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1、目錄第一章：發展形勢：新型工業化是石油石化產業高質量發展的必由之路.全球石油石化工業化發展形勢.新型工業化是石油石化產業發展的必經之途第二章：智能驅動：智能化助力石油石化產業實現新型工業化.智能化加速培育石油石化新質生產力.“人工智能+”加速石油石化智能化進程.石油石化產業智能化成熟度與發展階段第三章：全鏈智能：智能化推動石化新型工業化的場景舉措.智能勘探.智能儲運.智能生產.智能服務第四章：實踐引領：石油石化企業智能化應用的主要案例.殼牌.沙特阿美.英國石油第五章：未來展望：智能化發展推動下的新型工業化變革.石油石化企業智能化發展主要挑戰與戰略舉措.未來石油石化產業新型工業化的發展特征第六章

2、：邁向智能：石油石化企業智能化轉型建議.石油石化行業智能化解決方案.解決方案：固廢全生命周期管理解決方案.實踐探索：榮信化工智能工廠關于石化盈科新型工業化是石油石化產業高質量發展的必由之路PART 01發展形勢.全球石油石化工業化發展形勢.全球石油石化產業發展形勢世界老牌工業強國的石油石化產業普遍發展歷史悠久，積累雄厚。伴隨產業升級的大潮，美國、德國、歐盟、日本等國家和政治實體都在不斷強化對石油石化領域的科技賦能，推動傳統重工業產生新的體系性飛躍。美國在油氣產量方面持續保持領先，輕質致密油（LTO）產量的增長尤其勢頭迅猛，預計未來仍將保持其作為全球最大石油生產國的地位。美國在整體技術創新、頁巖

3、油開發以及油氣資源儲備方面具有顯著的優勢。目前，美國石油石化產業正在大量采用先進的數字技術，如物聯網、大數據分析和人工智能等，提高效率和降低成本，技術創新的主要領域集中在提高采收率、降低環境影響、開發新的勘探與生產技術等。年，黨的十六大報告首次提出：“堅持以信息化帶動工業化，以工業化促進信息化，走出一條科技含量高、經濟效益好、資源消耗低、環境污染少、人力資源優勢得到充分發揮的新型工業化路子?！贝撕蟮臍v次黨代會上，“新型工業化”都成為報告中重點提及的關鍵戰略目標。年月，全國新型工業化推進大會在北京召開，習近平總書記就推進新型工業化作出重要指示指出，新時代新征程，以中國式現代化全面推進強國建設、民

4、族復興偉業，實現新型工業化是關鍵任務。要完整、準確、全面貫徹新發展理念，統籌發展和安全，深刻把握新時代新征程推進新型工業化的基本規律，積極主動適應和引領新一輪科技革命和產業變革，把高質量發展的要求貫穿新型工業化全過程，把建設制造強國同發展數字經濟、產業信息化等有機結合，為中國式現代化構筑強大物質技術基礎。從國家發展大局看，新型工業化是實現經濟高質量發展的戰略舉措，是構建國家競爭力、實現中國式現代化的必然選擇。特別是面對當前發展新質生產力的新要求，新型工業化能夠深度結合現代科技力量和數字產業化趨勢，為新質生產力發展提供強有力的支撐和保障。石油石化產業是國民經濟重要支柱，支撐經濟社會持續穩定發展。

5、石油石化產業的新型工業化發展有利于保障國家能源安全，全面打造自主可控、安全可靠、競爭力強的石油石化產業鏈，推動石化工業高質量發展。在推動新型工業化的過程中，全產業將持續向化石能源潔凈化、潔凈能源規?；?、生產過程低碳化目標邁進，推動產業鏈向高附加值化工產品轉型升級。同時，通過持續優化產業結構和用能結構，實現全產業的綠色低碳轉型。美國的石化產業依托工業體系強大的技術優勢，與工業互聯網、人工智能實現了深度融合，在智能化、物聯、安全方面都有顯著的優勢成果。年月，美國工業互聯網戰略發布，旨在通過物聯網（IoT）技術推動包括石化產業在內的制造業能力升級，通過智能傳感器、數據分析和自動化技術，實現優化提效。

6、年月，美國能源部（DOE）提出能源部數字化轉型計劃，重點是利用大數據和人工智能技術，提高能源生產和管理的智能化水平、效率和安全性。拜登政府也在積極發布政策，大力發展清潔能源和數字技術，推動美國能源產業的轉型。德國的油氣需求和產量近年來持續下降，除了整體需求變化外，也與其向清潔能源轉型有關。德國在能源效率、可再生能源技術和環境政策方面具有一定優勢。后續在技術創新方面，德國將更加聚焦提高能源效率、發展可再生能源技術和推動能源轉型。德國在石化領域的產業升級過程中，強調引入人工智能、量子計算等數字技術，推動產業效率和創新能力的提升。德國工業戰略和德國數據戰略等一系列文件都表明了德國對包括石化產業在內的

7、各產業數字化和智能化發展的強烈關注，注重依托先進的數字技術優化供應鏈管理和生產流程，以保持德國在工業領域的領先地位。歐洲的石油需求整體上呈下降趨勢，煉油產能預計將減少。目前，歐洲油氣產業正在逐步實施數字化戰略，以持續提高運營效率和安全性。歐盟作為一個高度一體化的政治和經濟實體，十分關注各成員國在包括石化領域在內的工業場景中的數字化轉型和智能化改造，并通過歐洲數據戰略工業.倡議數字歐洲計劃等綱領性文件，強調發展人工智能、網絡安全、高性能計算等新型技術的重要意義。日本的石油需求相對穩定，但隨著其國內能源政策的變化，未來可能會出現新的結構變化趨勢。日本在能源效率、技術創新和能源進口多樣化方面具有一定

8、優勢，技術聚焦方向包括優化能源效率、提高能源技術先進性和推動能源多元化等。日本作為石化產業的老牌強國，政府和民間更加重視現代技術在石化生產和產業鏈建設中的能力提升價值，尤其強調石化領域環保能力的重要地位。年至年間，日本政府定期發布制造業白皮書，旨在分析全球制造業發展趨勢，提出日本制造業發展策略。年版白皮書特別強調了優化供應鏈、增強競爭力、數字轉型（DX）和綠色轉型（GX）的相關發展。年月提出綠色增長戰略，計劃年實現碳中和的目標，推動石化產業綠色轉型。年月和月分別提出碳中和技術創新戰略和新增長戰略，強調數字化轉型、石化產業智能制造和綠色技術應用。.中國石油石化產業發展形勢中國的石油石化產業經歷了

9、幾十年的發展，已經具備了龐大的產業規模和健全的產業體系，在維護國家經濟穩定和產業安全方面發揮了重要作用。近年來，伴隨國際原油價格的波動，以及國家對能源轉型、環境保護等提出的一系列新要求，石油石化產業積極尋求技術創新和能力升級，提高生產效率，保障生產安全，同時解決環保、產能過剩等方面的新問題。年月日，習近平總書記視察九江石化時強調：“石化產業是國民經濟的重要支柱產業，希望你們按照黨中央對新型工業化的部署要求，堅持綠色、智能方向，扎扎實實、奮發進取，為保障國家能源安全、推動石化工業高質量發展作出新貢獻?！笔奈迤陂g，國家持續布局石油石化產業的自主創新和產業升級，并不斷引入新技術加強石油石化領域的效

10、率、安全、環保能力建設。關于“十四五”推動石化化工產業高質量發展的指導意見指出：到年，石化化工產業基本形成自主創新能力強、結構布局合理、綠色安全低碳的高質量發展格局，高端產品保障能力大幅提高，核心競爭能力明顯增強，高水平自立自強邁出堅實步伐。年月日，工信部等九部門聯合印發了石化化工行業數字化轉型實施指南，對構建石化行業標識解析節點、數字化轉型標桿工廠、G標桿工廠、智能制造優秀場景、智慧化工園區等都提出了具體的指標，并修訂項以上數字化轉型相關標準。年月的政府工作報告，更加明確地提出強化能源資源安全保障，加大油氣、戰略性礦產資源勘探開發力度，加快構建大國儲備體系，加強重點儲備設施建設，推進產業結構

11、、能源結構、交通運輸結構、城鄉建設發展綠色轉型。年推進石油和化工產業綠色低碳發展工作方案主要關注的是綠色低碳發展，也涉及了數字化轉型在促進綠色發展方面的重要作用，鼓勵企業利用數字化手段提升能效、減少排放。在產業發展方面，年中央經濟工作會議確立了“穩中求進、以進促穩、先立后破”的部署，石油石化產業也依從國家大局，在國際、國內復雜經濟因素的背景下，尋求轉型突破，實現高質量增長。根據國家統計局數據，年石化產業實現營業收入.萬億元，同比下降.%；利潤總額.億元，同比下降.%；進出口總額.億美元，同比下降.%。這主要與原油、天然氣及絕大多數化工產品的價格下降幅度較大有關；但與此同時，石油石化產業在提升效

12、能、調整結構、解決產能過剩等方面也有很大的改善空間。在全社會大力推廣新能源汽車替代燃油汽車的戰略下，成品油消費增長趨勢將逐漸放緩。年月份，國內汽油消費自年月以來首次出現下降，同比減少.%。隨著新能源汽車滲透率快速提升，國內汽油消費量最早或將在今年達峰，圍繞成品油消費的產業鏈、物流、服務、環保等領域都將面臨巨大的轉型壓力。同時，伴隨原料價格、居民可支配收入、消費價格等一系列社會指標的波動影響，包括石油石化在內的各個行業都需要主動應對趨勢變化帶來的嚴峻挑戰，及時調整生產結構，加強一體化經營管理，提高企業效益水平。以煉油化工、煤化工為代表的流程型行業，生產過程極其復雜，包含了大量的物理反應、化學反應

13、，物料還存在氣、液、固等多種形態，上下游耦合度高。石油石化行業的新型工業化發展，進一步對生產過程精確控制提出更高要求。同時，包括人工智能（AI）、大數據、工業互聯網、工業軟件、G和數字孿生在內的新一代數字技術為石化產業帶來了前所未有的新機遇。這些技術的應用不僅能提升石化產業的生產效率和安全性，還有望推動石油石化產業向高端化、智能化、綠色化方向發展。其中，以人工智能技術為代表的智能化發展將成為落實石油石化產業新型工業化的關鍵。企業需要在工程項目中實施智能化，通過構建涵蓋財務、物資、營銷、金融等多個業務領域的數據分析模型，為石化產業的智能化建設打下堅實的基礎。值得關注的是，年政府工作報告首次寫入了

14、“人工智能+”，人工智能技術將作為關鍵驅動力量，與包括石油石化在內的制造、醫療、教育、交通、農業等多個行業進行深度融合，推動傳統行業的轉型升級和社會經濟結構的變革，并創造出新的生產、服務和商業模式。.新型工業化是石油石化產業發展的必經之途石油石化產業落實新型工業化，是未來產業發展的方向，也是中國高質量發展的要求，將推動石油石化產業形成“技術創新驅動、產業結構優化、智能化升級、可持續發展”的高質量發展良性循環。石化盈科與IDC共同對石油石化新型工業化定義如下：石油石化新型工業化是以技術創新為基礎，以構建現代石化產業體系、促進產業高質量發展、培育新質生產力為目標，以高端化、智能化、綠色化為方向，推

15、動石油石化產業結構優化、智能化升級、可持續發展的系統工程。美國的石化產業依托工業體系強大的技術優勢，與工業互聯網、人工智能實現了深度融合，在智能化、物聯、安全方面都有顯著的優勢成果。年月，美國工業互聯網戰略發布，旨在通過物聯網（IoT）技術推動包括石化產業在內的制造業能力升級，通過智能傳感器、數據分析和自動化技術，實現優化提效。年月，美國能源部（DOE）提出能源部數字化轉型計劃，重點是利用大數據和人工智能技術，提高能源生產和管理的智能化水平、效率和安全性。拜登政府也在積極發布政策，大力發展清潔能源和數字技術，推動美國能源產業的轉型。德國的油氣需求和產量近年來持續下降，除了整體需求變化外，也與其

16、向清潔能源轉型有關。德國在能源效率、可再生能源技術和環境政策方面具有一定優勢。后續在技術創新方面，德國將更加聚焦提高能源效率、發展可再生能源技術和推動能源轉型。德國在石化領域的產業升級過程中，強調引入人工智能、量子計算等數字技術，推動產業效率和創新能力的提升。德國工業戰略和德國數據戰略等一系列文件都表明了德國對包括石化產業在內的各產業數字化和智能化發展的強烈關注，注重依托先進的數字技術優化供應鏈管理和生產流程，以保持德國在工業領域的領先地位。歐洲的石油需求整體上呈下降趨勢，煉油產能預計將減少。目前，歐洲油氣產業正在逐步實施數字化戰略，以持續提高運營效率和安全性。歐盟作為一個高度一體化的政治和經

