【中国石油新闻中心】

编者按：当前，人工智能技术正以前所未有的速度、广度和深度变革经济社会发展模式。习近平总书记指出，谁能把握大数据、人工智能等新经济发展机遇，谁就把准了时代脉搏。近日，中国初创企业深度求索公司（DeepSeek）开发的大语言模型DeepSeek引发国内外对人工智能技术发展、未来科技变革以及中国科技“突围”、青年创新创业等方面的广泛讨论。本期邀请相关单位负责同志，结合“DeepSeek现象”，深入探讨如何进一步解放思想、转变观念，以数字技术赋能企业高质量发展。

　　数智转型赋能“第二曲线”上扬

　　朱国文

　　中国石油股份公司副总裁、大庆油田党委书记、大庆油田公司执行董事

　　数字化转型并非技术堆砌，而是对生产模式、管理逻辑与产业生态的系统性重构

　　科学统筹稳产保供与绿色转型，通过技术、管理、应用三维融合，纵深推进“8+N”科技攻关行动，积极打造原创技术策源地

　　近期，中国初创企业DeepSeek研发的大语言模型DeepSeek凭借技术路径创新、场景应用突破及商业模式革新，成为“双循环”战略下的标杆实践。作为国家能源战略支柱，大庆油田积极响应集团公司“数智石油”战略举措，系统谋划数智转型路径，着力强化“三种思维”，推动人工智能与油气产业深度融合，加速培育新质生产力，以“第二曲线”强势上扬奋进中国式现代化建设。

　　坚持在转变观念中转化动能，以破圈思维重构发展逻辑。DeepSeek的成功源于其突破传统AI大模型范式，通过技术上的大胆创新与前沿技术的快速落地，结合极具性价比的策略，开辟出高效务实的技术路线。这启示我们：数字化转型并非技术堆砌，而是对生产模式、管理逻辑与产业生态的系统性重构。大庆油田需聚焦三个方面的突破：一是重破局，推动从资源依赖向数据驱动转化。摒弃“重资源轻数据”的传统观念，确立“数据即资源、算法即生产力”的新认知。借鉴DeepSeek“轻量化+垂直化”技术路径，推动勘探开发从经验驱动向数据驱动转型；通过构建数据湖、部署智能钻井系统等，实现油气生产全链条智能化，完成从“数字油田”向“智能油田”的跃迁，为实现“一稳三增两提升”战略目标提供智慧支撑。二是促立新，构建全链条数字化体系。围绕“智能勘探、智能开发、智能运营”三大方向，打造“地下智能感知—地面智能控制—云端智能决策”一体化平台；深化与华为等科技企业合作，共建“能源AI联合创新中心”，联合研发全球首款油气多模态大模型“油智脑”，抢占能源数字化技术制高点。三是抓重构，打破数据壁垒，释放要素价值。建立跨部门数据共享激励机制，破除“数据孤岛”，重点要以数据中台为核心，整合生产、经营、安全等多维数据，推动数据要素成为驱动创新的“新工业血液”。

　　坚持在争光争气中争创一流，以融合思维驱动产业升级。在“双碳”目标与能源转型双重压力下，大庆油田要继续发扬“三超”精神，科学统筹稳产保供与绿色转型，通过技术、管理、应用三维融合，纵深推进“8+N”科技攻关行动，积极打造原创技术策源地。一是通过技术融合，重塑智能化生产范式。在地质勘探领域，应用DeepSeek-R1驱动的智能解释系统，着力大幅提升复杂储层识别准确率，有效缩短勘探周期；在油气生产环节，推广智能巡检机器人、数字孪生系统，实现“地下感知—地面调控—云端优化”闭环管理。二是通过管理融合，构建现代治理体系。依托自然语言处理技术开发智能办公助手，提升公文处理效率50%以上；构建风险预警模型，实现安全隐患智能排查与动态监控；以“揭榜挂帅”机制攻关数字孪生油田、碳封存监测等关键技术，推动管理从经验驱动向数据驱动转型。三是通过应用融合，激发全员创新活力。开发轻量化AI终端，为一线员工提供智能问答、故障诊断等工具；优化完善“智慧党建”平台，实现组织管理智能化；设立数字化转型专项基金，支持基层创新实践，形成全员参与的数智生态。

