华为加速助燃新质生产力，为油气行业加油争气

企业 2025-01-03 20:11 北京

华为将不断扩大与更多伙伴合作的深度与广度，在油气全产业链上开发智能应用，以科技创新催生新模式，为新质生产力的持续发展蓄力，助力油气行业迈入智能新时代。

文/周志霞

在数字化转型的大背景推动下，传统行业正经历着前所未有的变革。华为以“致力于把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界”为愿景，已成为油气行业技术革命和产业升级的重要参与者。

特别是近几年，华为深耕油气行业，坚持“为场景找技术”的原则，以“降本提效增安”为目标，携手油气行业客户、伙伴联合创新，持续做好技术突破和应用落地，助力行业数智化转型的同时，全面激发油气行业新质生产力。

打造行业一流的智能大模型

近期，在以“AI领航·智绘能源”为主题的700亿参数昆仑大模型建设成果发布会上，华为与中国移动、科大讯飞联手助力中国石油打造的700亿参数昆仑大模型，展示了43个专业应用和通用应用创新场景。

当前人工智能技术正在成为新型工业化的重要驱动力。得益于智能计算、大模型等新技术的持续突破，具有“构建万物互联”领先优势的华为，在技术创新和产品研发方面毫不吝啬，据财务报表显示，华为2024年前三季度的研发费用高达1274.12亿元人民币，同比增长10.80%，占营收比重21.75%。在油气领域，华为同样不遗余力加大投入，携手中国石油、中国石化、中国海油、国家管网等重要客户，将AI 、5G、云、大数据等技术和油气行业深度融合，在油田勘探与生产、管道运输、化工、成品油零售等场景中助力油气行业实现数智化转型。

华为中国政企油气矿山系统部总经理范涛介绍，为进一步提升团队高效协同、快速响应客户需求，2024年年初，华为将油气行业业务整合，拉通研、营、销、供、服团队，为行业找技术，解决行业难题，加速行业智能化。

“传统模型往往针对某个特性场景进行开发和训练，在应用于其他相似但不同的场景时，需要重新开发或者优化，难以在不同场景之间迁移和复制。这种高度定制化不仅在实际应用中泛化性差，而且成本也将大幅增加。”范涛表示。

为此，华为助力中国石油深入推进以昆仑大模型为核心的“人工智能+”行动，加快实现人工智能赋能产业升级。华为与三家头部企业强强联合，共同探索能源化工行业大模型建设与应用的有效路径，加快构建人工智能创新发展良好生态，全力打造务实高效、行业一流的人工智能大模型和深度应用场景。

昆仑大模型的顶层设计路径非常明确：一是创新提出四层架构，支持油气新能源、炼化新材料等专业领域海量数据建模需求;二是统筹管理大模型架构，制定大模型建设标准，指导大模型建设有序开展;三是开放共享昆仑大模型能力，赋能能源化工行业从业者，引领行业智能化发展。

当前，华为助力中石油昆仑大模型的创新应用场景呈现出业务领域覆盖更加广泛、业务结合更加紧密、“人工智能+”赋能效果更加显著等特点。

华为大模型应用全产业链

近年来，以大模型为代表的新一代人工智能浪潮，在全球的发展中展现出蓬勃活力和巨大潜力。

在人工智能以大模型为突破点，实现业务革新、提质增效的当下，范涛表示，华为推出人工智能的新架构，主要是中心训练与边缘推理的“云边协同”两级架构和华为盘古大模型5.0(其包括视觉大模型、预测大模型、自然语言大模型、多模态大模型、科学计算大模型等在内的多元化模型能力)，并在全系列、多模态、强思维三个方面进行全新升级，推动产业智能化升级。

这一架构的核心在于集团侧部署的训练中心与边缘侧的推理机制可以协同工作。“这种‘边用边学’的循环方式，模型能够不断地适应新的生产环境和异常情况，不仅有效解决了传统架构中难以应对的未知挑战，还提高了其泛化能力和应对新问题的能力。”范涛说。

例如，在中石油昆仑大模型的建设中，华为重点投入了视觉大模型与科学计算大模型。

基于开集检测能力，昆仑视觉大模型识别范围扩展至原先的三倍，识别精确度亦稳步提升，正朝着“万物识别”的目标快速迈进，持续拓宽视觉智能的应用边界。在科学计算大模型建设中，华为全力支撑东方物探、勘探开发研究院和中油测井公司开展专业大模型的训练与调优工作。创新构建地震、测井大规模数据集，并攻克多精度数据编码及多模态数据融合技术、Transformer与地球物理的融合技术。

