AI改变了什么？
在科研上。
在生产一线
在安全管理上
在合同审查上
油田智能化，正在做什么？
未来，数智化要做什么？
2026年夏天，油田一位老地质工作者，盯着屏幕发呆。
鼠标指针悬在一口井的图标上，屏幕弹出一行行数字：累计产油、当前含水率、最近一次修井日期、连通水井的实时注水压力。
他下意识地想说点什么，嘴巴张了张，又合上了。
这口井他盯了15年。每一次产量波动、每一回修井作业、每一轮注水调配，他都烂熟于心。但这是他第一次——不是从台账里翻出来，而是从电脑屏幕上——“听”到这口井自己开口说话。
“做梦也没想过有这一天。”他说。
这声嘀咕，道出了一家拥有60多年历史、3万多口油井、73个油田的国有大型能源企业正在经历的深刻变革。当人工智能浪潮席卷全球，传统油气产业与新一代信息技术开启了一场对话。
悄悄变了模样
胜利油田近年大力推进的数智化应用场景，几乎覆盖了从勘探开发到生产经营的全链条。中石化长城大模型，胜利油田贡献了44个智能体建设方案。
在物探研究院，一款“地震解释大模型”正在悄然改变着综合研究室主任师李长红23年的工作方式。
以往，地震解释主要依赖常规软件，需要人工逐条、逐剖面进行层位和断层解释，大部分工作时间都花在这种重复性的解释上。如今，他们训练了一个模型，一个工区的地震解释时间，从3到5天压缩到30分钟左右。
勘探开发研究院东营勘探室主管师房亮记得，以前定井位得抱着大图纸用铅笔点点儿，后来换成PPT，图也是“死”的。不同资料还散落在不同软件里，“就像逛多个店”。
现在所有数据都可以在一个“信息综合超市”里找到，二维平面图变成了三维立体展示，油层怎么长、砂体怎么展布，一目了然。未来会具备更聪明的“大脑”——不仅能对地下构造自动识别，还能生成“诊断报告”。
更让房亮感慨的是知识传承。过去老技术人员的经验都在自己脑子里，人一退休，经验就带回家了。现在按规范把资料都输进系统里，新人上手就能接着干，不会断档。
变化不只发生在科研层面。在生产一线，钻井无人化远程操作已成为现实，而作业系统的自动化和智能化配置率达到75%。
一个电价预测模型也在发挥作用。该模型能够提前一天预测次日的电价曲线，由此设计出柔性采油、柔性注水、柔性压裂、柔性充电、柔性算力等7大应用场景，设备自动在电价低谷时段“多干活”，在高峰时段“歇一歇”，年节约电费逾千万元。
安全视频识别技术让摄像头从“看得清”升级为“看得懂”。油田现有3.7万个摄像头，视频智能识别已覆盖6大类35个细分场景，违章识别准确率达到85%以上——远高于人工盯防的发现率。
油田每年合同审查量超过5万份，每年约700份高风险合同要经过企管法规部江雪之手。
以前，这些高风险合同，她要一份份打开附件、逐页核对。每年8月到年底是高峰期，“大部分精力都耗在这上面了”。
今年6月，油田合同智能审查系统上线运行，自动核查制度有效性，超支直接注明。“以前我不知道这份合同有没有预算、制度有没有过期，现在系统直接提醒。”江雪说，智能审查先把风险点筛一遍，她再重点把关，“起码省出一半时间，可以把更多精力放到管理工作上了。”
这不是一场浪漫的相遇
然而，硬币总有另一面。
房亮说的“就像逛多个店”，并非孤例。据统计，胜利油田在用的信息化软件多达647套。
647，这个数字听起来很壮观，但在一线技术人员眼里，它意味着灾难。
“你知道是什么感觉吗？就像你办公桌上堆了600多本笔记本，每本都记了一些东西，但你想找一个完整的信息，得翻很多本笔记本。”一位在采油厂工作了十来年的技术人员苦笑道。
数据壁垒仍然像地下断层一样，把油田切成无数个孤立区块。油田69家单位，至今还有200多个数据库没有真正入库，有的只是“逻辑入库”。
一位技术人员抱怨，想要调一口井的完整生产史，要登录3个系统、导出5份报表、自己手工拼接。有时候数据还对不上——A系统说这口井昨天产了10吨，B系统说产了12吨，也不知道信谁。
更让人头疼的是，大量地质图件是“死”的。