　　坚持在创新驱动中创造价值，以生态思维打造人才高地。DeepSeek“顶尖人才引领+骨干培养+全员提升”的三级体系，为大庆油田人才队伍建设提供启示。下一步，需构建“生聚理用”四位一体人才生态。一是科学搭建星级人才梯队。与哈尔滨工业大学、浙江大学等高校共建“能源人工智能学院”，开设“石油工程+计算机科学”双学位项目；实施“新星计划”，重点培养35岁以下青年骨干，力争年均输送数字化人才超500名。二是加快建设智能创新平台。放大“创新产业研究院”“数字油田创新工作室”“院士工作站”的“磁石效应”，吸引院士、领军人才加盟；通过“柔性团队”机制，组建跨领域攻关组，破解智能注采优化等“卡脖子”技术。三是有效释放人才创新动能。建立“三纵三横”数字人才矩阵，纵向贯通“专家—领军者—骨干”成长通道，横向融合算法、油藏、装备等专业能力，并推行容错机制，鼓励技术试错与迭代创新。四是不断强化价值创造导向。以“五能”干部标准选拔人才，将重大项目作为“试金石”，对攻克关键技术的团队给予专项奖励，形成“能者上、优者奖”的激励机制，切实在“火线”和“炮声”中识人用人成就人。

　　实施“人工智能+”行动 打造高质量发展新优势

　　徐文学

　　兰州石化公司执行董事、党委书记

　　促进各场景系统的深化应用、迭代升级、持续创效，推进数据治理和入湖工作，充分发挥数据要素支撑转型升级高质量发展的“助推器”作用

　　近期，中国初创企业DeepSeek开发的大语言模型DeepSeek引发国内外广泛关注。该模型在技术性能、开源模式、成本效益等方面的突出表现，对中国石油炼化企业人工智能发展具有重要的启示和借鉴意义。

　　习近平总书记指出，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。兰州石化深入学习贯彻习近平总书记关于人工智能的重要论述精神，按照集团公司安排部署，放眼长远，统筹谋划，紧密围绕“数智石油”战略举措，聚焦炼化新材料公司“智能炼化”建设任务，着力推动人工智能与转型升级高质量发展深度融合，为企业高质量发展注入新动能、塑造新优势。

　　加快推进人工智能建设，为安全稳定生产增添“压舱石”。DeepSeek的成功为业界提供了一个重要启示：在基础硬件和数据资源都有限的情况下，突破传统思维，通过算法和工程能力实现质的飞跃。炼化企业只有以“闯”的精神打破路径依赖，才能在能源转型革命中赢得先机。在炼化企业生产中，人工智能技术能够替代人类，精准完成一些重复性、高风险的工作，减少误操作和生产波动。同时，通过大数据分析预测装置、设备完好状况，可以实时监控生产过程中的安全隐患，提前预警，降低事故风险，发挥安全生产“压舱石”作用。

　　兰州石化超前布局，通过推进智能化发展，实现了生产经营集中指挥、数据集成、动态监测、异常报警，特别是数字化员工、智能视觉隐患识别模型的应用，实现了生产现场人员位置、危险区域、重点设备的多维度管控和全天候主动识别，安全隐患识别率、实时预警成功率大幅提升。公司将加快推进互联网、大数据、人工智能与安全管理的深度融合，加快DeepSeek深度应用，加强智能化风险防控体系建设，健全完善风险数据库，借助人工智能持续推进治本攻坚三年行动，实现重大隐患动态清零。在此基础上，持续完善安全环保数字化平台功能，建立生产经营活动风险事件监测预警机制，开发应用作业现场AI违章识别，加快作业管理系统升级，提高数字化监督监管水平，实现生产经营本质安全目标。

　　加快推进人工智能建设，为转型升级高质量发展增添“助推器”。人工智能作为新一轮科技革命的核心驱动力，能够催生出全新的产业形态，深度重塑传统产业的生产和管理模式，推动产业朝着智能化、绿色化、高端化方向迈进。DeepSeek不仅为全球AI领域带来成本革命，更为中国石油等传统炼化企业提供了转型启示——当产业革命进入深水区，要抢抓先机，以永无止境的信念、用“数智石油”的引擎驱动高质量发展，奔向世界一流。

