TL;DR：
这位中国海油的AI先行者，以其独特的远见和超乎寻常的韧性，在传统石油行业中点燃了人工智能的火种。他不仅是自学成才的技术拓荒者，更是战略思想家，深谙政策脉络，力图通过创新协作模式，将AI深度融入能源生产的每一个环节，为中国未来的复杂能源格局开辟新的智能航道。
当广袤的深海油田与前沿的人工智能技术碰撞，会激荡出怎样的火花？在中国的能源腹地，有一群不为人知的先行者，他们正在用智慧和汗水，为这个古老而又至关重要的行业注入崭新的生命力。其中一位，便是我们今天的主角——一位来自中国海油的资深专家，他以其敏锐的洞察力、对技术近乎偏执的热爱，以及在传统体系中推动变革的坚定意志，成为石油行业AI浪潮中的一个鲜明注脚。
他深知，中国未来将面临更为复杂的能源格局，而在这个历史性的关口，AI的深度融入，无疑是一个战略性的机遇窗口。这种洞察力，并非朝夕之功，而是源于一次偶然的“触动”与多年孤独的求索。
2016：一个石油人的AI觉醒时刻
时间回溯到2016年，全球科技界因AlphaGo与李世石的围棋人机大战而沸腾。彼时，这位专家还是一名石油勘探方向的研究生，他亲历了那场震惊世界的对决，内心深处涌起一股强烈的“触动”。他开始思考一个在当时看来有些“离经叛道”的问题：“我们能不能做AI在石油勘探方向的研究？”1
在那个年代，石油系统的高校里，几乎找不到能够指导学生将AI应用于石油勘探的老师。面对知识的真空，他没有退缩，毅然选择了自学这条充满荆棘的道路。整整一年，他埋首于各种深度学习框架，从零开始学习算法和模型构建。两年不到的时间里，他发表了13篇相关论文，其中不乏颇具影响力的作品。回首往昔，他坦言：“如果搁在现在，这些论文能不能发出来，已经不是那么确定了。”这番话语中，既透露出早期探索的艰难，也映射出AI技术在石油行业渗透速度之快，令人倍感振奋。
他的个人经历，也折射出整个行业对AI态度的演变。从最初的空白，到2018年国际勘探地球物理年会（行业顶会）上AI专题论文数量从几篇跃升至百余篇1，他亲眼见证了国际上油气勘探行业对AI的积极拥抱。这让他更加确信：“如果我们不抓住这个历史机遇，那我们就可能落后了。”
政策高地与深海前线：生成式AI的战略性机遇
今年，生成式大模型的热浪席卷全球，也同样冲击着石油行业的神经。与许多人对新兴技术政策监管可能带来的不确定性感到担忧不同，这位先行者展现出了异于常人的乐观和洞察。他将政策制定者对大模型的高度关注，解读为积极的信号——“有动作，就说明了重视；没有人去关注的领域，不会有那么及时的政策配套。”1
事实证明了他的判断。当首批大语言模型在8月底获得官方备案后，他看到的是“鼓励生成式人工智能技术在各行业、各领域的创新应用”已形成社会共识并付诸实践，这在他看来是“极大的行业利好”。在中国海油内部，高层领导的思想同样“与时俱进”，反复强调“鼓励生成式大模型在内部落地，大模型应用应该形成体系化”1。这种自上而下的决心，无疑给了像他这样具体推动AI落地的工作者以巨大鼓舞。
然而，从高层的决心到实际的落地，却是一条漫长而艰辛的道路。他形象地将其概括为“上易下难”。“就是决心已下，正在艰苦的推进中。”1 尽管如此，一些具体的进展仍然令人振奋。过去，AI的引入多是单点式的小团队作业，缺乏统筹。如今，管理侧的知识管理、票据处理，到核心的海上采油平台设备“预测性维护”，业务专家们正积极提出将大语言模型迭代应用于新场景的需求，这表明“我们做好了体系化落地的准备”1。更宏观的层面，中石化与百度已签订战略合作，共同推进AI应用，其成果未来有望“全行业推广”12。政策、高管、实操、协作，各个层面都在行动，共同编织着一张智能化的巨网。
基建先行：智能油田的“硬核”支撑
“说石油行业已经做好了拥抱AI的准备，并不是一句空话。”他肯定地说。这份底气，来源于近年来在基础设施建设上的巨大投入和前瞻布局。中国海油正在如火如荼地推进数字化转型，数据中心在国内外多地拔地而起，云平台的发展也改变了传统的业务系统建设模式。如今，底层IaaS、PaaS资源整合，并搭建了AI中台，使得AI的落地从数据、通信到部署，都变得不再那么遥不可及1。尤其是海上通讯这一传统难题，通过卫星散射、微波、4G乃至5G等多手段的融合运用，正为AI的深海应用铺平道路。