17、濟實體，十分關注各成員國在包括石化領域在內的工業場景中的數字化轉型和智能化改造，并通過歐洲數據戰略工業.倡議數字歐洲計劃等綱領性文件，強調發展人工智能、網絡安全、高性能計算等新型技術的重要意義。日本的石油需求相對穩定，但隨著其國內能源政策的變化，未來可能會出現新的結構變化趨勢。日本在能源效率、技術創新和能源進口多樣化方面具有一定優勢，技術聚焦方向包括優化能源效率、提高能源技術先進性和推動能源多元化等。日本作為石化產業的老牌強國，政府和民間更加重視現代技術在石化生產和產業鏈建設中的能力提升價值，尤其強調石化領域環保能力的重要地位。年至年間，日本政府定期發布制造業白皮書，旨在分析全球制造業發展趨勢

18、，提出日本制造業發展策略。年版白皮書特別強調了優化供應鏈、增強競爭力、數字轉型（DX）和綠色轉型（GX）的相關發展。年月提出綠色增長戰略，計劃年實現碳中和的目標，推動石化產業綠色轉型。年月和月分別提出碳中和技術創新戰略和新增長戰略，強調數字化轉型、石化產業智能制造和綠色技術應用。.中國石油石化產業發展形勢中國的石油石化產業經歷了幾十年的發展，已經具備了龐大的產業規模和健全的產業體系，在維護國家經濟穩定和產業安全方面發揮了重要作用。近年來，伴隨國際原油價格的波動，以及國家對能源轉型、環境保護等提出的一系列新要求，石油石化產業積極尋求技術創新和能力升級，提高生產效率，保障生產安全，同時解決環保、產

19、能過剩等方面的新問題。年月日，習近平總書記視察九江石化時強調：“石化產業是國民經濟的重要支柱產業，希望你們按照黨中央對新型工業化的部署要求，堅持綠色、智能方向，扎扎實實、奮發進取，為保障國家能源安全、推動石化工業高質量發展作出新貢獻?！笔奈迤陂g，國家持續布局石油石化產業的自主創新和產業升級，并不斷引入新技術加強石油石化領域的效率、安全、環保能力建設。關于“十四五”推動石化化工產業高質量發展的指導意見指出：到年，石化化工產業基本形成自主創新能力強、結構布局合理、綠色安全低碳的高質量發展格局，高端產品保障能力大幅提高，核心競爭能力明顯增強，高水平自立自強邁出堅實步伐。年月日，工信部等九部門聯合印

20、發了石化化工行業數字化轉型實施指南，對構建石化行業標識解析節點、數字化轉型標桿工廠、G標桿工廠、智能制造優秀場景、智慧化工園區等都提出了具體的指標，并修訂項以上數字化轉型相關標準。年月的政府工作報告，更加明確地提出強化能源資源安全保障，加大油氣、戰略性礦產資源勘探開發力度，加快構建大國儲備體系，加強重點儲備設施建設，推進產業結構、能源結構、交通運輸結構、城鄉建設發展綠色轉型。年推進石油和化工產業綠色低碳發展工作方案主要關注的是綠色低碳發展，也涉及了數字化轉型在促進綠色發展方面的重要作用，鼓勵企業利用數字化手段提升能效、減少排放。在產業發展方面，年中央經濟工作會議確立了“穩中求進、以進促穩、先立

21、后破”的部署，石油石化產業也依從國家大局，在國際、國內復雜經濟因素的背景下，尋求轉型突破，實現高質量增長。根據國家統計局數據，年石化產業實現營業收入.萬億元，同比下降.%；利潤總額.億元，同比下降.%；進出口總額.億美元，同比下降.%。這主要與原油、天然氣及絕大多數化工產品的價格下降幅度較大有關；但與此同時，石油石化產業在提升效能、調整結構、解決產能過剩等方面也有很大的改善空間。在全社會大力推廣新能源汽車替代燃油汽車的戰略下，成品油消費增長趨勢將逐漸放緩。年月份，國內汽油消費自年月以來首次出現下降，同比減少.%。隨著新能源汽車滲透率快速提升，國內汽油消費量最早或將在今年達峰，圍繞成品油消費的產

22、業鏈、物流、服務、環保等領域都將面臨巨大的轉型壓力。同時，伴隨原料價格、居民可支配收入、消費價格等一系列社會指標的波動影響，包括石油石化在內的各個行業都需要主動應對趨勢變化帶來的嚴峻挑戰，及時調整生產結構，加強一體化經營管理，提高企業效益水平。以煉油化工、煤化工為代表的流程型行業，生產過程極其復雜，包含了大量的物理反應、化學反應，物料還存在氣、液、固等多種形態，上下游耦合度高。石油石化行業的新型工業化發展，進一步對生產過程精確控制提出更高要求。同時，包括人工智能（AI）、大數據、工業互聯網、工業軟件、G和數字孿生在內的新一代數字技術為石化產業帶來了前所未有的新機遇。這些技術的應用不僅能提升石化

23、產業的生產效率和安全性，還有望推動石油石化產業向高端化、智能化、綠色化方向發展。其中，以人工智能技術為代表的智能化發展將成為落實石油石化產業新型工業化的關鍵。企業需要在工程項目中實施智能化，通過構建涵蓋財務、物資、營銷、金融等多個業務領域的數據分析模型，為石化產業的智能化建設打下堅實的基礎。值得關注的是，年政府工作報告首次寫入了“人工智能+”，人工智能技術將作為關鍵驅動力量，與包括石油石化在內的制造、醫療、教育、交通、農業等多個行業進行深度融合，推動傳統行業的轉型升級和社會經濟結構的變革，并創造出新的生產、服務和商業模式。.新型工業化是石油石化產業發展的必經之途石油石化產業落實新型工業化，是未

24、來產業發展的方向，也是中國高質量發展的要求，將推動石油石化產業形成“技術創新驅動、產業結構優化、智能化升級、可持續發展”的高質量發展良性循環。石化盈科與IDC共同對石油石化新型工業化定義如下：石油石化新型工業化是以技術創新為基礎，以構建現代石化產業體系、促進產業高質量發展、培育新質生產力為目標，以高端化、智能化、綠色化為方向，推動石油石化產業結構優化、智能化升級、可持續發展的系統工程。.全球石油石化工業化發展形勢.全球石油石化產業發展形勢世界老牌工業強國的石油石化產業普遍發展歷史悠久，積累雄厚。伴隨產業升級的大潮，美國、德國、歐盟、日本等國家和政治實體都在不斷強化對石油石化領域的科技賦能，推動

25、傳統重工業產生新的體系性飛躍。美國在油氣產量方面持續保持領先，輕質致密油（LTO）產量的增長尤其勢頭迅猛，預計未來仍將保持其作為全球最大石油生產國的地位。美國在整體技術創新、頁巖油開發以及油氣資源儲備方面具有顯著的優勢。目前，美國石油石化產業正在大量采用先進的數字技術，如物聯網、大數據分析和人工智能等，提高效率和降低成本，技術創新的主要領域集中在提高采收率、降低環境影響、開發新的勘探與生產技術等。美國的石化產業依托工業體系強大的技術優勢，與工業互聯網、人工智能實現了深度融合，在智能化、物聯、安全方面都有顯著的優勢成果。年月，美國工業互聯網戰略發布，旨在通過物聯網（IoT）技術推動包括石化產業在

26、內的制造業能力升級，通過智能傳感器、數據分析和自動化技術，實現優化提效。年月，美國能源部（DOE）提出能源部數字化轉型計劃，重點是利用大數據和人工智能技術，提高能源生產和管理的智能化水平、效率和安全性。拜登政府也在積極發布政策，大力發展清潔能源和數字技術，推動美國能源產業的轉型。德國的油氣需求和產量近年來持續下降，除了整體需求變化外，也與其向清潔能源轉型有關。德國在能源效率、可再生能源技術和環境政策方面具有一定優勢。后續在技術創新方面，德國將更加聚焦提高能源效率、發展可再生能源技術和推動能源轉型。德國在石化領域的產業升級過程中，強調引入人工智能、量子計算等數字技術，推動產業效率和創新能力的提升

27、。德國工業戰略和德國數據戰略等一系列文件都表明了德國對包括石化產業在內的各產業數字化和智能化發展的強烈關注，注重依托先進的數字技術優化供應鏈管理和生產流程，以保持德國在工業領域的領先地位。歐洲的石油需求整體上呈下降趨勢，煉油產能預計將減少。目前，歐洲油氣產業正在逐步實施數字化戰略，以持續提高運營效率和安全性。歐盟作為一個高度一體化的政治和經濟實體，十分關注各成員國在包括石化領域在內的工業場景中的數字化轉型和智能化改造，并通過歐洲數據戰略工業.倡議數字歐洲計劃等綱領性文件，強調發展人工智能、網絡安全、高性能計算等新型技術的重要意義。日本的石油需求相對穩定，但隨著其國內能源政策的變化，未來可能會出

28、現新的結構變化趨勢。日本在能源效率、技術創新和能源進口多樣化方面具有一定優勢，技術聚焦方向包括優化能源效率、提高能源技術先進性和推動能源多元化等。日本作為石化產業的老牌強國，政府和民間更加重視現代技術在石化生產和產業鏈建設中的能力提升價值，尤其強調石化領域環保能力的重要地位。年至年間，日本政府定期發布制造業白皮書，旨在分析全球制造業發展趨勢，提出日本制造業發展策略。年版白皮書特別強調了優化供應鏈、增強競爭力、數字轉型（DX）和綠色轉型（GX）的相關發展。年月提出綠色增長戰略，計劃年實現碳中和的目標，推動石化產業綠色轉型。年月和月分別提出碳中和技術創新戰略和新增長戰略，強調數字化轉型、石化產業智

29、能制造和綠色技術應用。.中國石油石化產業發展形勢中國的石油石化產業經歷了幾十年的發展，已經具備了龐大的產業規模和健全的產業體系，在維護國家經濟穩定和產業安全方面發揮了重要作用。近年來，伴隨國際原油價格的波動，以及國家對能源轉型、環境保護等提出的一系列新要求，石油石化產業積極尋求技術創新和能力升級，提高生產效率，保障生產安全，同時解決環保、產能過剩等方面的新問題。年月日，習近平總書記視察九江石化時強調：“石化產業是國民經濟的重要支柱產業，希望你們按照黨中央對新型工業化的部署要求，堅持綠色、智能方向，扎扎實實、奮發進取，為保障國家能源安全、推動石化工業高質量發展作出新貢獻?！笔奈迤陂g，國家持續布

30、局石油石化產業的自主創新和產業升級，并不斷引入新技術加強石油石化領域的效率、安全、環保能力建設。關于“十四五”推動石化化工產業高質量發展的指導意見指出：到年，石化化工產業基本形成自主創新能力強、結構布局合理、綠色安全低碳的高質量發展格局，高端產品保障能力大幅提高，核心競爭能力明顯增強，高水平自立自強邁出堅實步伐。年月日，工信部等九部門聯合印發了石化化工行業數字化轉型實施指南，對構建石化行業標識解析節點、數字化轉型標桿工廠、G標桿工廠、智能制造優秀場景、智慧化工園區等都提出了具體的指標，并修訂項以上數字化轉型相關標準。年月的政府工作報告，更加明確地提出強化能源資源安全保障，加大油氣、戰略性礦產資

31、源勘探開發力度，加快構建大國儲備體系，加強重點儲備設施建設，推進產業結構、能源結構、交通運輸結構、城鄉建設發展綠色轉型。年推進石油和化工產業綠色低碳發展工作方案主要關注的是綠色低碳發展，也涉及了數字化轉型在促進綠色發展方面的重要作用，鼓勵企業利用數字化手段提升能效、減少排放。在產業發展方面，年中央經濟工作會議確立了“穩中求進、以進促穩、先立后破”的部署，石油石化產業也依從國家大局，在國際、國內復雜經濟因素的背景下，尋求轉型突破，實現高質量增長。根據國家統計局數據，年石化產業實現營業收入.萬億元，同比下降.%；利潤總額.億元，同比下降.%；進出口總額.億美元，同比下降.%。這主要與原油、天然氣及