胜利油田积累了1.6万张小层平面图。地质人员画完图，传到FTP服务器上，开发人员需要时去下载。但问题在于：一个区块打了3口新井，图没更新；半年后图更新了，井又打了5口。等开发人员拿到所谓“最新版”的时候，地下情况早已改变。
而且这些图不会说话。鼠标点在一口井上，它不会告诉你这口井产了多少油、含水率多少、跟哪口水井连通。它只是一张沉默的图画。
比“信息孤岛”和“应用烟囱”更棘手的，是思维困局——“不想转、不敢转、不会转”。
“不想转”，是因为油田是个极度依赖经验的地方。一位老石油人可以凭钻头的震动声判断地层变化，凭图纸上的线条走向预判断层延伸。这种“感觉”是几十年摸爬滚打换来的。你跟他说让AI来干，他第一反应是：“它懂个啥？我在这块干了30年，它才学了几天？”
这话很难反驳，因为他说的是事实——AI确实没去过现场，没摸过那些岩心，没闻过那些油味。
但AI读过这个区块过去20年所有井的生产数据、作业记录、测试报告——这种“阅读量”，有几个人能完成？多久能完成？
“不敢转”，是因为油田生产不能停。有人担心：“系统崩溃了怎么办？AI给的推荐准不准？出错了谁来负责？”这些担忧并非没有道理。
“不会转”，是目前最核心的瓶颈。既懂油又懂IT的人，凤毛麟角。有的业务人员提不出精准需求，有的技术人员做出来的系统“好看不好用”。
还有一重隐性阻力，被叫作“区块长文化”。一个区块长往往负责一个区块多年，对每一口井、每一个断块、每一次措施都了如指掌，这是好事，也是问题。数字化转型要做的就是把这些“脑子里的事”变成“系统里的事”。
在一些技术人员看来，不是不想转，而是转了之后，那些老专家的“独门绝技”就不值钱了。
“花甲”老油田撞上AI，不是一场浪漫的相遇。一方面，油田正面临退休减员加速的现实压力；另一方面，增储上产的任务从未像今天这样紧迫。数字化转型，已从“可选项”变成了“必答题”。
“AI”搭子来了，你准备好了吗？
场景很美好，但现实很骨感。油田的数智化转型，远没有到“高歌猛进”的阶段。相反，它正处在一个“啃硬骨头”的时期。
2026年的党委扩大会，油田谋划了“数智胜利”的发展蓝图，全力夯实数据、算法、算力3个底座。今年3月底，油田启动智能化管理区、站库试点建设，确定孤岛采油管理五区等4家管理区及对应联合站作为首批试点。
智能油田建设由此按下快进键，这一提速信号，让常峰兴奋不已。
作为胜利油田采油工程信息化高级专家，多年来，他一直在呼吁并推动建设采油工程信息化平台。
“采油工程业务复杂，点多、线长、面广，在顶层设计上缺乏独立地位，常被归入生产或开发系统。”常峰在说这话时，语气里带着多年的无奈。
在他看来，注采输修热业务数据量占全油田四成以上，理应有独立的板块，平台化运作。
油田建设智能油田的决策，将采油工程纳入四大平台。常峰把这视为采油工程的“历史性突破”与“数字化转型里程碑”。他说：“智能管理区和站库试点的顶层规划，带来了全新思路，是一次理念更新、思想升华。”
转机来得突然，又像是等了很久。多年的诉求，终于迎来实质性落地。
今年3月，常峰加入采油工程专班，一头扎进平台研发。5月，功能架构设计完成，目前已转入软件研发，预计9月在试点单位正式上线。
“能够实现‘事半功倍’的效率跃迁。”他说，平台通过自动化数据集成与推送，大幅压缩人工查找时间，“同等工作量下，人力投入仅为过去的几分之一，就能专注于高价值决策与复杂问题研判。”
与此同时，油田谋划了14条数智化高价值应用路径，覆盖石油工程、油气开发、安全生产、经营管理等核心业务领域，AI将成为我们身边无处不在的“新同事”。
这些场景，不是遥不可及的幻想。
比如，让AI写钻井设计。一份设计140页，地质和油藏有60%到70%的内容是重复的。让AI写初稿，人只作审核和修改。
比如，钻头数据库。斯伦贝谢的钻头数据库已经累积了180万口井的数据，进尺相当于地球到月球4个来回。油田正在建立自己的钻头数据库，改变“凭经验选钻头”的现状。
