放心態和合作精神，更為油氣礦山行業的數智化轉型注入了新的活力。

　　華為中國政企CMO邱恒在談及這一體系時強調：“我們與伙伴攜手，一同深入理解行業場景，精準把握客戶需求，共同服務好客戶的數智化轉型?！比A為通過提供政策、工具、產品和方案等多方面的支持，賦能合作伙伴，共同打造油氣礦山行業的創新方案。這種合作模式不僅促進了資源的優化配置和高效利用，還激發了行業的創新活力和發展潛力。

　　在具體實踐中，華為與多家油氣礦山行業頭部企業展開了深入合作。他們共同成立了智能礦山實驗室及聯合創新中心，如智能礦山山西省實驗室、礦鴻工業互聯創新國家礦山安全監察局重點實驗室、國能神東-華為聯合創新中心、山能集團-華為聯合創新中心、華能-華為煤炭聯合創新中心等。這些創新平臺的建立，不僅加深了華為與行業的合作，更推動了技術與行業的深度融合。通過共享資源、聯合研發，華為與合作伙伴共同探索出了多條適合油氣礦山行業特點的數智化轉型路徑。

　　這些路徑不僅能夠實現礦山生產流程的智能化管理，提高生產效率，還能夠通過數據分析預測潛在的安全隱患，為油氣礦山安全生產保駕護航。例如，華為與山東能源集團所屬云鼎科技聯合打造的盤古礦山大模型，通過全?？尚刨嚨腁I全棧生產鏈和一站式AI模型開發工作流，覆蓋了9大專業40多個場景的智能化需求。這一創新實踐不僅推動了煤礦行業人工智能開發從“作坊式”向“工廠式”的升級，還為行業樹立了智能化轉型的標桿。

　　此外，華為還攜手烏蘭木倫礦等神東煤礦，成功在13個煤礦和1個洗煤廠的3300多套設備上部署了礦鴻智能物聯操作系統。這一系統的應用，實現了礦山設備的萬物互聯和智能協同，為油氣礦山行業的智能化轉型提供了有力支撐。通過這些合作實踐，華為不僅展示了其在油氣礦山行業數智化轉型方面的強大實力，還為行業樹立了合作共贏的典范。

　　新質生產力引領油氣礦山行業高質量發展

　　能源數智化轉型的道路雖然漫長且充滿挑戰，但華為堅信，堅持創新驅動、深化合作，構建緊密、開放、成長的“伙伴+華為”體系，將更好地助力油氣礦山行業實現高質量發展。華為也將繼續深耕油氣礦山行業，以新質生產力為引擎，推動行業邁向更加智能、綠色、可持續的未來。

　　邱恒在談及未來展望時表示，數字化、智能化帶來新產業、新模式、新動能，是培育新質生產力的關鍵引擎和重要實現路徑。華為將聚焦在自己所擅長的產品和技術領域，同時以開放的心態，繼續與伙伴一起深入理解行業場景，精準把握客戶需求，將技術與業務場景深度融合，進行場景創新和迭代前進。我們相信，通過共同努力和不懈探索，我們一定能夠為客戶提供更加優質、高效的數智化轉型服務，共同推動油氣礦山行業的高質量發展。