2025 年人工智能在石油和天然气领域的应用：关键挑战、机遇和基本工具是什么？

人工智能（AI）正在改变全球各行各业，而能源行业正是受其影响的主要对象。石油和天然气行业拥有丰富的数据和复杂的运营需求，可以从人工智能解决方案中获得巨大收益。本报告深入探讨了人工智能在石油和天然气领域的应用现状，重点介绍了利用人工智能简化运营、降低成本和促进创新的核心机遇、应用挑战和实用策略。对于医疗保健、信息学、制造业或能源行业的专业人士来说，掌握人工智能的变革力量是保持竞争力的关键。

要点

人工智能在优化石油和天然气行业方面具有巨大潜力，尤其是在制造业、生命科学和金融科技（FinTech）等领域。

制造商，尤其是注重效率的大型企业，一直是人工智能的早期积极采用者。

石油和天然气公司由于利润空间较小，需要极强的成本竞争力，因此有时在采用人工智能方面会遇到困难。

成功的人工智能战略首先要明确定义目标价值并制定具体的预测目标。

代际差异和根深蒂固的组织文化可能会成为能源领域实施人工智能的重大障碍。

在有效部署人工智能模型之前，彻底的数据准备和背景分析至关重要。

从易于使用、用户友好的工具开始，可以为采用人工智能提供一个强有力的切入点。

能源行业的人工智能转型

人工智能在能源领域尚未开发的潜力

石油和天然气行业在数据丰富的环境中运行，从勘探、生产、运输和提炼中产生大量信息。机器学习、深度学习和自然语言处理（NLP）等人工智能技术可以对这些数据流进行分析，从而检测模式、预测设备故障、优化生产和加强安全措施。这对致力于数字化转型的公司来说是一个重大机遇。

然而，要实现这一潜力，需要的不仅仅是部署人工智能工具。它需要在组织文化、数据管理和员工技能方面进行战略性转变。公司必须准确定位人工智能能够带来最大价值的领域，设定明确的目标，并确保数据已为分析做好准备。准备好结构化、可访问的数据是一个关键的基础；没有它，实施任何人工智能工具都将是一场艰苦的战斗。

这就强调了在启动任何重大组织变革之前制定一个强有力的实施计划的重要性。

已经开始采用人工智能的垂直业务领域

虽然人工智能在石油和天然气行业的应用遇到了一些特定的障碍，但其他行业也取得了长足的进步。例如，制造业已迅速融入人工智能，尤其是在效率和优化至关重要的大型企业中。自动化带来的增长在各行各业都很明显，包括自动化制造、生命科学、金融科技和银行业。

对于较小的金融科技公司来说，竞争压力促使它们采用降低成本的工具，以更好地参与竞争和扩大规模。相比之下，能源公司的利润通常较薄，因此成本竞争力至关重要，而有效利用人工智能则是持续成功的战略要务。

这些行业的成功案例为石油和天然气公司开始自己的人工智能计划提供了宝贵的经验。

能源行业采用人工智能的障碍

尽管人工智能具有明显的优势，但有几个因素可能会延缓人工智能在石油和天然气行业的应用。制造商和金融科技公司往往能看到立竿见影的成本节约，而能源行业的传统结构则会掩盖这些好处。该行业有着创业和 "野猫 "行动的历史，在这些行动中，只要有勇气和基本技能就能取得成功，因此有时会减少对先进技术和运营工具的直接需求。这种心态会对采用学习曲线更快、效率更高的工具造成阻力。

在实施新流程和新技术时，还必须考虑其他一些关键挑战：

• 缺乏结构化的可用数据。
• 内部组织和文化阻力。
• 技术技能和熟悉程度方面的代沟。
• 对接受新技术普遍犹豫不决。
• 缺乏明确的人工智能总体战略愿景。

要克服这些障碍，需要采取多方面的战略：投资数据基础设施、培养创新文化、为员工提供全面的培训和支持。此外，许多能源公司在部门孤岛中运营，信息和流程相互孤立。要实现真正的数字化企业，就必须打破这些孤岛，实现组织各部门之间的沟通和数据流--这是我们将进一步探讨的主题。

