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AIGC是對(duì)以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)深度學(xué)習(xí)為主的人工智能技術(shù)的重大發(fā)展和實(shí)質(zhì)性突破。它通過(guò)對(duì)第二個(gè)世界（人類認(rèn)知世界）的文獻(xiàn)學(xué)習(xí)和語(yǔ)義理解，直接跨越到第三個(gè)世界，即形成機(jī)器認(rèn)知世界。這個(gè)新路徑與現(xiàn)有組織（企業(yè)）的體制機(jī)制是一種耦合的關(guān)系，即與現(xiàn)有組織及體制機(jī)制緊密相連，從而能夠有效規(guī)避各種人事阻力。同時(shí)，這個(gè)新路徑也很好地化解了數(shù)字世界建設(shè)過(guò)程中遇到的階段性、層次性、兼容性、確定性、完備性、穩(wěn)定性及可解釋性等諸多難題。

  
我們有理由相信，利用生成式人工智能，基于強(qiáng)大算力快速完成認(rèn)知迭代，可在油氣地質(zhì)、地球物理、測(cè)井錄井、鉆井和完井工程、油氣藏工程、油氣井生產(chǎn)地面工程、油氣儲(chǔ)運(yùn)、煉油化工以及石油化工等各個(gè)環(huán)節(jié)和多個(gè)場(chǎng)景中，高效生成各類所需的內(nèi)容及解決方案。它是提升油氣行業(yè)生產(chǎn)效率、對(duì)接數(shù)字經(jīng)濟(jì)的強(qiáng)大工具。毫不夸張地說(shuō)，大語(yǔ)言模型的出現(xiàn)以及AIGC的興起，對(duì)油氣行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑已經(jīng)帶來(lái)根本性改變，未來(lái)在油氣勘探開(kāi)發(fā)等領(lǐng)域一定會(huì)得到廣泛應(yīng)用。

  
AIGC在油氣行業(yè)的應(yīng)用前景十分廣闊，但也充滿挑戰(zhàn)。1859年，美國(guó)賓夕法尼亞州首次通過(guò)鉆井獲取地下石油，揭開(kāi)了現(xiàn)代石油工業(yè)的篇章。從此以后，油氣領(lǐng)域的通用知識(shí)、區(qū)域知識(shí)、機(jī)理模型、勘探數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)等均快速增長(zhǎng)、不斷積累，其業(yè)務(wù)流程持續(xù)迭代升級(jí)，業(yè)務(wù)鏈與價(jià)值鏈逐步協(xié)調(diào)優(yōu)化。如今，油氣領(lǐng)域完備的知識(shí)體系和嚴(yán)密的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)形成，為油氣行業(yè)AIGC的研發(fā)和應(yīng)用奠定了良好的基礎(chǔ)。

  
但是，也應(yīng)該看到，油氣行業(yè)業(yè)務(wù)邏輯十分復(fù)雜。以油氣上游即勘探開(kāi)發(fā)核心業(yè)務(wù)為例，通常包括資源勘探、資源評(píng)價(jià)、油氣發(fā)現(xiàn)、油氣藏評(píng)價(jià)、開(kāi)發(fā)生產(chǎn)、油氣田廢棄等多個(gè)階段。每個(gè)階段都涉及資料采集、處理、解釋、應(yīng)用等綜合性研究。油氣核心業(yè)務(wù)企業(yè)，通常是“研究型生產(chǎn)企業(yè)”或者“生產(chǎn)型研究公司”，科研與生產(chǎn)不斷交錯(cuò)、迭代。每個(gè)階段都涉及項(xiàng)目管理，包括規(guī)劃計(jì)劃、工程造價(jià)、投資預(yù)算、生產(chǎn)運(yùn)行、質(zhì)量監(jiān)督、安全監(jiān)管、項(xiàng)目驗(yàn)收、工程結(jié)算等環(huán)節(jié)。除此之外，還涉及財(cái)務(wù)管理、人力資源、設(shè)備管理、物資供應(yīng)、法律事務(wù)、生產(chǎn)銷售、客戶關(guān)系等企業(yè)運(yùn)營(yíng)的方方面面。在以專業(yè)技術(shù)分工取得規(guī)?；l(fā)展的工業(yè)經(jīng)濟(jì)體系里，必須強(qiáng)調(diào)各環(huán)節(jié)職責(zé)分明，其體制機(jī)制和以往持續(xù)的信息化建設(shè)，導(dǎo)致大量信息孤島、數(shù)據(jù)壁壘及技術(shù)保密存在。因此，在AIGC預(yù)訓(xùn)練的文獻(xiàn)學(xué)習(xí)和語(yǔ)義理解過(guò)程中，如何去偽存真是一項(xiàng)十分艱巨的任務(wù)。而在持續(xù)建設(shè)過(guò)程中，雖然有國(guó)家的頂層設(shè)計(jì)支撐，但領(lǐng)導(dǎo)層、執(zhí)行層目前仍以觀望為主，實(shí)質(zhì)性進(jìn)展較小。當(dāng)前，人工智能領(lǐng)域的高水平人才匱乏，油氣業(yè)務(wù)專家與AIGC專家之間存在壁壘，溝通不暢，業(yè)務(wù)場(chǎng)景構(gòu)建過(guò)于簡(jiǎn)單，使油氣行業(yè)數(shù)字化智能化實(shí)施難度大大增加。所有這些，在布局和實(shí)施油氣行業(yè)生成式人工智能大項(xiàng)目、大決策時(shí)都應(yīng)該實(shí)事求是地納入重點(diǎn)考量。