32、絕大多數化工產品的價格下降幅度較大有關；但與此同時，石油石化產業在提升效能、調整結構、解決產能過剩等方面也有很大的改善空間。在全社會大力推廣新能源汽車替代燃油汽車的戰略下，成品油消費增長趨勢將逐漸放緩。年月份，國內汽油消費自年月以來首次出現下降，同比減少.%。隨著新能源汽車滲透率快速提升，國內汽油消費量最早或將在今年達峰，圍繞成品油消費的產業鏈、物流、服務、環保等領域都將面臨巨大的轉型壓力。同時，伴隨原料價格、居民可支配收入、消費價格等一系列社會指標的波動影響，包括石油石化在內的各個行業都需要主動應對趨勢變化帶來的嚴峻挑戰，及時調整生產結構，加強一體化經營管理，提高企業效益水平。以煉油化工、煤

33、化工為代表的流程型行業，生產過程極其復雜，包含了大量的物理反應、化學反應，物料還存在氣、液、固等多種形態，上下游耦合度高。石油石化行業的新型工業化發展，進一步對生產過程精確控制提出更高要求。同時，包括人工智能（AI）、大數據、工業互聯網、工業軟件、G和數字孿生在內的新一代數字技術為石化產業帶來了前所未有的新機遇。這些技術的應用不僅能提升石化產業的生產效率和安全性，還有望推動石油石化產業向高端化、智能化、綠色化方向發展。其中，以人工智能技術為代表的智能化發展將成為落實石油石化產業新型工業化的關鍵。企業需要在工程項目中實施智能化，通過構建涵蓋財務、物資、營銷、金融等多個業務領域的數據分析模型，為石

34、化產業的智能化建設打下堅實的基礎。值得關注的是，年政府工作報告首次寫入了“人工智能+”，人工智能技術將作為關鍵驅動力量，與包括石油石化在內的制造、醫療、教育、交通、農業等多個行業進行深度融合，推動傳統行業的轉型升級和社會經濟結構的變革，并創造出新的生產、服務和商業模式。.新型工業化是石油石化產業發展的必經之途石油石化產業落實新型工業化，是未來產業發展的方向，也是中國高質量發展的要求，將推動石油石化產業形成“技術創新驅動、產業結構優化、智能化升級、可持續發展”的高質量發展良性循環。石化盈科與IDC共同對石油石化新型工業化定義如下：石油石化新型工業化是以技術創新為基礎，以構建現代石化產業體系、促進

35、產業高質量發展、培育新質生產力為目標，以高端化、智能化、綠色化為方向，推動石油石化產業結構優化、智能化升級、可持續發展的系統工程。發展目標：構建現代石化產業體系，促進產業的高質量發展，形成“技術創新驅動、產業結構優化、智能化升級、可持續發展”的高質量發展良性循環，從而增強中國石油石化的核心競爭力。石化產業的新型工業化，唯有通過科技創新和自立自強來實現。加快推進綠色低碳轉型，以數字技術為抓手，讓石油石化產業的新型工業化為中國的新型工業化體系筑基，為中國式現代化發揮應有的作用。發展方向：推動石油石化產業向高端化、智能化、綠色化發展。高端化在石油石化的生產、加工、運營過程中，全面增加產品與服務的技術

36、含量，提高產業發展附加值。例如，在生產過程中持續引入數字技術，改進現有工藝流程，提高生產過程的檢測、管理和質量控制水平，為市場提供更高質量的石油石化產品。同時，為滿足化工客戶的新需求，深度開發特種化學品及高性能材料，運用數字技術提高產品附加值。來源:石化盈科&IDC 年圖.新型工業化推動石油石化產業高質量發展新型工業化構建現代石化產業體系促進產業的高質量發展特種化學品開發高性能材料開發產品附加值提高工藝流程改進石化循環經濟發展廢物與污染物管理可再生能源使用能源利用效率提升.生產管控一體化研發輔助設計井下工況檢查現場培訓模擬調度與智慧智能智能庫存管理資產預測性維護.高端化智能化綠色化智能化面向石

37、油石化全產業鏈發展，全面融入人工智能和自動化技術，用智能化加速產業升級進程。在企業經營中逐步推進數字化、數智化應用，利用定制化解決方案和服務幫助企業提升運營質量和效率。在自動化生產過程中，利用智能制造系統的豐富功能，實時監控生產過程，優化生產效率，減少資源浪費。在產業鏈協同和流通過程中，構建智能物流和供應鏈管理平臺，提高整個產業鏈的響應速度和靈活性。綠色化在國家“雙碳”戰略的大背景下，石油石化產業需要轉變發展模式，拓展新需求，創造新模式，推動產業可持續發展。在生產過程中強化清潔生產環節，減少對環境的影響，推動循環經濟發展。利用數字技術進行能碳優化管理，包括采用更環保的原料、工藝和能源，減少廢物

38、和污染物排放等。此外，積極開發和使用可再生能源，提高能源利用效率，大力推廣碳捕獲和存儲技術。發展思路：基于石油石化產業業務特點，合理采納數字技術，積極培育新質生產力，推動產業鏈優化升級，推進數字經濟的創新發展，推動產業向高效、安全、環保和可持續發展的現代化方向邁進。從總體上看，新型工業化強調創新驅動、智能制造、綠色發展和高效利用資源。在石油石化產業，以高端化、智能化、綠色化為導向，積極引入人工智能、工業互聯網等先進技術，能夠幫助行業企業在推動新型工業化的進程中，獲得持續發展的新動能。以人工智能為引領的數字技術，在顯著提升石油石化產業質量和效率的同時，也增強了產業的國際競爭力；同時，人工智能的廣

39、泛應用，也凸顯了數據、管理、技術和知識的重要作用。隨著減碳脫碳理念的深入人心，人工智能技術會引發石油石化產業結構和經營模式的根本性變革。因此，基于石油石化產業鏈的勘探、儲運、生產、服務等核心業務，新一代以智能化為代表的數字技術將持續與傳統工業流程深度融合，加快培育新質生產力，推動產業鏈優化升級，從而引導產業向高效、安全、環保和可持續發展的現代化方向邁進。智能化助力石油石化產業實現新型工業化PART 02智能驅動.智能化加速培育石油石化新質生產力石油石化產業正通過技術創新、綠色低碳轉型、智能化升級以及新材料和新工藝的研發，培育新質生產力。這一過程涉及技術、產業和市場的深度融合，共同推動產業向高端

40、化、智能化、綠色化的目標持續發展。其中，智能化是當前及未來一段時期的重點突破方向，為高端化和綠色化提供強有力的支撐和保障。隨著人工智能相關技術的引領推動，石油石化產業的智能化發展不僅成為企業邁向新型工業化的必由之路，更是實現高質量發展的重要途徑。石油石化產業的智能化發展與人工智能技術之間存在著密不可分的關系。人工智能作為引領新型工業化的關鍵技術之一，已經成為推動石油石化產業實現智能化的關鍵力量。隨著石油石化產業數字化轉型的深入，智能化的發展與人工智能技術進一步融合，為石油石化產業的轉型升級提供了強有力的支撐，而產業的數字化轉型又為人工智能技術的應用提供了更加廣闊的空間和平臺。人工智能技術的演進

41、正從解決特定任務的狹義AI向具備更廣泛認知能力的廣義AI邁進（圖）。智能化是對企業數字化發展的一次重大升級，將推進石油石化數字化的智能新應用。例如：數字技術推動的調度管理規則數據化，以傳統人工智能的運籌能力支撐調度管理的自動化進階打磨，加之與云、工業互聯網等技術的融合，進一步推動了工程的智能化進階發展。來源:石化盈科&IDC 年圖.石油石化產業人工智能技術演進路線業務價值時間智能供應優化 智能研發模擬風險智能預測湖倉智能管理智能營銷預測智能無廢生產智能無廢生產巡檢智能智能倉儲管理智能調度調度管理地震解釋工程虛擬測量數字績效管理可視化監控地震解釋無廢生產管理管網調度優化開發輔助設計智能輔助生產知

42、識圖譜智能井下管理智能客戶管理智能能碳管理機器人主動作業 智能質量管理數字孿生交互智能工況診斷AI無處不在平臺和生態多重創新廣義AI生成式AIAPILLM狹義AIXaaS互聯網云社交移動隨著大模型和XaaS（一切即服務）等技術的快速發展，業務價值的挖掘已經進入了平臺化和社群化的新階段，其中模型與應用場景的深度融合進一步深化了業務價值的實現。生成式AI在體驗運營方面的突破，以及其對石油石化業務未知領域的探索和賦能，推動著人工智能向“AI無處不在”階段發展。.“人工智能+”加速石油石化智能化進程生成式AI與大模型開啟了通用人工智能（AGI）發展新時代，人工智能領域的技術迭代和應用開發將會發生革命性

43、的變化。據IDC對全球油氣企業的調研顯示，近%的企業認為AI模型將有益于業務數據的應用發掘，進而支持他們在競爭中取得優勢?！叭斯ぶ悄?”將成為石油石化產業新型工業化進程的關鍵要素。一方面，依托整體數字化能力體系的持續進步，人工智能技術能夠為石油石化產業的生產、運營以及企業管理過程帶來更多的效能提升空間，為高端化和綠色化提供更多的實踐手段。另一方面，人工智能應用也將催生新的發展模式，在與產業深度融合的過程中，帶來新的流程、崗位和市場，形成產業增值效應。IDC將大模型之前的AI時代定義為“傳統智能”，與之對應，當前以生成式AI為代表的新一代AI技術則奠定了新的“人工智能+”時代的發展基礎?！皞鹘y智

44、能”與“人工智能+”在技術模式、應用模式、發展模式、創新模式、交互模式五個層面有顯著的區別：圖.“傳統智能”與“人工智能+”的區別來源:石化盈科&IDC 年基于學習 通過AI相關技術，模擬人類的學習、推理和決策過程，處理復雜的數據和任務雙向交互 雙向交互回答開放性問題，為使用者提供更多規則外洞察及多維度回答靈活環境 應用于復雜且寬闊領域下的非結構多模處理，靈活性和適應性更強自我突破 能夠不斷自我優化和擴展能力，具備自我突破和學習能力，發展空間大方案創新 跳出規則束縛，通過智能構建新業務模式和解決方案，增加方案創新性基于規則 基于預設的邏輯和算法來執行任務，而非通過學習獲得智能單向指令 交互水平

45、局限于系統設計，為使用者提供規則范圍內的回答固定環境 應用于特定領域或任務，自動問題處理，靈活性和適應性較差瓶頸可見 智能需要更多人為干預，易遇到發展瓶頸且智能難以自我迭代流程優化 智能是針對現有流程和系統的優化，而非創造全新的解決方案傳統智能人工智能+技術模式：“傳統智能”基于預設的邏輯和算法來執行任務，而非更多地通過學習來持續提升智能；“人工智能+”則模擬人類的學習、推理和決策過程，能夠持續進化并處理復雜的數據和任務；應用模式：“傳統智能”一般應用于特定領域任務，聚焦自動處理問題，靈活性和適應性較差；“人工智能+”可應用于復雜且廣域的非結構化多模任務處理，具備很強的靈活性和普適性；發展模式

46、：“傳統智能”在單個領域有明顯可見的發展瓶頸，在應用過程中需要較多的人為干預，自我迭代相對較困難；“人工智能+”能夠不斷進行自我優化和擴展，具備持續的學習和自我突破能力，發展空間廣闊；創新模式：“傳統智能”一般可針對固有流程和系統進行優化，但無法創造新的業務解決方案；“人工智能+”則能夠在一定程度上跳出規則束縛，通過生成式智能編排新的流程，構建新的業務模式，大幅提升創新能力；交互模式：“傳統智能”的交互水平局限于系統設定，為用戶提供知識庫和規則范圍內的交互內容；“人工智能+”可以通過雙向交互回答開放性的問題，讓用戶能夠在固有規則之外獲得很強的洞察和連續思維能力。利用新技術賦能業務發展是一項復雜

47、的系統性工程。IDC近期的調研數據顯示，云技術、G和AI技術位列煉油企業實現高效運營和數字化轉型的投資前三位，其中AI技術更是被超過%的受訪企業選擇為能夠幫助企業實現卓越運營的技術之一?！叭斯ぶ悄?”可以為云計算、大數據、物聯網、移動互聯網等ICT技術提供強勁的智能引擎，并通過技術推動業務實踐，加速石油石化產業的智能化進程。目前，“人工智能+”正在賦能石油石化資源開發、管道儲運、煉油化工、產品銷售等核心業務，通過知識獲取和知識應用兩大類能力與全產業鏈的深度融合，將產業知識全面引入到產業智能化建設過程中。其中，知識獲取過程涉及機器學習、強化學習、遷移學習、搜索、群體智能以及數據挖掘等技術體系；知