　　兰州石化将智能化数字化发展作为突破老炼化企业高质量发展瓶颈的关键举措，完成了数字化转型试点建设任务和主要应用场景上线运行，2024年入选国务院国资委“国有企业数字化转型试点企业”。公司将紧紧抓住当前以人工智能、新一代信息技术为特征的新一轮科技革命的有利时机，促进各场景系统的深化应用、迭代升级、持续创效，推进数据治理和入湖工作，充分发挥数据要素支撑转型升级高质量发展的“助推器”作用，推动产业基础高端化、产业链现代化，在工程塑料、高性能合成橡胶等领域形成一批高端新产品。特别是公司将全力推进百万吨乙烯改造项目建设，全面打造百万吨新材料基地，实现“再造兰州石化、再创企业辉煌”的宏伟蓝图。

　　加快推进人工智能建设，为培育新质生产力增添“加速器”。随着新一轮科技革命和产业变革的深入发展，数据成为新生产要素，算力成为新基础能源，人工智能成为新生产工具，三者共同构成新质生产力的重要驱动因素。

　　近年来，一次次人工智能领域的突破性进展绝非偶然，其背后的规律殊途同归——真正的创新往往始于主动跳出行业惯性。兰州石化将借助人工智能优势，构建产、学、研、用区域创新体系，瞄准“炼化生精材”领域，形成丁腈橡胶技术专利群，开发超洁净粗化膜聚丙烯专用料、超高压电缆料、抗虎皮纹聚丙烯等新产品，提升核心竞争力。统筹推进信息化补强、数字化赋能、智能化发展“三大工程”，深度应用数字化转型“8+22”场景，完成昆仑MES系统建设，推进IPV6改造及信息系统国产化、北斗单模的适配和替换，建成5G专网，实现办公区域WIFI7、智慧会议系统全覆盖，启动仓储物流智能化项目，建设卓越智能化工厂和智能化领航企业。尤其是将大力推动丁腈橡胶质检、聚烯烃关键指标预测、乙烷制乙烯工艺优化等应用场景建设，开展炼化基础时序大模型构建关键技术研究、聚乙烯装置新牌号生产条件预测应用研究两个应用场景落地建设，加快实施“基于AI和3D视觉的智能树脂产品杂质及缺陷检测系统的深度开发”项目，加快推动工业机器人在生产、检维修领域应用，让“人工智能+”为培育新质生产力提供新支撑、为加快创建集团公司一流创新型企业提供新动能。

　　以技术突破驱动昆仑大模型引领行业智能化变革

　　杨文军

　　规划总院（数智研究院）党委副书记、数智研究院院长

　　DeepSeek的成功，进一步拓展了中国石油智能化发展的技术视野，可总结为四点重要启示，即构建开放协同的智能生态，构建原创驱动的创新生态，构建价值引领的应用生态，构建开放包容的文化生态

　　DeepSeek公司在推出V3/R1版本大模型后，以其优异的生成表现、强大的推理能力、经济的训练成本，在国内外引起巨大反响。

　　通过分析DeepSeek发表的技术论文和开源的推理模型，我们认为DeepSeek的成功源自5项技术创新：一是实现团队合作，让大模型更高效。DeepSeek改进了混合专家模型（MOE），就像把一个大团队拆分成多个专家组，引入“任务分配大师”和“协同工作模式”，灵活共享专家资源，将工作效率提升55%，解决了大参数模型训练效率瓶颈问题。二是“两步走”训练法，让大模型更聪明。DeepSeek采用了一种创新训练方法，先用少量精品教材喂给大模型打好基础，通过“实战演练”提升其推理能力，再用这些“实战经验”进一步指导大模型，使其在各种场景下都能表现出色。三是“瘦身”训练法，让大模型更省钱。DeepSeek采用8位浮点数混合精度训练，如同将模型数据压缩，通过降低数据精度打造一套高效节能的训练方案，再结合混合精度训练和损失缩放等技术缓解精度损失，大幅降低显存使用量和算力需求。四是“站在巨人肩膀上”学习，让大模型更强大。DeepSeek利用其他顶尖大模型生成的高质量数据来训练自己，学得更快，效果更好。五是蒸馏出精华，让大模型更对齐。利用DeepSeek自身的优越性能，生成高质量的语料“教材”，训练更小尺寸的大模型，使其在逻辑推理等任务上达到与业界顶尖大模型相当的水平。