目前，昆仑大模型也成功应用于油气生产的各个产业链。

在勘探领域，显著提升了勘探处理解释模型和测井处理解释模型的精度与泛化性，并提升了专家在更多专业任务场景中的工作效率。其中，与东方物探联合探索全波形反演行业难题，实现了基于声波方程的二维场景的全波形反演处理效率提升了10倍，加快了前沿技术在中国石油勘探领域的应用进程。

在炼化领域，构建丁腈橡胶视觉检测大模型，解决人工检测效率低、劳动强度大的问题，实现自动化智能质检。

在制造领域，在输送管产品生产质量智能检测场景中，通过视觉大模型解决了输送管焊缝质量检测极度依赖专家经验，微小缺陷不易识别的难题，提升焊缝检测效率和效果。特别在石油管材及装备失效影像智能分析场景中，通过视觉大模型实现对微观断口失效影像自动分类识别，为石油管材及装备材料失效智能诊断提供技术支撑。

“伙伴+华为”助力油气行业迈入数智化

为了让人工智能赋能产业，帮助传统产业数智化转型，华为联合合作伙伴，深入行业、深入场景，纵向缩短管理链条，更好地响应客户智能化需求;横向快速整合研发资源，全力支持千行万业的智能化转型。

坚持“把复杂留给自己，把简单带给客户”——希望以“伙伴+华为”体系，助力更多的石油企业轻松、简单地数智化。华为中国政企CMO邱恒表示，坚持“伙伴+华为“战略不动摇，将一同深入理解行业场景，精准把握客户需求，共同服务好客户的数智化转型。只要选择了“伙伴+华为”体系，就能获取全套能力，包括自主创新的技术、深入场景的方案、适销易用的产品，以及周到的服务和身边的团队，结合华为自身丰富的数智化转型经验和行业转型标杆实践等，让千行万业客户与“数智世界一触即达”。

是什么让华为有如此大的底气?华为的根技术深植在操作系统、数据库等在内的众多领域，持续高研发投入确保技术、产品的自主创新，进而有效解决数智时代更加严峻的算力、存力、运力挑战。华为打造了领先的算力、存力、运力“3力”助力油气行业数智化转型。

“数字基础设施好比数字经济时代的高速公路，唯有通过运力、算力、存力三者的协同发展，才能让数据的采集、传输、计算、存储和分析更高效，进而跃升数字生产力，充分释放数字经济活力。”邱恒说。

例如，针对复杂的地表条件和勘探对象，中国石油东方物探公司研发国内第一款地震数据处理解释一体化大型软件GeoEast。GeoEast的应用能够将地下情况看的更清楚，但也带来数据量大幅增长。引入鲲鹏后，GeoEast在性能方面得到了很大的提升。相同场景下，鲲鹏比同类处理器能够提升2~3倍。

另外，从存储产业角度来讲，作为全球8大主存储领导厂商之一，华为已经连续8年成为Gartner主存储魔力象限的领导者。全闪存存储和分布式存储均荣获Gartner “客户之选”称号;分布式存储达成IO500榜单全球第一。

近些年，如何在复杂的地质条件下高效、准确地找到油气资源，成为物探技术研究的重要课题。华为为中石化石油物探技术研究院有限公司提供的OceanStor海量存储、高速核心交换机、定制化高性能服务器集群等先进核心设备，使计算能力和数据处理能力得到了显著提升，并升对海量地震勘探数据的处理能力。不仅提高了勘探成功率，还大大缩短了处理周期，降低了勘探成本。

“伙伴+华为”是一个角色互补、能力强大、覆盖广泛的体系，“将标杆企业探索出的数智化转型经验和能力，通过‘伙伴+华为’体现快速复制，最终帮助整个行业少走弯路，才是整个行业推进新质生产力，实现高质量发展的关键。”邱恒说。

对此，华为有足够的信心。面向未来，华为将不断扩大与更多伙伴合作的深度与广度，在油气全产业链上开发智能应用，以科技创新催生新模式，为新质生产力的持续发展蓄力，助力油气行业迈入智能新时代。

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