下表总结了这些关键障碍：

利用人工智能工具的可行步骤

定义价值并制定预测目标

任何人工智能计划的第一步都是定义要解决的具体业务问题，并制定明确、可衡量的预测目标。

哪些关键绩效指标（KPI）需要改进？您的目标是提高产量、减少停机时间、加强安全性，还是支持更好的决策？预先确定这些目标可确保您的人工智能项目与核心业务目标保持一致，并带来具体、可衡量的结果。

• 医疗保健：医院运营中的哪些趋势可以揭示提高效率的机会？发现这些洞察力将非常有价值。
• 制造业：生产线上的浪费发生在哪里？哪些瓶颈可以优化？机器能否在发生故障前预测自身的维护需求？
• 金融科技：人工智能如何帮助减少市场欺诈？哪些工具可以简化和增强操作流程？

准备好您的数据

人工智能模型完全依赖于其训练数据的质量。确保数据干净、准确、有序至关重要。这通常需要对数据集成、标准化和强大的数据管理政策进行投资，以保持数据的质量和一致性。

• 验证并确保数据的准确性。
• 正确组织数据，防止出现错误。
• 投资强大的数据集成系统。
• 规范数据管理框架。

使用人工智能工具从小做起

开始您的人工智能之旅并不需要一个庞大的项目；从小型、易于管理的工具开始会非常有效。考虑使用n8n.io和make.com 等用户友好型平台。

这些工具有助于实现日常任务自动化，并应用逻辑规则来预测和触发未来行动。

对于有严格数据驻留要求、禁止使用第三方云存储的公司来说，它们也是极佳的选择。

这种方法提供了开始使用人工智能进行数据准备和收集的实用方法，为更高级的分析奠定了基础。

对团队进行培训和教育

成功采用人工智能不仅取决于技术，还取决于是否拥有一支能够理解和应用这些工具的熟练团队。目前，石油和天然气工人的平均年龄在 40 多岁到 50 多岁之间。如果没有关于如何有效使用人工智能的指导，这支队伍可能会面临巨大的技能差距。幸运的是，现在有许多高质量的免费学习资源。

• Coursera：提供基础课程，非常适合建立对人工智能概念的基本理解。
• Udemy：提供详细、简洁的课程，既适合个人学习者，也适合寻求提高员工技能的企业。

人工智能在石油和天然气领域的应用：权衡利弊

优点

优化生产流程

减少设备停机时间

加强安全协议

改进决策

减少资金浪费

提高生产率

缺点

前期投资高

需要文化变革

数据挑战

遗留系统复杂

潜在的工作岗位转移

常见问题

为什么与其他行业相比，人工智能在石油和天然气行业的应用速度较慢？

速度往往受到文化和后勤障碍的影响。这些工具需要高度准确、可扩展的数据才能发挥预期功能，而数据质量问题和组织对变革的抵触情绪可能会延缓进展。

目前石油和天然气行业工人的平均年龄是多少？

该领域工人的平均年龄通常在 40 岁左右到 50 岁出头。

能源公司采用人工智能工具的最大好处是什么？

对于采用人工智能的石油和天然气公司来说，最大的好处是提高了数据驱动的洞察力和企业各层级、各部门的决策能力。

相关问题

使用人工智能的预测性维护计划能为制造业带来哪些具体好处？

预测性维护可为制造商带来重大优势。人工智能算法可分析实时性能数据和历史趋势，在故障发生前识别出故障模式，从而帮助最大限度地减少计划外停机时间、提高设备可靠性并降低维护成本。

希望在石油天然气行业的运营岗位上使用人工智能的员工需要具备哪些技能？

关键技能包括通过数字技术利用数据的能力、对人工智能概念的基本理解以及促进实施的基本编码知识。建议从小型项目开始，但即使是最基本的编码技能也能显著加快进度。