DeepSeek燃爆了！中國石油大學（北京）石油工程學院院長宋先知談對油氣勘探開發影響

宋先知：在油氣勘探開發領域，DeepSeek的應用將重塑行業技術路徑與效率模式，加快油氣行業數字化、智能化轉型的步伐。DeepSeek通過開源生態和輕量化設計，訓練成本僅為同類大模型的1/10，性能卻接近GPT-4。顯著降低了大語言模型對高性能算力的依賴，同時憑借開源生態推動了AI普惠化部署應用，打破了傳統大模型的高算力和高成本的部署限制，使中小型油氣企業和科研部門能夠快速定制工具，積極參與“行業大模型”的建設，激發行業活力，形成一個“技術共享、多元競爭、協同創新”的新型行業生態。

Deepseek在油氣勘探開發領域的深度融合，將進一步加速行業范式從“經驗主導”向“數據智能驅動”的迭代轉型。在勘探開發業務優化決策層面，依托DeepSeek深度推理引擎與知識提取能力，輔助工程師實現多源異構數據的實時融合分析，同時通過大小模型協同技術，實現從數據采集、風險診斷到方案優化等的閉環管理，實現勘探開發全流程的監測和優化。在協作機制革新層面，DeepSeek有望加快勘探開發工程協作的數字化與智能化進程，通過集成地質、工程、市場等多領域數據，幫助企業構建全景業務視圖，實現流程無縫銜接與信息高效流通，有助于打破信息孤島，提升油氣勘探開發的整體協調效率。在知識管理維度，DeepSeek可以對海量文獻、工程報告、施工日志等非結構化數據進行深度挖掘，快速檢索并提取關鍵信息，為油氣行業知識積累、傳播和革新提供新的途徑。

盡管前景廣闊，DeepSeek在油氣領域的落地仍面臨技術適配與數據安全的雙重挑戰。如何在安全合規前提下實現高效利用，仍需進一步探索與實踐。

宋先知：DeepSeek在能源領域帶來的變化既是技術上的革新，也是觀念理念上的轉變，兩者相輔相成，正共同推進技術創新與認知革命的正向循環。

DeepSeek作為開源的國產大語言模型，提供了一個高效、可擴展的工具平臺。通過算法優化、多模態數據融合等技術，具備私有化、輕量化部署的優勢，降低部署成本，確保數據安全，使油氣勘探開發各個環節在自主創新方面擁有更大的“可能”。

DeepSeek的問世本身就是創新理念的成功，其強大的自然語言處理和邏輯推理能力，降低了跨界知識整合的門檻，將極大地激發廣大科研工作者跨領域協同創新的思維和靈感，從而帶動油氣勘探開發技術團隊從更廣闊的視角出發，打造更具靈活性的智能化解決方案，形成“AI+能源”的行業創新范式。

總體來說，DeepSeek不僅提供先進的技術工具，更重要的是重塑行業對數據價值、知識管理和創新路徑的底層認知。這種技術與理念的共振效應，未來將推動油氣勘探從“經驗驅動”向“智能驅動”的質變。隨著技術迭代與行業場景的深度耦合，這種雙向賦能效應還將持續放大。

宋先知：國內油氣行業對DeepSeek等人工智能技術持有開放、積極的態度。據有關報道，近期中國石油、中國石化和中國海油相繼完成了DeepSeek的私有化部署，并積極開展相關應用場景設計和技術探索。例如，中國石油昆侖大模型現已啟用DeepSeek的深度思考能力，讓用戶體驗油氣領域專業知識推理等AI服務。與此同時，經過前期創新研發與技術升級，國內油氣勘探開發智能化水平不斷提升。例如，地震資料處理解釋、巖心圖像智能分析和鉆井方案智能優化等技術日益成熟，并取得了一定的工程應用成效。整體而言，DeepSeek在油氣勘探開發領域正處于技術創新向場景探索、現場應用的過渡階段，需要進一步通過理念創新和技術升級推動大規模的應用落地。

隨著DeepSeek等人工智能技術與油氣行業的深度融合，還將在更多方面表現出優勢。例如，實現油氣勘探開發全生命周期數據治理與領域知識高效提取，構建一批高質量油氣行業知識庫，為油氣領域大模型研發升級夯實基礎；充分挖掘DeepSeek的應用潛能，推動其與數字孿生、多智能體等前沿技術的協同發展，實現油氣人工智能迭代升級；完善跨學科跨領域的合作創新模式，不斷探索新的應用場景，為油氣人工智能的持續升級提供堅實的基礎。

宋先知：DeepSeek憑借強大的自然語言處理和深度思考能力引發行業關注，但其技術落地的挑戰和潛在問題仍需理性審視。

首先是技術應用邊界問題，大語言模型雖然能提升文本數據的分析效率，但具體場景建模、量化決策等性能有限，需警惕技術適用場景的過度泛化。同時，油氣行業決策涉及高成本投入和安全風險，但現階段AI大模型難以提供物理機制與數據驅動的融合解釋，在實際應用落地方面還有較長的路要走。

其次，在技術不斷發展的過程中，我們必須以客觀理性的態度看待人工智能，保持自己的獨立思考，避免過度依賴。DeepSeek已不再僅僅是傳統工具的延伸，而是演變為一個能夠分析、理解和推理的智能工具。他能幫助我們快速檢索、梳理信息、生成文檔等，減少了大量重復、簡單的工作，但是這種能力的提升可能模糊人與工具之間的界限，使用戶在不知不覺中過度依賴AI的決策，削弱自身的獨立思考和判斷能力。

然后是安全問題，油氣勘探數據分散在油氣公司、油服公司、研究院所等不同機構，在采集和使用數據過程中，如何確保遵循數據隱私法規，并防止企業機密或敏感信息的泄露，是當下需要我們深入思考和亟需解決的問題。

DeepSeek引發的行業共振彰顯了AI技術對能源領域的賦能潛力，但油氣勘探的本質絕非單純的數據問題，唯有回歸行業本質，在技術可行性與商業化落地間找到平衡點，才能避免淪為“空中樓閣式創新”。