“人工智能+”需要通过丰富的场景应用来体现。没有场景应用，人工智能发展就没有发力点、落脚点，亦缺乏生命力。

中国能源建设集团有限公司党委书记、董事长宋海良认为，当前“人工智能+”与“能源+”的融合应用场景不断涌现，两者深度融合将催生新产业、新业态、新模式，有力推动生产力质态跃升。

今年2月，国务院国资委部署了深化中央企业“AI+”专项行动，各央企积极响应。中国能建将在“AI+”上有何布局？对此，宋海良表示，蓬勃发展的人工智能产业，将赋予能源产业发展一个新的战略窗口期。近期，DeepSeek的横空出世更是在全社会掀起了AI热潮。能源作为经济社会发展的动力源泉，既是人工智能产业发展的基础条件，也是人工智能技术应用的前沿领域，两者融合潜力无限，可以释放出难以想象的新机遇新场景新动能，应加强政策牵引、技术支撑和场景依托，加速形成“数智驱动、绿色低碳”的新型发展范式。

宋海良透露，中国能建关注数据与能源的融合的时间较早。2024年，投建营一体化模式建设的甘肃庆阳“东数西算”源网荷储一体化智慧零碳大数据产业园已经投运，该产业园将打通“算力网＋能源网”通道，实现瓦特与比特的高效转化。

大庆油田首台联合站室内外“智能巡检机器人”在采油三厂投入使用，兰州石化完成常减压区域智能车间建设，万余座加油站同步开通刷掌支付功能……在油气勘探开发、炼化销售、装备制造等领域，以“三桶油”为代表的油气企业积极打造特色鲜明的应用场景和创新实践。

中国石油集团副总工程师，油田技术服务公司执行董事、党委书记杨立强表示，将推动工程技术业务向数字化、绿色化方向升级跃迁，把工业机器人、无人机应用到智能钻井、检维修、高危作业等场景，持续提升人工智能场景规划、成果推广等能力。

杨立强建议，应深化信息化补强工程，完善EISC系统功能，依靠数字和人工智能技术，改造传统组织架构，重塑制度流程，推进产学研用协同创新和融合发展，探索适用于不同市场的经济型技术解决方案，为油气田提供更具性价比的技术服务。

中国工业报记者获悉，过去一年，杨立强的足迹遍布新疆、大庆、长庆、川渝、渤海湾等油气区的9家企业。在20余次的细致调研中，他深入一线了解实际情况，掌握第一手资料，协助企业推进解决重点项目投资支持、科技创效转化激励等急难愁盼问题，系统谋划工程技术企业高质量发展。

立足炼化企业实际，吉林石化公司执行董事、党委书记金彦江表示，人工智能在安全生产与风险预警、流程优化与节能减排、供应链管理与智能物流等方面有着巨大的应用潜力和发展空间，要抓住机遇、应对挑战，以人工智能推动行业转型升级和高质量发展。

广东石化公司董事长、党委书记周健表示，希望国家有关部门发布相关政策指南，支持炼化企业对现有设备进行智能化改造，使其符合最新的工业互联网协议及接口标准，增强设备间的互联互通能力。对于需要更新换代的老旧设施，政府可以通过财政补贴、税收减免等措施降低企业的升级改造成本，助力企业加快智能化工厂的建设进程。

此外，进一步加大智能化设施建设力度也至关重要。潞安化工集团常村煤矿员工张世丽建议，应通过政策支持鼓励企业加强对智能化建设的投入。美锦能源董事长姚锦龙建议，夯实数字化基础设施，加快能源领域大数据中心、工业互联网平台建设，推动“东数西算”在能源领域的应用。

技术是人工智能发展的基石。如今，大模型已成为新一代人工智能技术的核心驱动力。中国石油、中国石化、中国海油、中国绿发、中远海运等能源企业纷纷加速布局大模型赛道，进一步“解码”AI。

以中国石油为例，从昆仑大模型的参数由330亿升级到700亿，到昆仑大模型正式接入DeepSeek，中国石油全力打造能源化工行业一流人工智能大模型，推动“数智中国石油”建设驶入快车道。

中国石油集团董事长、党组书记戴厚良表示，创新驱动就是要把科技创新与产业创新有机融合，把更多的科技创新成果转化为现实生产力。在3月5日的国务院新闻办吹风会上，政府工作报告起草组成员、国务院研究室副主任陈昌盛表示，今年将开展新技术新产品新场景大规模应用示范行动。从观念到行动，深化产业应用已经成为大模型当前和今后一个阶段的重要发展方向。

大模型的进化将在细分场景中汲取更多行业知识，以规模化应用反哺技术提升。广西石化公司PMT1部门经理、党支部书记谭鹏认为，人工智能行业大模型可以在能源优化、生产运行优化、长周期安全平稳运行等方面赋能炼化技术变革和升级。西南油气田公司油气田开发首席技术专家文绍牧认为，中国石油可以充分利用海量大数据和高价值应用场景的优势，进一步助力油气发现与提高油气采收率方案的优化和决策。

在更多AI典型领域，行业大模型同样有相当大的潜力等待释放。浙江宇视科技有限公司研究院院长周迪提出，要深化人工智能在各行业的融合，通过大量实际场景的打磨，优化模型，增强其针对性和实用性。

人工智能靠数据来驯化，既需要公共数据支撑，又需要颗粒度更细的行业数据发挥关键作用。当前，行业数据集不完善成为制约人工智能进入实体经济的最大障碍。

“一些行业数据更多掌握在头部企业、工程设计院、大学科研院所等的手里，要通过一种商业模式把这些数据集成起来，让大家共享数据集产生的价值。”工业和信息化部原副部长王江平认为，数据集的共建共享将有助于克服大模型行业能力进化面临的障碍。

煤层气公司党委委员、常务副总经理刘洪涛认为，能源行业的大模型之路已经扬帆起航，未来大模型的发展要以用户为中心、以需求为导向，找准大模型对油气业务的支撑方向，做好与先进大模型技术适配等工作，保持昆仑大模型等产品的生命力。

中国电气装备科技创新部部长张帆建议，应联合行业内大中小生态企业、行业研究院和高校，共建国家级行业人工智能创新中心，共同打造行业垂直大模型，实现协同创新和行业垂直大模型的持续提升。

“大模型赋能制造业发展需要高质量数据集的支撑，要发挥中国制造业体系完备和场景丰富的优势，推动制造业企业与人工智能企业合作，沉淀积累高价值场景数据，构建制造业数据资源体系。”中国信通院院长余晓晖建议。

中国工业报记者   余娜