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3月9日，國際油價(jià)一天內(nèi)下跌24.6%，創(chuàng)20年來油價(jià)單日下跌紀(jì)錄。進(jìn)入21世紀(jì)以來，油價(jià)經(jīng)歷4次周期性大幅度波動：2001年至2002年，互聯(lián)網(wǎng)泡沫破裂，全球經(jīng)濟(jì)減速導(dǎo)致持續(xù)6個(gè)月的油價(jià)大幅波動；2008年至2009年金融危機(jī)導(dǎo)致持續(xù)4個(gè)月的油價(jià)大幅波動；2014年至2016年美國頁巖革命疊加OPEC不減產(chǎn)，導(dǎo)致持續(xù)10個(gè)月的油價(jià)大幅波動；2020年以來，新冠肺炎疫情疊加OPEC+談判破裂，造成了本次油價(jià)劇烈波動。
什么是長期積極應(yīng)對油價(jià)波動的方法
歷史上，歷次油價(jià)波動均由“市場調(diào)節(jié)”和“人為干預(yù)”推動價(jià)格重新回歸合理區(qū)間，其中OPEC減產(chǎn)是近20年來最有效的主動人為干預(yù)手段。然而，近年來隨著美國逐步實(shí)現(xiàn)能源獨(dú)立，油氣地緣博弈呈現(xiàn)多元化，各方利益越來越難以達(dá)成統(tǒng)一，致使國際油價(jià)波動頻繁。未來依靠減產(chǎn)調(diào)控油價(jià)的空間越來越小，難度越來越大，石油企業(yè)更是應(yīng)該積極主動做好應(yīng)對。
短期，要加強(qiáng)投資結(jié)構(gòu)優(yōu)化。主要包括優(yōu)化新、老區(qū)投資建產(chǎn)結(jié)構(gòu)，提高資金使用效率，繼續(xù)探索投資成本一體化，堅(jiān)持投資效益標(biāo)準(zhǔn)。中期，應(yīng)堅(jiān)持高質(zhì)量發(fā)展。要做優(yōu)存量，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)煉運(yùn)銷儲貿(mào)全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同優(yōu)化；要做強(qiáng)增量，能源轉(zhuǎn)型期加快培育和推進(jìn)多礦種新能源增長極；要擴(kuò)大儲備，規(guī)范管理，增加功能，優(yōu)化儲備模式，擴(kuò)大儲備能力。中遠(yuǎn)期，應(yīng)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型。加強(qiáng)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動化采集，加強(qiáng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的制修訂，管控?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量，建立數(shù)據(jù)共享機(jī)制，為智慧油田打造堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
實(shí)際上，在3月2日，中國石油2020年信息化工作視頻會上已經(jīng)強(qiáng)調(diào)要大力推進(jìn)公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化發(fā)展，為中國石油世界一流綜合性國際能源公司建設(shè)邁上新臺階提供有力支撐。
油氣生產(chǎn)上游業(yè)務(wù)人工智能頂層設(shè)計(jì)
該為石油行業(yè)人工智能發(fā)展做哪些準(zhǔn)備
據(jù)美國咨詢公司Research and Markets報(bào)告預(yù)測，在石油和天然氣能源領(lǐng)域，預(yù)計(jì)到2022年人工智能市場份額將達(dá)到28.5億美元。盡管全球人工智能領(lǐng)域研究起步較早，但從全球能源公司智能化技術(shù)發(fā)展角度看，目前仍處于數(shù)字化發(fā)展轉(zhuǎn)型初期階段，主要應(yīng)用在生產(chǎn)與管理運(yùn)維等方面，迎接大數(shù)據(jù)與人工智能新的科技浪潮，我國油氣工業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展面臨新的歷史機(jī)遇。