48、識應用過程則包含模式識別、專家系統、計算機視覺、自然語言處理、語音處理、多智能體系統、規劃應用、推薦系統、環境監測等技術實踐。IDC FutureScape報告預測：在未來兩年內，%的油氣中下游企業將部署AI技術以實現自動化數據分析；到年，%的油氣田企業將投資GenAI，提高現場技術人員生產力，并以數字化方式沉淀現場技術人員知識來構建知識管理平臺；為實現凈零承諾，到年，%的油氣產業上下游企業將采用AI驅動的碳數據平臺，實現碳捕獲和數據披露自動化，并使用AI技術來實時預測凈零計劃的履約情況。圖.通過發展智能化落實中國石油石化新型工業化框架圖來源:石化盈科&IDC 年新型工業化構建現代石化產業體系

49、促進產業的高質量發展預測建模.石油石化產業智能化成熟度與發展階段傳統的石油石化智能化應用，主要以單點技術賦能的模式出現，通過智能化技術提升包括煉油、鉆井、油氣提取和化工轉化等關鍵環節的生產效率和產品質量。例如，煉油技術通過數字技術優化環保和過程控制，鉆井技術利用智能化設備在復雜地質條件下實現高效鉆探。在這些應用中，AI通過與大數據、物聯網技術的結合，提升生產過程的自動化水平和質量。但石油石化作為流程制造的典型代表，不僅需要強化關鍵環節的能力，更需要從產業鏈、供應鏈的全局視角持續進行洞察、優化和決策；在提升整體生產效率和安全性的同時，更應關注產業結構的優化和增長方式的轉變，為產業的持續創新和長遠

50、發展注入新動力。新一代人工智能技術可推動對石油石化中的專業知識、勘探生產數據、機理模型和數字化系統的高效整合，進而實現數字化服務鏈與業務價值鏈的深度融合和持續優化，為油氣地質、油井管理、生產工程、油氣儲運、煉油和石油化工等多個關鍵領域提供開放式的智能賦能。這一過程在石油石化產業的生產、運營和供應鏈管理等方面展現出巨大的賦能潛力。.石油石化產業智能化發展成熟度本白皮書對石油石化的智能化發展成熟度進行了標準化定義，用以評價人工智能在石油石化企業中的技術和業務賦能水平，總體上分為L-L共五個成熟度階段（圖）。對不同階段可依據業務賦能和技術深度兩個維度進行評估，其中，業務賦能從低到高的參考標準分別為專

51、項創新、局部智能、泛在智能、協同智能、認知智能，技術深度的參考標準為數據提效、靜態優化、動態應用、智能交互、智能互聯。L單點試驗級：智能技術開始應用于石油石化產業的特定領域，工廠引入基礎數據分析和自動化技術，實現數據采集、報告生成、通信融合和裝置在線化，能夠對核心業務環節進行流程化管理，推動產業從傳統操作模式向智能化轉型的初步探索，為后續的深入應用奠定基礎。L局部推廣級：石油石化產業工業互聯網平臺集成AI決策，將智能技術應用于多個業務模塊，實現工廠環境的物聯感知，并通過數據、知識和模型的有機融合優化決策過程。業務場景集成機器學習和深度學習技術，自動化特定任務，智能化應用從單一領域擴展至多個模塊

52、，提高了操作效率和決策準確性。L擴展復制級：石油石化產業工業互聯網平臺方案推動生產和運營領域的智能協同，并實現智能自動化。企業可通過應用成熟的算法模型進行復雜的數據分析和預測，為業務決策提供精準支撐，運用智能技術增強工廠的生產與運營效率，提高業務決策的準確性。L運營管理級：產業上下游實現智能自動化互聯，生成式AI和大模型等在產業升級中發揮重要作用，AI與業務深度融合，產業數據共享和業務流程的高度自動化得以實現，同時實現對核心業務的精準預測。這一階段，實現了數據的無縫共享和業務的智能化運作，推動產業鏈的全面升級。LAI開始被應用于石油石化產業的特定領域；工廠引入基礎數據分析和自動化，實現通信融合

53、及裝置在線化的轉型創新L產業工業互聯網平臺業務模塊集成AI決策；業務場景集成智能，實現工廠環境物聯感知，數據、知識及模型的有機融合L工業互聯網平臺方案實現智能自動化；企業的工廠生產及運營實現智能協同，實現復雜業務的數據分析和智能賦能支撐L產業上下游實現智能自動化互聯，生成式AI/大模型推動產業升級；企業實現跨產業鏈數據共享、業務自動化與AI融合化 L實現產業智能化與石油石化新型工業化，落實無人干預決策；生產資源得以動態智能配置，實現智能驅動業務實時創新單點試驗局部推廣擴展復制運營管理優化創新業務賦能專項創新局部智能泛在智能協同智能認知智能技術深度數據提效靜態優化動態應用智能交互智能互聯來源:石

54、化盈科&IDC 年圖.中國石油石化產業智能化成熟度L優化創新級：石油石化產業實現全環節智能化，構建了一個高度自動化、互聯互通的智能工業網絡。AI技術與業務深度融合，推動產業深度自動化，落實無人干預決策。生產資源得以動態智能配置，使得業務實現實時創新。在此階段，智能化水平達到高峰，不僅優化了現有業務流程，還推動了產業的持續創新與發展。從當前石油石化產業的智能化發展現狀看，整個產業整體上處于LL的水平，即大部分的企業已經部署了基于數據的自動化采集、分析技術，并已經在一些特定的生產和管理環節中應用人工智能技術參與檢測、識別和決策。部分企業正在積極采用生成式人工智能技術開發新的應用場景，力求給企業發展

55、帶來更強的驅動力。石油石化領域的大企業持續向更高階的L、L級智能化邁進時，需要高效整合內、外部力量，推動人工智能技術與更深層面的業務流程進行全方位融合，包括針對石油石化產業的需求，通過預訓練、精調等方式，推動石油石化垂類大模型的發展，并將其應用在勘探、儲運、生產和服務業務的核心場景中。.石油石化企業智能化發展路徑石油石化企業在推動自身智能化成熟度躍遷時，可依托自身實踐基礎，全面參照智能化發展“三步法”方法論支撐（圖），通過認知與規劃、探索與應用、深入與普惠三個過程，推動企業的智能化水平持續提升。來源:石化盈科&IDC 年圖.石油石化企業智能化成熟度躍遷“三步法”010203認知與規劃診斷智能化

56、成熟度，繪制藍圖理解AI技術的企業內應用場景規劃企業未來智能化發展戰略探索與應用探索ML與DL及GenAI的業務優化應用拓展AI部署，場景化AI賦能結合業務場景，提升智能化成熟度深入與普惠深度融合AI在生產端與流通端的應用建立AI導向文化，推動組織內普及與應用將AI優化作為未來業務創新的關鍵環節第一步：認知與規劃建立體系性認知：結合產業特點及企業自身的實際情況，做好成熟度診斷，理解并結合企業智能化應用場景，規劃制定未來智能化發展戰略；診斷成熟度：繪制企業智能化發展藍圖，結合產業現狀和企業發展實際情況，客觀評價企業在智能化發展成熟度的等級，識別差距和不足；合理規劃路徑：為企業智能化進程設定合理的

57、路徑，對升級進階所需的資源和方法進行評估和設計；值得一提的是，在這個過程中尤其要制定完善的AI安全規范與規章。第二步：探索與應用搭建技術框架：嘗試探索機器學習與深度學習等開源應用框架在企業內的實踐，形成穩定可靠的技術支撐平臺和開發能力；實踐應用場景：拓展AI部署與可控應用，選擇關鍵場景開展AI賦能應用的模式實踐，形成全鏈路的技術和業務閉環；提升智能能力：建立符合企業自身特點的AI模型，階段性實現業務智能化，通過迭代智能業務場景應用提升企業智能化成熟度。第三步：深入與普惠深度融合：將AI能力推向垂類業務的更深層面，以業務為導向，在生產與流通端全面推動AI賦能，形成業務與技術持續融合的局面；場景復

58、制：不斷拓展AI應用邊界，推動應用的橫向復制以及能力外延，使AI應用形成規?；?，甚至可以進一步實現商業閉環；生態普惠：通過技術能力的提升，降低AI的使用門檻，將AI優化作為所有產業業務創新的關鍵進程，增加對產業的“AI+”貢獻，推動生態普惠的實現。為培育石油石化產業的新質生產力并加速其新型工業化進程，石油石化企業需踐行發展智能化，深入理解并應用“人工智能+”技術，評估自身的智能化成熟度，制定具有針對性的職能戰略，推動智能化轉型，為產業注入新的活力，推動其向高端化、智能化、綠色化的高質量發展，為構建現代化的石化產業體系做出積極貢獻。智能化推動石化新型工業化的場景舉措PART 03全鏈智能：智能化

59、推動石油石化產業發展，是以人工智能技術為引領，通過人工智能與產業相關技術的融合，推動石油石化領域資源開發、管道儲運、煉油化工、產品銷售四大業務持續向智能化目標挺進。目前，石油石化智能化主要應用場景如下圖（圖）：在數字經濟的浪潮中，石油石化企業正在經歷從管理模式到運營模式的全面轉型，這不僅體現在數字技術的應用上，更體現在管理理念、方法與企業文化的全面智能化適配。這場轉型致力于提升企業的運營質量和管理水平，培養以智能化為導向的企業文化，以滿足石油石化業務發展的新要求。因此，石油石化核心業務智能化應用場景還包括開發、儲運、煉化和服務等經營管理，輔助企業獲得與業務智能化匹配的經營管理能力，幫助提升企業

60、員工的數字素養，建立共享的數字化管理體系，加強數字化工具輔助決策效能，推動石油石化產業的經營管理向深度數字化及智能化邁進。來源:石化盈科&IDC 年圖.石油石化產業智能化業務場景、智能化目標與應用場景勘探工藝優化油井工況診斷勘探開發風險管理 勘探培訓模擬勘探經營智能管理油田井下智能管理管道安全監測管網調度優化管線預測性維護智能供應鏈協同調度與指揮智能資產預測性維護智能倉儲管理煉化經營智能管理智能質量檢測智能油庫管理供應鏈運籌優化儲運經營智能管理銷售數據智能分析智能電商智能客服智能合同管理客戶滿意度分析數字智能營銷服務經營智能管理機器人智能巡檢研發輔助設計生產管控一體化智能化應用場景智能化目標四

61、大業務資源開發管道儲運煉油化工產品銷售數字開采智能儲運智能生產智能服務.智能勘探國內油氣勘探開發的對象正在從“常規油氣田”向“非常規油氣田”、“淺層淺水油氣田”向“深層深水油氣田”進行轉變，加之老油田普遍進入特高含水后期，勘探開發的技術難度越來越大、成本越來越高。為了保障國家的能源安全，降低油氣對外依賴度，完成降本增效的目標，石油勘探力度仍需進一步加大。在此情況下，人工智能技術的推廣是實現產業全面轉型的重要抓手，不僅有利于提高生產運營效率、降低運營生產成本，還能用來保障安全生產、降低環境風險。其中，機器學習、深度學習、計算機視覺等技術已在勘探開發、油氣生產、煉油化工等重點環節得到應用與推廣。面

62、對產業內不斷增長的數據量和日益復雜的數據環境，IDC預測，到年，%的油氣田企業將利用云和人工智能實現對地下數據的管理，提高技術人員的工作效率與企業利潤率。人工智能應用：智能勘探在勘探業務的數字化轉型過程中，可以通過機器學習和數據智能支持勘探選區、地質成像、工程決策，采用知識圖譜和NLP技術自動分析測錄井、地震及采油數據，借助計算機視覺技術識別油井示功圖、判斷設備故障、油氣泄露等異常工況和規范油田煉廠等生產作業區HSE措施；基于人機交互技術擴展遠程決策功能，將為油氣產業的勘探、生產、煉化、經營管理全鏈條業務的業務流程、技術研發、人財物管理、組織架構等環節帶來全新的變革。例如，在當前的油氣藏勘探開