数据的积累和治理是AI的“燃料”。中国海油推进的“数据湖”建设和数据治理工作，将以往大量沉睡的“冷数据”激活，为AI的研发提供了源源不断的养分1。
更让他感到欣慰的是，高层对AI的关注已经变得“很实际了”。他们不再纠结于“有用没用”的早期思考，而是聚焦于投入产出比、准确性和效率等具体考量12。他分享了一个小细节：当领导询问用AI支持钻井勘探场景是否会更好时，他坦诚地回答：“是否更准确还不好说，但是效率提升了。”1这种务实的对话，恰恰证明了AI在行业内的认知已迈入新的阶段。中国海油的“海能”人工智能模型，围绕智能油气田、智能工程、智能工厂等8大类100多个业务场景模型展开，已在多个领域取得显著成效，例如秦皇岛32-6油田和“深海一号”超深水平台分别成为国内首个海上智能油田和世界首个可遥控生产超深水平台3。
挑战深重：AI在核心决策中的“助手”角色
然而，即使投入巨大、决心坚定，AI在石油行业的核心场景中发挥作用，目前仍处于初步探索阶段。这位先行者坦言，虽然自动巡检、安全监测、预防性维护、经营管理等领域已见成效，但“最深最典型的场景，还有待突破”1。
他以钻井为例进行解释。一口陆上钻井动辄几千万，海上更是成本高昂。钻井过程中的地质结构探测和综合研判，严重依赖经验丰富的地质学家。这些沿袭多年的行之有效的办法，其决策成本极高。那么，AI能否在短期内取代这些专家呢？“很难。”他给出了明确的答案1。原因在于：一方面，AI在石油行业的推广时间尚短，从业者如他自己也才从2016年开始自学；另一方面，与百度这类通用型AI巨头相比，石油系统内部AI专家在AI能力上仍有差距。在高达上亿的钻井成本面前，将核心决策权完全交给尚不成熟的AI，行业内没有人会贸然尝试。
因此，AI已开始进入核心场景，但在核心决策环节上，还“欠火候”1。
“但是，如果把AI设在一个助手的角色，那就非常合适了。”他强调。
专家做决策需要凭借方方面面的资料，最核心的是自身的经验和专业素质，但资料研究本身也耗费大量精力。如果AI能够经过良好训练，为专家提供高效的决策依据，显而易见地提升辅助决策效率，那AI就真正进入了核心场景。“先进去，再发展，是一个比较顺的过程；它比先把AI放在一个很高的位置上，最后结果让人觉得差强人意，更能体现AI的价值。”1 这体现了他务实而又富有远见的策略。
独辟蹊径：构建AI与石油的“三角”共赢生态
除了技术和场景的局限，石油体系的AI人才建设尚未系统化、梯队化，也是一大挑战。这位专家明确指出，尽管行业内部AI专家与外部AI前沿公司的能力存在差距，但他坚定地认为：“我们这个行业推广AI的普及和应用，最后还是靠我们自己的专家起主力作用。”1 这是因为石油行业的专业背景极其深厚，一个顶级的通用AI专家即使花费很长时间，也很难完全进入这个领域的核心。
那么，像百度这样的通用AI公司该如何赋能石油行业呢？他认为，百度的重点应放在提升通用AI能力和中国AI的宏观水平，成为“空军”角色，同时注重垂直行业赋能，帮助行业内专家提升AI能力。
他甚至为百度“支了个招”——与油服公司结成伙伴1。他解释说，石油体系除了核心的石油公司，还有西方地球物理、东方地球物理、斯伦贝谢等众多专业的油服公司。这些公司在油气公司与IT公司之间扮演着“黏合剂”和“连接器”的角色。
“我个人觉得，百度没有必要把自己进化成一个油服公司，但一定要做成IT公司里最懂石油的AI公司，这样就形成了一个三角形的稳定结构。”他眼中勾勒的，是一幅油气公司+油服公司+IT公司的共赢蓝图，这被他视为“最佳的组合”，也是石油领域特有的合作方式1。
结语：深海之上，智能之光
从2016年那个孤独的自学者，到如今站在行业变革前沿的深度思考者，这位石油AI先行者的个人轨迹，与中国乃至全球石油行业拥抱智能化的进程紧密相连。他的故事，不仅仅关乎技术革新，更关乎传统行业的自我超越，关乎个体在时代洪流中的坚韧与远见。
面对未来日益复杂的能源格局，AI的战略性地位已毋庸置疑。在深海之上，智能之光正逐渐照亮前行的航道。这位先行者所描绘的“三角形稳定结构”，无疑为AI在石油行业的深度融合提供了富有启示的蓝图，也让我们看到了一个古老行业在技术浪潮中焕发新生的无限可能。