“十三五”以來，人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)發(fā)展被上升為國家戰(zhàn)略，大數(shù)據(jù)與人工智能成為國務(wù)院確定的七個(gè)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)之一。2019年中國石油提出“共享中國石油”發(fā)展理念，其核心就是加快信息化建設(shè)和集成應(yīng)用，推進(jìn)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化融合發(fā)展，積極采用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈、人工智能等先進(jìn)技術(shù)，以人力資源和財(cái)務(wù)共享中心建設(shè)為先導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)“共享中國石油”。發(fā)展大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)，創(chuàng)立技術(shù)研發(fā)核心團(tuán)隊(duì)，將為“共享中國石油”的實(shí)現(xiàn)提供技術(shù)支撐和人才保障。
然而，企業(yè)在應(yīng)用人工智能技術(shù)時(shí)會面臨諸多困難和挑戰(zhàn)，包括人才、新技術(shù)投入、AI科研與企業(yè)實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境不匹配等等。
復(fù)合人才少，人才培養(yǎng)機(jī)制尚不完備。人工智能的應(yīng)用要以需求為導(dǎo)向，以業(yè)務(wù)應(yīng)用為驅(qū)動。人工智能技術(shù)在油氣領(lǐng)域的應(yīng)用，需要既懂油氣業(yè)務(wù)知識又懂人工智能技術(shù)的復(fù)合型人才。中國石油在油氣領(lǐng)域，尤其是勘探開發(fā)，儲備了一大批高精尖人才。比較而言，在人工智能方面的人才還相對緊缺。如何強(qiáng)化人工智能人才隊(duì)伍，加強(qiáng)復(fù)合型人才的培養(yǎng)和交叉學(xué)科人員的協(xié)同攻關(guān)，是未來人工智能應(yīng)用的一大挑戰(zhàn)。
研究應(yīng)用分散，整體優(yōu)勢尚未全部發(fā)揮出來。目前，人工智能技術(shù)在勘探、開發(fā)、工程、銷售、煉化等諸多領(lǐng)域的應(yīng)用呈現(xiàn)爆發(fā)式增長。傳統(tǒng)分散式研究缺乏系統(tǒng)性梳理，在一定程度上造成了資源浪費(fèi)、重復(fù)投資。因此，迫切需要針對人工智能應(yīng)用進(jìn)行頂層設(shè)計(jì)，整合資源，發(fā)揮整體優(yōu)勢。
數(shù)據(jù)共享難，數(shù)據(jù)質(zhì)量管控機(jī)制尚不完善。中國石油積累了海量的油氣勘探開發(fā)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)分散在集團(tuán)公司統(tǒng)建系統(tǒng)和各單位的自建系統(tǒng)，以及部分研究人員的手中，數(shù)據(jù)體量大、種類豐富繁雜。缺乏有效地在源頭和傳輸環(huán)節(jié)對數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行嚴(yán)格管控，無法保證各項(xiàng)研究使用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的權(quán)威性、統(tǒng)一性和有效性，不同程度地影響了研究成果的準(zhǔn)確性，降低了指導(dǎo)勘探開發(fā)研究生產(chǎn)的有效性。同時(shí)，數(shù)據(jù)體量大不等于大數(shù)據(jù)，如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和協(xié)同研究，并做好數(shù)據(jù)質(zhì)量管控，是人工智能應(yīng)用面臨的基礎(chǔ)問題。
石油行業(yè)人工智能該如何加快發(fā)展
石油行業(yè)進(jìn)入經(jīng)濟(jì)“寒冬”期。面對嚴(yán)峻的生產(chǎn)經(jīng)營形勢，石油企業(yè)如何“戰(zhàn)寒冬、創(chuàng)效益”成為關(guān)鍵。我國石油工業(yè)正面臨嚴(yán)峻考驗(yàn)，石油資源品位劣質(zhì)化，主力老油田普遍進(jìn)入特高含水后期開發(fā)階段。石油勘探開發(fā)已經(jīng)從曾經(jīng)的技術(shù)粗放型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)榧夹g(shù)精細(xì)型和技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)，走出石油工業(yè)的重重困境，石油勘探開發(fā)技術(shù)亟須更新?lián)Q代。人工智能的重大價(jià)值之一在于引導(dǎo)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的徹底變革，為油氣勘探開發(fā)實(shí)現(xiàn)突破提供可能。