63、發過程中，企業普遍存在實時決策難、指標優化難、生產協同難等問題。而傳統的算法模型不確定性大，存在多解性、預測準確度不高等問題。IDC研究發現，很多企業已經應用神經網絡等人工智能算法，結合地質經驗，實現油氣藏勘探開發過程的對象判識和指標預測。此外，隨著油氣勘探開發向深部、復雜底層發展，降低鉆井成本、預防復雜事故發生及鉆井提速將依然是企業面臨的主要挑戰。在實踐中，一些企業也已經應用了機器學習算法，以優化鉆井參數、提高機械鉆速、預警復雜鉆井事故，從而縮短鉆井周期，降低鉆井成本。目前，人工智能技術在油氣勘探業務中的應用，主要包含以下場景（圖）：勘探工藝優化：例如在地震勘探數據處理方面，人工智能可通過自

64、監督學習和迭代機理模型，實現對油氣藏位置的精確預測和勘探風險的準確評估，迭代高級算法能夠分析復雜的地下結構，識別油氣潛在分布區域，同時預測可能的風險因素，為勘探策略提供科學依據。此外，人工智能還可通過實時監控鉆井設備的狀態，實施預測性維護，以預防設備故障和非計劃停機，確保鉆探作業的連續性和安全性。通過人工智能模擬和優化鉆井路徑，可以減少非生產時間，提高作業效率，從而有效降低鉆探成本。油井工況診斷：傳統的人工巡井方式效率低、預測準確度差，無法及時發現異常工況。通過人工智能算法可以更快速、準確地實現油井工況智能診斷、故障預測、產液量和動液面計算，提升油井生產時率與實效。此外，在人工智能算法優化及積

65、累的同時，機器證明結合對抗網絡，可集中對算法的公式及證明提供支撐，助力算法實現更高效的積累?？碧介_發風險管理：人工智能視覺技術被用于環境監控與監督，通過分析實時視頻數據來評估環境影響和勘探風險，確保作業的安全性和合規性。人工智能能夠處理和分析歷史勘探數據、地質信息和環境數據，識別潛在的風險模式和非預期事件，從而提前預警可能的風險。此外，通過結合機器學習算法，可自動學習、促進模型的自我優化，提高風險評估的準確性和可靠性，提升風險管理水平及風險控制決策效果?？碧脚嘤柲M：利用數字孿生技術結合人工智能視覺構建的智能培訓平臺，通過VR和AI視頻技術模擬真實的油氣勘探現場，為員工提供了一個無風險的訓練環

66、境。員工可以在平臺上練習專業技能和操作流程，體驗流程化操作帶來的反饋效果，為上崗后的真實生產過程儲備足夠的前期經驗。來源:石化盈科&IDC 年圖.智能勘探業務場景與人工智能技術組合勘探工藝優化油井工況診斷勘探開發風險管理勘探培訓模擬油田井下智能管理勘探經營智能管理資源開發：智能勘探業務場景與人工智能知識應用主要構成.計算機視覺模式識別預測建模機器人規劃應用專家系統自然語言處理機器證明油田井下智能管理：通過物聯網技術集成井下傳感器、生產設備和控制系統，實現油田數據的全面采集和實時監控。人工智能對這些多維數據進行深度分析，結合智能化的處理能力，智能管理系統能夠預測設備故障、優化生產流程，自動調整生

67、產參數，提高運營效率?？碧浇洜I智能管理：將所有勘探開發項目進行統一管理，依托人工智能規劃應用支持監測、分析不同勘探項目的工程進度和潛在風險，推薦相應的技術方案和措施。通過對勘探記錄、故障狀態、檢修記錄等多方面數據的全面利用，在整體經營決策、安全風險提示、設備智能檢索等多個業務中為企業提供直接幫助。智能化探索：智能勘探生成式AI/大模型業務需求空間與發展方向智能勘探大模型在知識圖譜優化領域不僅擁有廣闊的業務需求空間和巨大的發展潛力，也將對勘探風險管理、井下智能技術以及勘探業務流程帶來顯著的優化效果。例如，在油田井下智能管理過程中，大模型的應用可進一步增強傳統智能模型的精準度，通過模擬油藏行為和優

68、化油井生產計劃，延長油井的使用壽命，提高井下作業質量。同時，大模型的應用也可以讓生產培訓內容更加豐富和精準，通過分析歷史勘探數據，預測可能的場景和挑戰，讓員工在虛擬環境中做好充分的準備，拓展傳統AI虛擬現實的邏輯場景，加快模擬速度及呈現效果。來源:石化盈科&IDC 年圖.石油石化生成式AI/大模型業務需求空間與發展方向資源開發知識問答 語言理解 推理分析 數學求解 代碼生成 創作設計 多模交互勘探工藝優化油井工況診斷勘探開發風險管理勘探培訓模擬油田井下智能管理勘探經營智能管理石油石化生成式AI/大模型業務需求空間與發展方向-資源開發很低 較低 中等 較高 很高生成式AI/大模型需求空間生成式A

69、I及大模型可聚合業務上下文邏輯數據訓練獎勵模型（RM），并用強化學習（RL）方式微調模型，結合多模態交互，推動智能勘探大模型具備更艱巨井下環境中的智能復雜任務處理能力，進而打磨已有的通過傳統監督機器學習得到的模型，推動勘探業務突破操作效率和模型安全的瓶頸。此外，資源開發業務的數字、術語、語法較為復雜，智能勘探大模型可逐層剖析這些信息，如對資源開發趨勢數據、異常數據、決策因子進行整合，體系化提升整體業務的智能化能力，為勘探業務的數字智能化提供關鍵動力。.智能儲運管道儲運涉及到原油、成品油和天然氣的運輸，這些運輸品一般易燃易爆，屬于行業監管的危險化學品。其中，原油和成品油具有揮發性，一旦發生泄漏，

70、極易發生火災爆炸事故。此外，油氣揮發物質往往帶有一定毒性，一些含水原油還具有沸騰、揮發、擴散和流動等有害特性，這些因素給石油石化產業儲運領域帶來了較大的安全風險。此外，隨著能源結構的調整和清潔能源的發展，油氣儲運行業還面臨著多樣化的市場需求。除了傳統的油氣運輸需求外，還出現了對清潔能源、可再生能源等新型能源的運輸需求。這要求油氣儲運行業不斷創新和拓展業務領域，以滿足市場的多樣化需求。同時，隨著全球環保意識的提高，油氣儲運行業也越來越注重環保和可持續發展，在建設和運營過程中，開始積極采取環保措施，減少能源消耗和污染排放。在庫存管理環節，除解決安全、環保等問題外，為了保障供需兩端的平衡，還需要明晰

71、產、供、儲、用各環節原油庫存的動態數據，提前發現相關業務環節原油庫存是否超限，進而及時提供相應支持。人工智能應用：智能儲運為了提高儲運管理水平和安全性，石油石化企業需要采取一系列措施，包括但不限于加強設備檢查和維護、提高工作人員的安全意識和操作技能、建立管道完整性管理體系等。這些措施有助于減少油品損耗、提高運輸效率，并確保石油化工產品的安全、高效運輸。人工智能技術賦能油氣儲運業務，可以通過實時監測油氣產品的儲存和運輸狀態，合理預測可能出現的故障和問題，提前制定應對措施。同時，人工智能可以優化儲運路線和調度方案，減少運輸成本和能源消耗。在安全性保障方面，人工智能還能通過圖像識別和傳感器技術，實時

72、監測油氣產品的安全狀態，確保儲運過程的安全可靠。目前，人工智能技術賦能企業油氣儲運業務的應用場景如下（圖）：管道安全監測：利用視頻分析和模式識別技術，可以實時監控管道和儲運設施，及時對潛在的泄漏、腐蝕等問題進行預警，落實指標化管道安全管理。管線預測性維護：通過分析儲運設備的實時和準實時運行數據，人工智能技術能夠預測設備故障和維護需求，從而有效減少非計劃停機時間并提高運營效率。同時，利用運籌學融合人工智能規劃應用，提升管線預測維護的精確性。管網調度優化：利用人工智能技術，結合運籌學和機器學習算法，實現對管道網絡中油品流動的精細化管理和調整優化。智能化算法支持的調動管理系統將具備更強的分析能力和實

73、時數據分析能力，可以預測市場需求，從而自動調整油品輸送計劃，提高管網運行的效率和響應速度。智能油庫管理：通過構建優化模型和利用生成對抗網絡（GAN），實現油庫存儲和調度策略的智能化優化，提高模型的精度及自調整能力。人工智能可通過模擬和評估不同的運輸方案，識別風險點，制定風險緩解措施，確保油品的安全運輸。供應鏈運籌優化：利用機器學習算法，對石油石化產業的供需平衡進行精準預測和有效管理。同時，人工智能可對整個供應鏈的多模信息進行整合及分析，從資源開發狀態到生產負載能力，再到區域供應鏈的交互分析，提供全面的洞察。這不僅增強了供應鏈管理模型的優化能力，還提高了對市場變化的響應速度和供應鏈的韌性，使儲運

74、企業適應市場波動，優化資源配置，降低運營成本，并確保供應鏈的穩定性。來源:石化盈科&IDC 年圖.智能儲運業務場景與人工智能技術組合管道儲運：智能儲運業務場景與人工智能知識應用主要構成.計算機視覺模式識別預測建模機器人專家系統推薦系統自然語言處理規劃應用管道安全監測管網調度優化管線預測性維護智能油庫管理供應鏈運籌優化儲運經營智能管理儲運經營智能管理：高效整合預測性維護、智能監控與調度、供應鏈等環節的運營數據，推動儲運全鏈條的一體化、精細化經營管理。例如利用人工智能優化全域范圍內的運輸調度，根據需求變化動態調整運輸計劃，提高儲運效率和靈活性等。智能化探索：智能儲運生成式AI/大模型業務需求空間與

75、發展方向智能儲運大模型通過與運籌學的結合，能夠顯著發揮其在推理分析和數學求解方面的固有優勢，進而深度挖掘管道儲運在管線預測性維護、管網調度優化、供應鏈運籌優化等關鍵領域的需求潛力。典型案例中國石油天然氣管道工程有限公司油氣儲運領域人工智能大模型WisGPT年月底，管道局設計院組建了中油易度智慧科技有限公司，深耕油氣儲運數字化、網絡化、智能化建設，其智慧產品與解決方案，已在我國油氣勘探開發、管道運輸、煉化等多個能源細分領域應用。該公司開發的大模型WisGPT具備豐富的油氣儲運專業知識，并能夠不斷更新和擴充，可以通過文字、語音、圖像和視頻等多種形式實現人機交互，為企業管理以及油氣儲運工程勘察、設計

76、、審查、施工、監理等提供專業知識支持。同時，WisGPT還具有客戶化實施模式，可充分滿足油氣儲運企業的數據保密性要求。未來，隨著持續的迭代升級，WisGPT將為油氣儲運行業提供安全生產、經營管理、數據分析、圖表智能生成等服務，并逐步向整個能源領域拓展。例如，結合大模型的強大數據處理和自學習分析能力，監測系統能夠從歷史數據中學習并預測風險模式，提高預警的準確性和可靠性。通過不斷優化的深度學習算法，大模型能夠識別復雜的非線性關系，動態調整風險評估，為石油石化產業的管道安全管理提供更高效、精準的解決方案。大模型還能夠在預測性維護中，支撐系統處理和分析整個產業鏈的海量數據及多模態信息，擴充管線預測性維

77、護相關的參數量，進而提升既有模型的預測精度，提高模型對復雜模式和趨勢的分析能力。大模型的使用將有助于優化風險應對措施的安排運籌及效果，確保設備運行的連續性和可靠性。在管網調度中，大模型加持調度優化系統，能夠處理更大規模的數據集，識別油品流動的復雜模式，模擬不同的調度策略并給出相關的結果及影響分析，為決策者提供全面深入的洞察和決策支撐。在智能油庫管理中，大模型可以綜合大量的場景數據，結合油庫儲運的操作、產業鏈輸送價差、數字孿生模擬的油庫情景等信息，制定更精準的油庫管理策略，優化調整存儲容量和調度計劃，不斷適應生產需求的變化。大模型不僅能夠通過先進的推薦算法為供應鏈各參與方提供精準的業務指導，以提

78、升整體的決策質量和運籌模擬的分析效率，而且還能夠通過整合多模態技術，極大提升管線視頻分析和管網巡檢的智能化水平。與此同時，通過與多模態技術的結合，人機合作的進一步深入將推動智能儲運大模型在效率和效果上實現質的飛躍，與傳統人工智能技術形成互補，共同激發新舊智能技術的協同效應，為儲運行業帶來創新的解決方案和業務增長點。來源:石化盈科&IDC 年圖.石油石化生成式AI/大模型業務需求空間與發展方向管道儲運知識問答 語言理解 推理分析 數學求解 代碼生成 創作設計 多模交互管道安全監測管線預測性維護管網調度優化智能油庫管理供應鏈運籌優化儲運經營智能管理石油石化生成式AI/大模型業務需求空間與發展方向管

