以ChatGPT為代表的AI大模型的爆火，再一次引發人工智能產業的新一輪競爭與變革。作為傳統工業產業的油氣行業，在加快推進能源革命和能源轉型的新形勢新趨勢下，如何抓住人工智能技術爆發的歷史機遇以實現產業的轉型升級和價值增長就顯得尤為重要。
華為，作為深耕油氣行業多年的AI巨頭，正在給出自己的解決之道。
近日北京召開的“中國國際油氣勘探技術年會”上，華為以《AI驅動油氣勘探生產智能化升級》為主旨，在以“融合前沿技術，突破關鍵瓶頸，助推‘雙碳’目標”為會議主題的報告中，進一步探討了AI在勘探開發領域的關鍵理論與技術方向。
自2018年華為發布全場景AI解決方案起，華為秉承“深耕基礎，厚植技術”的理念，堅定在人工智能產業持續投入，目前擁有超過20+的硬件合作伙伴，500+的ISV合作伙伴，600+解決方案，20+城市基于昇騰建設人工智能計算中心，72個智能基座，70萬+開發者，130萬+的昇思MindSpore下載量。
基于此，華為以ModelArts一站式AI開發平臺、DataArts 數據平臺等平臺為基礎，以通用AI、知識計算等根技術為手段，通過盤古大模型、天籌求解器等工具助力，圍繞業務的MLops，打造AI運營管理中心，通過提供全域感知服務、決策優化與控制服務、知識計算服務等，在油氣行業的勘探開發、油氣生產、煉油與化工、加油售油等細分領域積極探索華為的油氣AI解決之道。
基于大模型的走滑斷裂識別技術
基于大模型的碳酸鹽巖縫洞體預測技術
●基于知識圖譜的措施推薦：應用人工智能平臺圖譜工具構建區塊、井、工況、生產措施等本體模型，從數據庫、作業井史等抽取知識構建油井知識網絡。同時通過專家總結經驗，構建推理機，形成針對油井維護措施的知識圖譜；根據抽油機井工況自動分析計算維護措施特征數據，通過維護措施知識圖譜快速匹配對應措施處理建議。
華為也將堅持在產業鏈長、細分領域眾多、應用場景復雜的油氣領域深耕篤行，繼續開創不一樣的華為油氣AI之道。
我們也期待看到更多能落地的油氣產業的AI應用案例出現，讓AI加快推動生產力的發展。
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