人工智能應(yīng)用應(yīng)采取近期發(fā)展戰(zhàn)略和遠(yuǎn)期發(fā)展戰(zhàn)略相結(jié)合、點(diǎn)和面相結(jié)合的原則，在頂層設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)管理、研發(fā)布局、人才培養(yǎng)、價(jià)值提升等方面統(tǒng)籌考慮，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展。
頂層設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)整體布局。要強(qiáng)化各層級領(lǐng)導(dǎo)人員對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的統(tǒng)一認(rèn)識，做好頂層設(shè)計(jì)、知識普及和培訓(xùn)宣貫工作，使各級領(lǐng)導(dǎo)真正明白應(yīng)該做什么、如何做。人工智能的應(yīng)用推廣要統(tǒng)一規(guī)劃，形成一盤棋，避免重復(fù)投資、資源浪費(fèi)。
治理數(shù)據(jù)，完善數(shù)據(jù)共享。利用區(qū)塊鏈、知識圖譜、自然語言處理等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)多部門之間的數(shù)據(jù)共享。通過產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟區(qū)塊鏈，共享數(shù)據(jù)的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的可追溯、防篡改，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。同時(shí)，加強(qiáng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的制修訂，在產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟區(qū)塊鏈上共享自己的研究成果，并保護(hù)知識產(chǎn)權(quán)。
整合力量，發(fā)揮整體優(yōu)勢。進(jìn)一步整合人工智能方面的技術(shù)人才和力量，成立油氣行業(yè)人工智能研發(fā)中心，打造人工智能創(chuàng)新應(yīng)用環(huán)境，開展人工智能領(lǐng)域的相關(guān)理論和關(guān)鍵技術(shù)研究，發(fā)揮整體優(yōu)勢。
以點(diǎn)帶面，做到應(yīng)用驅(qū)動。人工智能的應(yīng)用要與油氣業(yè)務(wù)緊密結(jié)合，解決實(shí)際生產(chǎn)過程中的痛點(diǎn)、難點(diǎn)問題。要首先從具體的業(yè)務(wù)應(yīng)用點(diǎn)開始，然后以點(diǎn)帶面，實(shí)現(xiàn)人工智能在油氣領(lǐng)域的全面應(yīng)用。
交流合作，強(qiáng)化人才培養(yǎng)。通過工業(yè)聯(lián)盟和具體項(xiàng)目技術(shù)合作等方式，進(jìn)一步促進(jìn)與國內(nèi)外知名高校、IT企業(yè)巨頭的交流合作。同時(shí)，加大人工智能人才隊(duì)伍的培養(yǎng)。近日，教育部、國家發(fā)展改革委、財(cái)政部聯(lián)合印發(fā)的2020(4)《關(guān)于“雙一流”建設(shè)高校促進(jìn)學(xué)科融合，加快人工智能領(lǐng)域研究生培養(yǎng)的若干意見》的通知，指出了強(qiáng)化人才培養(yǎng)的若干舉措，提供了人才保證的渠道，集團(tuán)公司需要做好銜接與落地。
人工智能技術(shù)必將為實(shí)現(xiàn)油氣全產(chǎn)業(yè)鏈突破提供新動能。通過頂層設(shè)計(jì)，以點(diǎn)帶面設(shè)置扶持項(xiàng)目，推動機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、知識圖譜、機(jī)器人等技術(shù)在油氣領(lǐng)域的全面、有序應(yīng)用，真正將數(shù)據(jù)資源作為公司管理的重要資源，實(shí)現(xiàn)“共享—智能—智慧”的價(jià)值提升。
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