79、道儲運很低 較低 中等 較高 很高生成式AI/大模型需求空間.智能生產煉油化工生產企業通常采用連續或準連續方式，是典型的流程型企業。流程緊湊化和產品專業化是流程型企業結構調整追求的主要方向，即由間歇式的串聯作業形式向著流程整體準連續化和連續化運行的本質發展。以化石為原料的煉化生產、化纖生產、煤化工生產行業生產加工過程極其復雜，包含了大量的物理反應、化學反應，物料還存在氣、液、固等多種形態，上下游耦合度極高。在煉化生產、化纖生產、煤化工生產等流程型協同制造場景中，石油石化企業將集成人工智能的數字技術與現有工藝及產品設計、生產過程的控制以及行業專屬場景進行深度融合，大幅提升全面感知、預測預警、優化

80、協同、科學決策的關鍵能力，從而以更加精細和動態的方式提升工廠運營管理水平，加強對工廠上下游供應商協同，適應市場對石化產品大規模的定制需求，推進工藝和產品設計的協同化制造，形成工廠制造，運營管理的新模式。人工智能應用：智能生產隨著這種新模式的演進及產業對智能化的探索，石油石化產業內逐步引入機器人智能巡檢技術，以提升設備監測的效率和準確性，同時實現生產管控一體化，優化資源配置和流程管理。此外，智能供應鏈協同通過數據共享與分析，提升了供應鏈的反應速度和靈活性，確保生產環節的順暢銜接。與此同時，智能質量監測系統的應用，可以實時監控和反饋產品質量，進一步推動產業的智能化升級進程。這些智能技術的融合應用不

81、僅提高了生產效率，還為產業向新型工業化邁進奠定了基礎。目前，人工智能技術賦能企業煉油化工業務的應用場景如下（圖）：來源:石化盈科&IDC 年圖.智能生產業務場景與人工智能技術組合煉油化工：智能生產業務場景與人工智能知識應用主要構成.計算機視覺模式識別規劃應用預測建模機器人專家系統推薦系統自然語言處理機器證明智能供應鏈協同調度與指揮智能資產預測性維護智能倉儲管理煉化經營智能管理智能質量檢測機器人智能巡檢研發輔助設計生產管控一體化機器人智能巡檢：石油石化產業作業區具有高溫高壓、易燃易爆、有毒有害等特點，事故發生率高，一旦事故發生，將造成重大損失并對環境帶來負面影響，后果十分嚴重。因此，安全問題是石

82、油化工產業的首要問題。煉廠作業區具有儲罐數量大、大型裝置多、結構環境復雜、危險性高等特點；大部分煉廠仍然采用人工巡檢（手動記錄、打卡等）方式，存在點多面廣、耗時長、效率低、勞動強度大等問題；而管廊、隧道、油氣儲罐等區域，人員通常難以進入或進入存在危險性，所以傳統人工巡檢方式對安全生產的保障能力較弱。利用機器視覺等人工智能技術，以智能巡檢機器人為載體，搭載各種可見光、紅外傳感、光譜氣體組分分析設備、融合環境監測多傳感器系統的智能識別系統，可以實現石化廠區內隧道、管廊等作業環境的可視化巡檢和智能分析，降低管廊隧道風險因素，保障工廠安全生產。研發輔助設計：石油石化企業的科研創新活動是通過準確、快速、

83、批量的實驗，探索、優化大規模定制生產所需的工藝、方法和流程。企業通過云平臺積累了海量的科研數據，通過平臺算力、算法為科研創新工作賦能，與科研裝備進行深度結合，實現實驗設計、實驗操作、數據采集、數據挖掘和實驗保障智能化。人工智能技術在研發輔助設計過程中，用于產品的開發預測及預測建模，支撐新產品開發、設計和特性測試，提升研發效率、降低成本，增強各環節的準確性。同時，人工智能技術可用于提升科研的精細化管理水平，滿足跨地域、跨組織、跨學科的科研協作和資源共享。例如對項目立項、執行、結題等各階段進行智能化審核和節點評議，具備智能化實驗室構建、實驗智能記錄、實驗數據智能分析、煉化知識體系構建、VR/AR裝

84、置教材庫搭建、材料基因庫創建、智能化知識提煉等能力。生產管控一體化：引入生產自動化控制技術，利用控制算法和機器學習技術提高操作效率和產品質量。通過企業客戶服務層、經營管理層、生產執行層和過程控制層等關鍵業務域的信息共享和反饋，實現市場需求、生產計劃、調度作業、現場操作和自動控制的雙向信息聯動和實時績效反饋，并在安全、環保、節能、設備、工藝、質量等多約束條件下，實現企業的縱向一體化管控，推動企業生產管理由傳統的、以專業劃分的分段式管理模式轉變為集約化、一體化管控模式，從而達到全廠數據、人員、資源的信息高度共享和全過程一體化生產優化。在生產工藝中，引入工藝優化孿生技術，通過數字孿生結合AI視覺模擬

85、實驗，優化工藝流程和操作條件，并利用生產數據分析，識別生產瓶頸和改進機會，實現數據驅動的決策。在產品質量檢測中，通過AI視覺泄漏檢測和設備狀態監測，提高檢測速度和準確性。智能供應鏈協同：石油石化企業的供應鏈協同一體化屬于復雜的多目標優化范疇。由于流程行業特點及智能工廠的復雜性，優化的邊界條件多而復雜，且存在強耦合性。因此，根據優化目標不同，供應鏈優化過程可以分為三類。第一類是以業務協同水平為優化目標，以生產計劃管理、調度管理、裝置操作、計劃生產跟蹤水平等為約束條件進行優化，實現相關業務鏈的實時閉環管理，提高協同響應水平；第二類是以集成優化水平為優化目標，以計劃、調度、數據交互的協同水平等為約束

86、條件，同時考慮企業生產經營條件，實現由全局到局部的優化、由月度到日常優化的協調統一和無縫銜接；第三類是以效益最大為優化目標，根據市場、企業、分廠、裝置日效益變化情況，捕捉生產經營出現的偏差，實現快速、持續優化。在以上三大類優化的基礎上，優化過程中可能還嵌套有其他的優化過程，例如以企業年、季、月生產經營條件為基礎，針對不同周期，根據需要形成的計劃優化；在月度生產計劃、庫存及原油進廠計劃的基礎上，通過事件預安排后，應用煉油調度優化模型或化工調度優化模型而形成的調度優化；根據裝置模型，通過定義重要監控點及限值，進行影響因素分析而形成的裝置優化等。智能供應鏈協同過程是通過機器學習等算法優化供應鏈管理模

87、型，達成供需兩端的平衡，其具體的解決方案包括生產經營一體化優化（集團級）、一體化優化（企業級）、原油評價數據庫、原油價值評估、計劃優化、調度優化、油品調合優化、碼頭調度優化、盈利能力分析、乙烯原料經濟性評價、生產裝置流程模擬與優化、在線實時優化、先進控制等。資產預測性維護：化工生產過程中存在對關鍵設備與裝置（如合成塔、汽提塔、冷凝池等）故障發現不及時、故障發現難度大、故障原因不易排查、關鍵變量測量不準確等問題，亟需對裝置生產過程實現實時在線監測，并就異常情況對操作人員進行提前預警。大數據和AI技術可以幫助企業實現資產的預測性維護，即通過分析設備運行數據，提前預測設備故障和維護需求，減少非計劃停

88、機時間。例如，企業設備健康管理包含了較為典型的預測性維護應用場景，該應用系統包括設備全生命周期數據庫、設備管理協同平臺以及設備全生命周期管理、基于仿真模型的設備操作運行分析、基于大數據技術的設備健康分析等能力。企業可以建設一個滿足設備全生命周期管理的數據庫，通過與生產實時數據、設備運行狀態監控數據、設備運行維護數據等連通，結合統一信息模型與大數據分析系統仿真、三維虛擬現實技術等手段，建立設備工程管理、設備狀態監測、設備故障缺陷管理、設備預警預測、設備KPI分析的設備協同管理平臺，為設備可靠性分析、健康分析等管理應用提供支撐，實現多專業、多層次、貫穿全生命周期的工廠設備管理。利用分布式機器學習及

89、深度學習技術，建立對生產過程和生產關鍵變量的在線監測體系，以實現生產實時數據的精細化控制和設備運行異常的提前預警，為操作人員進行實時決策提供了有效支持。調度與指揮智能：通過人工智能技術、LLM、AI視覺、運籌學的結合，對石油石化企業的運行監控、生產預警、調度管理過程進行統籌和優化。例如，石油石化企業的調度指揮系統可以對企業裝置、罐區、物料平衡、公用工程管網等進行實時動態監控，為企業生產調整指揮提供數據支撐。調度指揮系統包括運行監控、生產預警、調度管理等。在運行監控中，為全面感知生產運行實時狀態信息，可構建AI監控識別模型，實現對罐區管理、公用工程平衡、物料平衡等業務的實時更新和趨勢查詢，且要求

90、模型便于關鍵用戶對監控參數、狀態自行進行修訂完善；在生產預警方面，可利用AI模型對物料庫存、中間罐區庫存及產品庫存狀態進行分析，結合進出廠及儲罐收付速度等進行分析預警；在調度管理過程中，建設調度日生產計劃和出廠任務單的編制、審核與下達的在線閉環管理，建立和優化調度知識庫。利用AI模型實現庫存優化、需求預測、實時數據處理和智能決策支持，并根據對排放與能源消耗的監測，優化能源使用，降低環境影響等。智能倉儲管理：通過運用預測分析、計算機視覺、深度學習等先進工具，結合邊緣計算、物聯網的廣泛連接性以及大語言模型的理解與生成能力，構建倉儲機器人運動控制模型，使其能夠自動化完成庫存成品的存放、管理、運輸等任

91、務，提升效率，降低人為作業的安全風險。智能質量監測：通過實時數據分析、AI視覺、自動化控制、異常檢測以及數據整合等多種技術手段，實現對生產過程的智能質量監測，確保石油石化關鍵參數如溫度、壓力和流量保持在預定范圍內，預測并預防設備故障，自動識別產品缺陷，自動調整生產參數以優化流程，以及在檢測到異常時及時發出警報。此外，將監測數據整合到中央系統中可生成詳盡的質量報告，為煉化業務管理層提供精準的決策支持數據，在降本增效的同時確保最終產品的質量及交付。煉化經營智能管理：通過自然語言交互提供生產過程中所需信息，分析生產過程中的問題及可能的原因，幫助生產運營人員快速定位并解決問題。例如利用生產運營大模型助

92、手，打通與關鍵資產流程數據源的交互，有針對性為客戶提供協助策略和建議行動，預測生產性能，還可以從煉化生產異常中加速根本原因探尋并分析，包括低效資產和流程的衡量指標影響以及建議的糾正措施等。典型案例中科煉化-智能物流倉儲中科煉化全面基于ProMACE工業互聯網平臺，使用工業物聯網、個人工作臺、工業數字化引擎、數據集成管理軟件、數據服務工具、數據標準管理等產品，采用“數據+平臺+應用”模式建設智能工廠，依托平臺的數據采集及集成能力，通過運營數字倉庫作為數據交換樞紐，實現了數據互聯互通，實時共享，具備了全面感知、協同優化、預測預警、科學決策四項能力，實現了全廠海量信息的數字化管理，保障了高效管理年產

93、萬噸煉油、萬噸乙烯及相關輔助配套工程，用工規模僅有傳統企業的四分之一。年，由石化盈科建設的中科合資廣東煉化一體化項目工廠信息管理系統榮獲IDC未來企業大獎之“未來運營領軍者獎項”；國家工信部“年工業互聯網平臺創新領航應用案例”；入選四部委聯合評選的“年度智能制造示范工廠”揭榜單位。中科煉化自動立體倉庫于年月投入使用，共建設.萬個立體貨位，托盤最大承載量.噸，可存儲.萬噸聚烯烴產品，是目前中國石化系統內最大的立體倉庫。在智能設備方面，臺單深單工位堆垛機、臺環形穿梭車、臺輸送機及輔助設備緊密配合，實現上下游設備無縫連接和全流程自動化作業。在進行持續入庫作業時，也能游刃有余地處理個汽車、個火車出庫月