比如，动态分析智能化，这是最让开发人员兴奋的场景，鼠标点到一口井上，就能自动显示它的生产动态、注采关系、历史措施。在此基础上，AI辅助完成“找剩余油”的前四步分析，人只作最终的决策。
再比如，产量预警“五网合一”。地下井网、地面管网、地上路网、天上电网、无人机巡线网全部打通。产量一波动，5分钟内就能找到问题根源。
从“通才大模型”走向“专才智能体”，从“人找数据”到“数据找人”，是重要转变方向，“所想即所得”是最终目标。
油田把2026年定义为自己的智能体元年。
数智化管理服务中心智能油田规划首席专家马承杰告诉记者，油田正在加快AI中台建设，目标是打造一个“算法模型与智能体商店”。“任何员工，不论专业背景，都可以在这个低代码平台上，像搭乐高积木一样开发自己的智能体。一个好用的组件，甚至可以用员工的名字命名。”
这些动作背后的思路是清晰的，未来的系统查询，可能不再需要键盘和鼠标，而是一支麦克风。“你只需要动嘴问：‘帮我看看采油厂昨天为什么欠产15吨？’AI就会自动调取数据、分析原因、生成报告、给出建议。”
从“自动化”到“自主决策”的跨越也在发生。
自动化是规则下的机械执行——你可以远程开井、远程停井，但系统不会主动选择在电价最低的时候开井。智能化是动态环境下的自主决策——系统能感知电价变化、预测明天电价、自动优化开井策略，人只作最终审定。这个转变正在柔性生产中初步实现，未来会推广到智能注水、智能压裂、智能调度等更多场景。
马承杰说，目前的智能化应用处于“群雄并起的战国时代”，大多是“单点”的——这个场景是一个智能体，那个场景是另一个智能体。未来，这些智能体需要协同工作，形成“智能体集群”——地质模型告诉钻井智能体：“前方200米有断层，注意。”钻井智能体告诉压裂智能体：“这口井的井筒条件是这样，压裂方案需要调整。”压裂智能体再告诉生产智能体：“预计压裂后产量会增加，提前做好流程准备。”
这或许是数智化转型最迷人的地方
60多岁的“老油田”，正在经历一场“青春期”。
它在学习用新的语言表达自己，用新的方式认识自己，用新的手段改造自己。这个过程注定不会一帆风顺——有阵痛，有抵触，有反复，有迷茫。
“什么时候油田的智能助手‘胜小利’能像字节跳动的‘豆包’一样聪明，比‘豆包’更懂牛庄洼陷的油藏特性、更懂孤岛采油厂的注采矛盾。”
这个问题，引发广大与会者的共鸣。
的确，通用大模型如DeepSeek、豆包，很聪明，但你问它“胜利油田1至4月成本花了多少钱”，它大概率不知道，因为这些内部数据不在互联网上。而油田几十年积累的专业模型，懂油藏、懂工程，但它们大多是“孤岛式”的，彼此不连通，也不能被大模型调用。
“这就像两个聪明人，一个懂天下事，一个懂油田事，但他们之间没有翻译。”马承杰对记者说，需要的是一座桥梁——智能体，用来调动大模型的能力，24小时不间断地解决油田的具体问题。
在他看来，到那时，“胜小利”不只是一个智能助手，而是60多年胜利积淀的数字化身——它记得每一口井的故事，懂得每一个油层的脾气，陪伴新一代石油人继续前行。
那位对着“开口说话”的地质图的老专家，或许会慢慢习惯这些“会说话”的图，甚至会开始享受这种“对话”。“毕竟，谁不喜欢一个会讲故事的朋友呢？”
这或许正是数智化转型最迷人的地方：它不只是“顶层设计”的宏大叙事，更是“人人皆可创新”的基层活力；不只是技术的迭代升级，更是一代代石油人经验与智慧的传承与新生。
当花甲油田学会用数据“开口说话”，那些曾经只存在于老师傅脑子里的“手感”和“直觉”，正在变成可保存、可调用、可进化的数字资产。
而这场转型真正的魅力，或许不在于算法有多先进、模型有多强大，而在于每一个普通的技术人员，终于可以从繁琐重复的劳动中抬起头来，把时间和精力还给真正的思考——关于油藏，关于地下那些沉默的秘密。（胜宣）
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