　　中国石油将“数智中国石油”作为建设国家战略科技力量的五个重大专项之一，制定发布“数智中国石油”总体规划。自2024年起，深入实施以昆仑大模型为核心的“AI+”行动，目前已建成700亿参数规模、面向能源化工行业开放的昆仑大模型，打造了一系列工业生产与管理服务领域的应用场景，带动“数智中国石油”建设驶入快车道。DeepSeek的成功，进一步拓展了中国石油智能化发展的技术视野，可总结为四点重要启示。

　　构建开放协同的智能生态。中国石油在智能化建设中，需坚持双轮驱动策略。一方面强化自主研发，同时积极融入开源生态，推动技术创新与产业协同发展，建立“闭源筑基，开源拓界”的“双引擎”机制，补齐技术短板，促进产业生态繁荣。另一方面，坚持“内外协同”的双轮驱动，对内深化跨部门、跨业务的协同创新，对外加强与高校、科研机构、科技企业的深度合作，形成技术、数据、场景的全面协同，推动智能化技术在能源化工领域的广泛应用。通过技术创新与合作模式的双轮驱动，构建开放协同的智能生态体系。

　　构建原创驱动的创新生态。唯有掌握原创核心技术，才能实现智能化发展的自主可控和跨越式突破。能源化工行业的海量工业数据和丰富应用场景，为原创技术的孕育和突破提供了坚实基础。我们将聚焦行业本质需求，突破关键技术瓶颈，打造具有行业特色的原创技术体系，实现从数据驱动到知识驱动、从单点智能到系统智能的跨越式发展，全面提升企业核心竞争力，为能源化工行业智能化转型提供示范引领，助力我国从“制造大国”向“智造强国”迈进。

　　构建价值引领的应用生态。聚焦油气勘探开发、炼油化工、支持服务产业链以及资本金融等领域，深入挖掘高价值应用场景，持续提升业务效能与运营水平，释放数据资产价值，形成“以用促建”的飞轮效应，实现业务与技术的双向赋能。构建自主、自治、自我进化的智能生态，推动人机协同模式，为全员劳动生产率跃升贡献智慧力量。

　　构建开放包容的文化生态。人才是推动智能化转型的第一资源，组织是支撑创新突破的核心载体，文化是激发创造活力的根本源泉。中国石油正在推进“三新三化”机制的践行和落地，取得了阶段性进展。下一步，可以DeepSeek的成功经验为标杆，重塑创新人才培养体系，进一步创新体制机制和人才培养模式，打造结构合理、专业过硬、梯队完善、具有持续进化能力的专业人才团队，将探索精神植入组织基因和文化，完善敏捷高效的成果转化机制，以人才优势赢得创新优势、竞争优势和发展优势，为“数智中国石油”建设提供源源不断的智力支持。

　　为能源行业智能化转型构筑核心能力基座

　　杨剑锋

　　昆仑数智科技有限责任公司党委书记、总经理

　　深刻认识“数据即新油藏、算法即新钻机”的产业逻辑，将数字基因注入产业血脉，建立“数据驱动决策、算法优化运营”的智能化管理范式

　　习近平总书记强调，要因地制宜发展新质生产力，培养壮大新兴产业，超前布局未来产业，运用先进技术赋能传统产业转型升级。这一重要论述为能源行业智能化转型提供了根本遵循。DeepSeek大模型的突破性发展，不仅验证了“算力优化替代堆砌”的技术新范式，更以其“小资源撬动大效能”的创新实践，为能源化工行业的智能化发展提供了借鉴。

　　作为中国石油数字化转型的先锋队和主力军，昆仑数智公司始终站在能源行业数智化变革的最前沿。公司以集团公司“数智石油”战略举措为指引，积极借鉴DeepSeek团队创新精神，进一步解放思想、转变观念，摒弃惯性思维，深度践行“业务主导、技术赋能、数据驱动”的数字化转型方法论，增强自身科技创新能力，为能源行业智能化转型构筑核心能力基座。