94、臺繁忙的出庫作業。在智能軟件方面，該倉庫建有定制化WMS智能倉儲管理系統等，并配備TMS車輛管理系統，做到車來提前備貨、車到即可裝載、車走立即呼叫進出廠、物流系統數據自動對接，為客戶提供了智慧、直觀、高效、穩定的出貨體驗。目前，中科煉化自動立體倉庫以入庫噸/小時、出庫噸/小時的效率高速運轉，高密度存儲極大提升空間利用率，實現高效出入庫。環形穿梭車系統能大幅減少常規輸送機的使用，優化業務流程、提高貨物周轉率。智能化探索：智能生產生成式AI/大模型業務需求空間與發展方向盡管智能生產大模型在流程工業生產端的直接應用面臨高時效和低延遲的挑戰，需要一定時間來深化，但其在支持云技術、工業互聯網、物聯網和大

95、數據等信息和通信技術（ICT）方面的潛力巨大，將間接而顯著地優化煉化生產的效率。首先，特定領域標注數據的成本較高，而大數據具有低成本無標注的技術特點，預訓練大模型具備較強的學習共性，可將大數據及特定領域標注數據融合起來，實現具備微調能力的小模型，進而在智能生產所需的精細化機理和調度模型優化中發揮數學推理的關鍵作用；其次，BERT等雙向模型的測試與石化探索將增強前后文的交互性，解決石油石化耦合數據較多的專業化難題及可解釋性問題，進而支持海量預料數據的自監督學習及任務的遷移學習特性，滿足后續特殊任務微調及特征提取，在協同調度和預測性分析工作中提供超出傳統人工智能的推理分析能力及更具深度的人機交互體

96、驗。此外，智能生產大模型的代碼生成能力將加速石油石化產業中信息技術（IT）與操作技術（OT）的融合，通過多模交互能力的補充，加速異構和非結構化數據的整合與訓練計算。最后，預訓練模型可增強物聯網設備的指令理解能力，預訓練好的模型可通過微調（Fine-Tuning）方式適配各類NLP任務，提高智能生產大模型人機交互效率，減少管理層面的信息不對稱，從而顯著提升煉化生產的運營效率。來源:石化盈科&IDC 年圖.石油石化生成式AI/大模型業務需求空間與發展方向煉油化工知識問答 語言理解 推理分析 數學求解 代碼生成 創作設計 多模交互機器人智能巡檢研發輔助設計生產管控一體化智能供應鏈協同資產預測性維護調

97、度與指揮智能智能倉儲管理無廢全過程智能煉化經營智能管理石油石化生成式AI/大模型業務需求空間與發展方向煉油化工很低 較低 中等 較高 很高生成式AI/大模型需求空間例如，在智能生產決策支持過程中，利用大模型和AI技術智能化處理分析技術文檔、操作手冊和生產報告，生成決策建議，可以大幅提升信息檢索和決策支持的效率。在生產流程中，基于機器學習/深度學習的優化算法，實現智能排產，對生產和調度計劃進行動態優化，提高生產靈活性，具備快速響應市場變化的能力。煉油化工大模型對于石油石化的智能化創新，不僅意味著生產效率的提升，還將成為石油石化產業邁向數字智能化的基石。.智能服務石油石化產品銷售業務的智能化，主要

98、涵蓋油品銷售、電子商務、客戶服務、金融支付、智慧物流、新零售等不同的形態和商業業態。在新型工業化的過程中，服務業務也需要依托主營業務的戰略走向，有效整合內外部要素，形成高效并具有獨特競爭力的商業模式，豐富企業服務生態。例如，油品銷售以加油站為核心，實現線上、線下融合的購物新場景，強化全渠道、多場景的購物體驗，助推零售業務商業模式創新，助力打造“人車生活”智慧新零售生態圈。電子商務集采購服務、銷售服務、國際服務、供應鏈金融服務、商旅服務、物流服務于一體，提供豐富的電商交易模式、銷售線上管控、電商物流運作及BB在線支付多種場景解決方案。金融科技以服務企業核心業務為出發點，助力傳統金融業務數字化轉型

99、，提供支付、結算、信貸、理財、保險、投資、融資、征信、風控等全業態、多業務場景融合的線上金融解決方案。人工智能應用：智能服務石油石化企業的服務業務與AI技術的結合，包括但不限于以下方面（圖）：來源:石化盈科&IDC 年圖.智能服務業務場景與人工智能技術組合自然語言處理產品銷售：智能服務業務與人工智能知識應用主要構成.推薦系統語言處理專家系統機器人規劃應用模式識別多智能體系統銷售數據智能分析智能電商智能客服智能合同管理客戶滿意度分析數字智能營銷服務經營智能管理銷售數據智能分析：利用大數據算法分析客戶數據，提供個性化服務和產品推薦；市場趨勢分析，預測價格波動和需求變化；動態成本核算，基于市場數據和

100、歷史交易信息，支撐財務與企業實時決策；分析銷售數據，識別銷售模式和客戶行為，優化銷售策略。智能電商：在電商銷售過程中通過提升人工智能自動化處置占比，可顯著優化標準流程的效率，疊加大數據分析能力，可有效推動潛在客戶的開發與銷售履約，加強銷售線索的跟蹤和管理交易過程的周期管理。AI應用通過分析市場和消費者數據，預測市場需求，提供個性化推薦，增強了銷售策略的數據支持。此外，人工智能還可進行風險評估和價格優化，確保銷售策略的競爭力及價格的合理性，同時通過自動化營銷和個性化溝通提升客戶參與度和轉化率，推動石油石化產品銷售的增長。智能客服：基于大語言模型的交互技術，沉淀通用對話、語音識別與合成以及知識庫能

101、力，構建智能對話和語音能力中心，為廣域用戶提供智能化的客服體驗，滿足*小時語音服務需求，提升服務體驗，并顯著降低人力投入規模。智能合同管理：利用大語言模型的文本理解和處理能力，可自動起草合同，并在合同審批和執行過程中提供審查、監督及打分，助力企業降低法律風險。大語言模型能夠根據石油石化產業特定需求和法規要求，自動生成合規的合同文本，確保合同內容的準確性。集成了人工智能模型的業務處理平臺可實時監控合同執行情況，自動跟蹤關鍵條款的履行，并在發現偏差或違約行為時及時提供預警和法律建議，幫助企業有效降低不合規風險，從而提高合同管理的效率和安全性?？蛻魸M意度分析：利用大語言模型的高級文本理解和生成能力，

102、深入分析客戶反饋和社交媒體情緒，全面評估品牌聲譽和客戶滿意度。大模型將具備結合情感進行上下文分析的能力，進而挖掘客戶的具體情感傾向和需求，為企業提供改善產品和服務的依據。此外，大模型可融合觸達客戶的各類非結構化數據，整合客戶滿意度關聯因子，識別市場趨勢和消費者行為，幫助企業優化產品設計和營銷策略，提升客戶體驗和忠誠度。數字智能營銷：大模型技術可推動傳統智能營銷系統的開放性升級，其應用效果及空間值得嘗試及暢想。算力加持的大模型能夠處理和分析石油石化產業多細分領域的專業數據，包括地質信息、儲層特性和油藏動態等，結合油價的實時變化，以生成更加精確且具備針對性的營銷策略。此外，大模型通過學習歷史銷售數

103、據和客戶反饋，可以優化產品定位，提升客戶體驗，在數字營銷活動中更加精準地與客戶溝通。服務經營智能管理：匯聚服務體系的全場景動態信息，服務體系管理人員可以通過語音命令與對話，了解各服務環節的整體運營健康度和客戶滿意度等關鍵指標，并能夠深入查看更多分析見解。同時，AI助手也可以通過對服務背景信息的理解，在需要時自動生成工單，幫助企業加速服務流程，提升運營洞察力。智能語音導航：建設智能導航流程，搭建知識模型，實現中國石化智能語音導航服務，取消了用戶聽取全部導航播音的環節，通過與用戶的自然語言交互，快速實現呼叫中心導航服務，減少轉人工咨詢量，提高用戶問題解決率，提升用戶滿意度。智能語音咨詢：建設智能語

104、音機器人并接入呼叫中心系統，通過智能語音交互的方式替代人工坐席為客戶提供咨詢服務和自助業務辦理，在機器人無法回復咨詢時，通過留言業務為客戶提供完整的夜間服務模式。智能回訪：建設智能回訪流程，搭建回訪知識模型，利用人工智能技術實現智能回訪服務。用戶坐席通過創建外呼回訪清單、綁定外呼回訪活動、進行外呼活動分配、執行外呼回訪操作，以此來完成一次回訪任務。在提升外呼信息收集能力的同時，增強了外呼結果的分析能力，切實為服務質量的提高及精準營銷賦能場景提供數據支撐。智能在線及業務引導：建設網站、APP、小程序、微信等多渠道接入，結合智能對話中心進行知識問答的優化和問答模型訓練，結合多渠道接入、語義理解、意

105、圖識別、多輪會話模型等功能，為用戶提供一體化咨詢和業務引導服務，提高了在線客服問題解決效率。智能質檢：結合話術、情緒、滿意度、禁忌語等不同類型，設計坐席語音和文本服務的綜合評價模型。通過智能語音識別和語義分析，實現對呼叫中心錄音文件以及在線客服會話的自動質檢，大幅度提高質檢效率和抽檢覆蓋面，全盤掌握服務質量情況，降低運營成本，實現客服中心的質量管理、效果跟蹤及持續優化。智能輔助：智能輔助面向人工客服，解決了其知識掌握不完善、問題了解不精準、回復內容不統一等問題，通過應用機器人知識庫及人工知識庫的知識內容，支持系統自動推薦或坐席手動搜索兩種方式，可以直觀地展示問題的答案，幫助人工快速解決用戶咨詢

106、的問題，提高人工服務的效率。.石油石化產業智能化成熟度與發展階段傳統的石油石化智能化應用，主要以單點技術賦能的模式出現，通過智能化技術提升包括煉油、鉆井、油氣提取和化工轉化等關鍵環節的生產效率和產品質量。例如，煉油技術通過數字技術優化環保和過程控制，鉆井技術利用智能化設備在復雜地質條件下實現高效鉆探。在這些應用中，AI通過與大數據、物聯網技術的結合，提升生產過程的自動化水平和質量。但石油石化作為流程制造的典型代表，不僅需要強化關鍵環節的能力，更需要從產業鏈、供應鏈的全局視角持續進行洞察、優化和決策；在提升整體生產效率和安全性的同時，更應關注產業結構的優化和增長方式的轉變，為產業的持續創新和長遠

107、發展注入新動力。新一代人工智能技術可推動對石油石化中的專業知識、勘探生產數據、機理模型和數字化系統的高效整合，進而實現數字化服務鏈與業務價值鏈的深度融合和持續優化，為油氣地質、油井管理、生產工程、油氣儲運、煉油和石油化工等多個關鍵領域提供開放式的智能賦能。這一過程在石油石化產業的生產、運營和供應鏈管理等方面展現出巨大的賦能潛力。.石油石化產業智能化發展成熟度本白皮書對石油石化的智能化發展成熟度進行了標準化定義，用以評價人工智能在石油石化企業中的技術和業務賦能水平，總體上分為L-L共五個成熟度階段（圖）。對不同階段可依據業務賦能和技術深度兩個維度進行評估，其中，業務賦能從低到高的參考標準分別為專

108、項創新、局部智能、泛在智能、協同智能、認知智能，技術深度的參考標準為數據提效、靜態優化、動態應用、智能交互、智能互聯。典型案例中國石化智能客服系統年，中國石化基于已有的呼叫中心服務進行了系統的智能化提升，建成集團統一的SaaS智能客服應用，利用語音識別(ASR)、語音合成(TTS)、自然語義理解和意圖分析(NLU)等技術，開展了智能IVR導航、智能咨詢、智能外呼和智能質檢等智能化應用場景的建設，實現企業部署客服系統由平均個月完成降低到最短周完成，并可實時通過客戶問題為客服坐席實現自動搜索，推薦對應的知識點，%的客戶提問響應時間可在秒以內完成，客服問題解決速度提升%；同時，客服運營人員可自主持續

109、開展智能問答效果訓練優化，目前智能問答命中率達到%，全面提升了客服響應效率，完成了傳統客服向智能化服務體系的轉變。年月，中國石化智能客服項目在智能經濟論壇中入選“產業智能化先鋒案例”。智能化探索：智能服務生成式AI/大模型業務需求空間與發展方向智能服務大模型通過在知識問答、語言理解及推理分析等關鍵領域提供能力補充，正成為數字業務平臺和系統的加速器，特別是在產品銷售業務過程中，大模型可有效促進信息流動和反饋交互。來源:石化盈科&IDC 年圖.石油石化生成式AI/大模型業務需求空間與發展方向產品銷售知識問答 語言理解 推理分析 數學求解 代碼生成 創作設計 多模交互銷售數據智能分析智能電商智能客服