　　重塑数字时代能源发展观。DeepSeek团队选择了一条迥异于传统AI大模型的技术路径，将算力堆砌转变为算力优化，用更少的资源达到更惊人的效果。这启示我们要以破立并举的变革魄力重构发展认知。一是建立人工智能时代产业认知。深刻认识“数据即新油藏、算法即新钻机”的产业逻辑，将数字基因注入产业血脉，建立“数据驱动决策、算法优化运营”的智能化管理范式。目前，公司以数据驱动的工作模式初步形成，打造的企业级大模型AI智能助理——昆仑小智，在公司渗透率达75%，深度用户占40%，全面支持企业智慧办公。二是破除“经验至上”的惯性思维。构建“AI+专家”双轮驱动的知识进化体系，推动勘探开发、炼化生产向“模型预判、动态调优”的智慧模式转型。公司研发形成的测井老井再评价大模型，采用大、小模型协同应用模式，实现基于智能体的测井解释与评价工作流构建、调度与执行。

　　构建AI驱动的数智新基座。以DeepSeek开源生态为核心，搭建能源工业互联网平台，支撑“云+AI”新型数智基础设施建设，提升服务全价值链智能协同能力。一是加快AI大模型技术和工具的掌握与应用。建成20多项AI大模型基础研发能力，形成大模型数据工程和训练、微调等基础技术能力。二是加大算法优化力度，提高模型泛化能力。聚焦油气勘探开发、炼油化工、管道储运、销售贸易等业务链条，打造更强大、更精准的行业大模型，推动大模型技术落地应用。在油气田作业票据审核场景，大模型的应用使审核效率提升20倍。三是开展大模型数据治理创新研究。深入研究高质量数据集标准体系与建设路径，建立大模型语料贡献考核机制，为大模型训练提供高质量数据支撑。目前，公司已构建行业大模型数据集，包含超万条精标问答对、TB级生产数据、数万张图片数据。

　　培育跨界融合的创新基因。营造鼓励创新、包容失败的文化氛围，激发员工的创新热情与创造力。一是组建AI攻关的“特战队”。面向复杂领域、重点领域，推行“业务老将+AI少将”的人才组合模式，在AI时代为石油人的“传帮带”赋予新内涵。公司建立的“DeepSeek AI”特战队，是由业务专家、技术精英组成的尖刀部队，目标是用硬实力打造行业AI应用标杆。二是深入实施人才强企战略。加强与高校、科研机构的合作，打造“AI+能源”双螺旋培养体系，联合顶尖高校开设能源人工智能交叉学科课程，推动建立“算法工程师进井场”“地质专家驻实验室”的双向浸润机制，培养既掌握AI前沿技术又深谙油气藏开发规律的复合型人才。

　　探索智能决策新范式。借鉴DeepSeek在流程优化与智能决策中的方法论，以“数据穿透流程、智能重构规则”为核心，对内部业务流程进行全面梳理和智能化升级，提高决策效率。一是用大模型重构业务流程。依托AI大模型对全业务链进行端到端数字化建模，识别冗余环节与效率瓶颈，重构业务流程体系。比如，在项目管理方面，自动化治理流程实现超期、通报、整改方案填报跟踪的全线上闭环管理，使流程执行效率提升40%以上。二是建立数字员工。围绕基础岗位建立企业级知识库，基于岗位角色打造合同审核、财务报销等数字员工，通过数据、知识、AI等驱动流程高效运行。三是建立“AI管理驾驶舱”与数字孪生体。将生产运营数据、环境参数、市场动态等多元信息融合呈现，支持管理者基于大模型推演结果进行策略仿真，形成“感知—分析—决策—执行”的敏捷治理模式，真正实现从经验决策向数据智能决策的跨越式转型。

　　昆仑数智将持续深化“数据+算法+场景”的融合创新，推动能源行业从“经验驱动”向“算法驱动”跃迁，持续将AI大模型的技术势能转化为产业升级动能，为能源化工体系建设注入强劲数智力量。