110、智能合同管理客戶滿意度分析數字智能營銷服務經營智能管理石油石化生成式AI/大模型業務需求空間與發展方向產品銷售很低 較低 中等 較高 很高生成式AI/大模型需求空間首先，在石油石化數字電商領域，生成式AI及大模型可對海量歷史服務數據進行學習，精確標記對話數據，進而賦能知識問答和推理分析，結合推薦算法、情感分析、數字孿生和多模態技術，為客戶提供沉浸式可感知產品展示體驗，還能夠提供全天候的線上服務，精準管理客戶滿意度，推動實現石油石化產品銷售服務的指標化管理。其次，電商可結合M階馬爾可夫鏈模型對M個標記算出后續標記的確切概率分布，精準理解客戶的需求，自動迭代訓練提升業務履約效率。生成式AI的文本生

111、成能力在智能合同管理方面發揮了重要作用，并為業務決策提供數據集成與分析支持，實現精準的業務預測，推動產業上中下游數據的業財融通。第三，石油石化模型創建者可通過指令微調（IFT）使用情感分析、文本分類、摘要等經典NLP任務來微調模型，在多樣化的任務集上向基礎模型示范各種書面指令及輸出。在銷售服務領域使用人類反饋強化學習（RLH-F），使模型基于人類偏好的數據進行標注，實現智能服務大模型的微調及非監督學習，更精準了解客戶需求與偏好，為未來更優質的服務打下深厚的基礎。最后，大模型將定性元素納入風險模型的特性，推動石油石化風險控制能力突破，結合機器學習算法預測模擬客戶交易行為進而規避風險，為石油石化產

112、業帶來了創新的服務模式和風險合規運營的效率提升。當下，石油石化企業正從傳統的、以產品為中心的經營模式轉向以客戶為中心，“產品即服務、服務即產品”的理念已初步確立。這種轉變要求企業不僅關注產品質量和制造效率，還要實時響應市場對產品多樣化和個性化的需求，提供積極的客戶體驗，并從客戶的角度優化業務流程。在這種業務流程變革下，企業需要成為數據驅動型組織，具備智能化賦能的能力，并充分利用全渠道數字化精準營銷體系，例如智能識別并服務客戶，實時洞察并滿足客戶需求，以及持續經營客戶價值；同時，通過挖掘和加工客戶信息來提升客戶價值分析能力，并加強預測、監測和評估，以完善客戶價值管理體系，提高綜合收益，從而提高客

113、戶滿意度和忠誠度，推動企業主營業務的持續增長。中國石油石化產業的智能化發展進程，也是勘探、儲運、生產、服務四大類核心業務不斷進階升級、提質增效的進程。智能化應用場景的持續拓展和實踐，對于確保石油石化全產業鏈韌性、安全以及產銷研用一體化、國際國內一體化都具有十分重大的意義。石油石化企業智能化應用的主要案例PART 04實踐引領國外石油石化公司普遍有著較長的發展歷史，在整體戰略轉型和跨領域整合方面存在先發優勢。近年來，人工智能已經成為國外油氣企業的關鍵戰略行動之一，這其中包括對人工智能模型的研究，對人工智能數據集的生成和積累，以及對人工智能、產業數據和專業軟件人才的培養等。各企業紛紛圍繞人工智能與

114、業務的融合目標，搭建產業開發和數據應用平臺，并在生產、運營過程中快速推出新的應用場景，構建具備豐富互操作能力的解決方案，為石油石化領域的生產監測、故障診斷、流程執行和相關服務帶來更具想象的能力空間。.殼牌殼牌石油公司作為一家著名能源和化工集團企業，在國際油氣行業具有領導者地位。殼牌立足于長久積累的優勢進行數字化轉型，制定了客戶為先、持續創新、合作共贏的數字化戰略。為了對齊巴黎協定目標，實現到年所有運營活動和能源產品凈零排放，殼牌期望實現從化石燃料向低碳能源解決方案的平穩過渡，并確保安全和可負擔的能源供應，以支持全球能源需求的增長并應對氣候變化挑戰。致力于構建產業鏈上下游共同低碳發展的“生態圈”

115、，殼牌通過技術和業務模式創新，推動整個產業鏈實現低碳減排。同時，面對激烈的國際市場競爭，殼牌力求開發更高效的能源利用技術、新型清潔能源產品和解決方案。殼牌自年啟動“推動進步”戰略，在年首次更新了能源轉型戰略，將重點關注如何實現“更少的排放”，而人工智能是實現這一長期目標的關鍵催化劑。在包括混合云平臺和Databricks數據湖等重要項目的推動下，殼牌公司正在進行包括多種人工智能技術在內的數字化轉型。與此同時，殼牌加大對智能人才的培養，最早于年便推出AI人才駐留計劃（Shell.ai Residency Program），為新員工提供沉浸式能源行業和AI技術專長培訓。年，殼牌與貝克休斯（Bake

116、r Hughes）、C.ai以及微軟一起發起了開放AI能源計劃（OAI）倡議，并提供基于此倡議的統一框架，高效打造包括人工智能可互操作的解決方案，這也是全球首個面向能源行業、基于人工智能解決方案的開放式生態系統。殼牌在融合智能技術的一些典型實踐包括：技術應用：殼牌中國使用AI編寫算法來執行任務，改善產品體驗以及地下加工的周期時間、優化資產性能、預測設備故障等。在勘探過程中，基于“增強現實”技術，通過設備的防爆攝像頭和無線網絡連接，安全高效地完成遠程設備維修、安全檢查、高空作業、人員實操培訓等工作。殼牌在其煉油廠部署了傳感器網絡，采集設備運行中溫度、壓力、振動、電流等參數，進而輸送到大模型平臺進

117、行分析，識別設備運行異常模式?？蛻趔w驗：建立零售業務數字化整合平臺，培育會員項目，開發殼牌APP和加油站小程序等，還推出“殼智匯”一站式工業智能服務管家，為工業客戶提供數字化、智能化、定制化的設備潤滑管理服務。此外，殼牌智行卡和智慧車隊管理解決方案，與殼牌車聯網節油解決方案相協同，實現更多的集團化低碳目標。殼牌積極探索與新能源汽車充電站、移動支付等新業務模式的融合，以適應能源轉型和消費者行為的變化。大模型探索：殼牌公司宣布其與大數據分析公司SparkCognition合作，在深海油氣勘探和生產中使用人工智能技術，以提高運營效率和速度，并提高油氣產量。利用生成式人工智能技術，在保證地下圖像質量的

118、同時，使用比傳統方法更少的地震鏡頭來生成地下圖像，從而提高作業效率和速度，節省高性能計算成本，增加產量和勘探成功率，同時也有助于深海保護。.沙特阿美沙特阿拉伯國家石油公司（簡稱：沙特阿美）是一個有著多年歷史的綜合國際石油公司，主要從事石油勘探、開發、生產、煉制、運輸和銷售等業務，擁有世界最大的陸上油田和海上油田，是世界最大的石油生產公司和世界第六大石油煉制商。世界各國圍繞化石燃料未來趨勢的爭論，給石油出口大國沙特的經濟走向帶來巨大的不確定性。年，沙特政府發布了“愿景”，揭開由依賴石油向追求經濟多元化的序幕，這也對沙特阿美公司提出了新的問題和挑戰。沙特阿美的數字化轉型計劃始于年，致力于采用人工智

119、能、虛擬現實、物聯網、大數據等技術，以提高運營效率和安全性。年末，沙特阿美公司推出了名為沙特加速創新實驗室（SAIL）的數字創新生態系統，力求與更廣泛的企業和組織合作，以促進數字創新產品的開發。年月，沙特阿美公司通過合作推出了自己的大語言模型AramcoMetabrain，并與主要專業協會、技術公司、初創企業和著名學術機構建立新興技術的戰略合作伙伴關系。無疑，沙特阿美公司將持續利用AI技術提升其生產、勘探、運營等核心業務的質量和水平：技術應用：通過SpiceRack系統和自動水下航行器收集地震數據，這一創新方法大幅提高了勘探效率，縮短了勘探時間并降低了成本。達曼號超級計算機的推出，鞏固了該公司

120、在地球科學領域的領先地位，通過先進的成像和深度學習算法，提高油氣發現及回收能力。技術合作：年月日，沙特阿美與戴爾科技簽署了一份諒解備忘錄，共同探索在量子計算、人工智能、邊緣計算解決方案和先進計算架構領域的合作機會。在這個項目中，沙特阿美的數字與信息技術高級副總裁帶隊，重點研究AI驅動的邊緣計算和量子計算等技術在能源優化、預測性維護、天氣建模和材料科學等復雜問題中的應用。這些新技術的引入，尤其是AI與邊緣計算的結合，以及堅實且可擴展的企業IT基礎架構，將有助于企業優化運營，實現實時數據處理，并提升計算效率。業務創新：公司利用可穿戴技術和自學習機器，模擬鉆井平臺上的真實生活體驗，提升現場技術人員的

121、實時溝通和協作能力。利用JumpStart技術簡化清理流程，通過電潛泵系統高效清除重質流體，提高油田生產的效率和彈性?？沙掷m發展：公司正在開發碳捕捉和封存技術，將二氧化碳轉化為有價值的產品，推動低碳運輸解決方案。公司還通過智慧工廠和智慧城市項目，利用智能傳感器和人工智能技術，提高能源效率，減少資源消耗，提升社區生活質量。大模型探索：年月，沙特阿美推出業界首個生成式人工智能模型MetabrainAI，能夠對鉆井計劃、地質數據、歷史鉆井時間和成本進行分析，并推薦最理想的鉆井方案。該模型是工業領域的首創，它擁有,億個參數或可學習變量，在訓練過程中可對其進行調整，以進行預測或生成輸出。這一模型結合大語

122、言模型、量子計算和實時數據分析，根據沙特阿美在年歷史中收集的萬億個數據點進行訓練而成。.英國石油英國石油（BP）業務范圍覆蓋全球能源體系，在歐洲、北美、南美、大洋洲、亞洲和非洲均設有經營機構。BP于年月宣布全新的戰略，即轉型成為一家專注于為客戶提供解決方案的綜合能源公司，致力于到年保持盈利增長，并加速實現“凈零”。BP也充分認可了數字技術及其將在該轉型過程中發揮的作用，無論是為企業提供去碳化服務，還是創造更多零售客戶需要的能源產品，AI、數據科學和自動化等技術都能夠極大地優化BP運營流程，革新與客戶的互動方式，服務于業務創新。與此同時，BP還非常關注技術的可解釋性，其與牛津大學等頂尖學術機構和

123、行業合作伙伴展開合作，共同定義和建立技術的道德準則，盡力確保人工智能的包容性，降低技術風險。技術應用：人工智能技術為BP帶來的價值體現在多個方面，它既用來服務中下游制造工廠，甚至是電動汽車充電器的選址，也被用來打造工具，例如輔助工程師們研究巖石層，以便確定最佳鉆探地點，該智能工具將之前以月為計的所需時長縮短到以天為單位。業務創新：BP于年創建了一款名為safego的應用程序，它通過計算機視覺將飛機上的圖像與正確的燃料相匹配，從而保證BP航空公司能夠%加對燃油。年，BP投資R&B，后者將人工智能技術應用于大型商業樓宇和工業設施的能效診斷和優化能源管理系統，以實現建筑能耗的預測、管理和改進，這體現

124、了BP在可替代能源領域的關注重點，充分說明了AI與綠色化未來發展的空間。生成式AI探索：BP與微軟達成戰略合作，自年開始在能源數字解決方案領域進行聯合創新，并推動各自的凈零碳目標實現。年，BP與微軟擴大合作，成為首批啟動“智能人工智能助理（intelligent AI assistant）”的合作伙伴公司之一，面向全球員工推廣微軟 Copilot，利用生成式AI自動執行如撰寫電子郵件和管理收件箱等各類日常任務，推動員工工作效率的提升與流程創新，激發員工創造力。綜上，全球能源化工領軍企業正積極擁抱數字智能戰略，以應對行業變革和環境挑戰。殼牌、沙特阿美、英國石油通過培養智能人才，建立創新生態系統，

125、優化內部運營，提升客戶體驗和服務質量。與此同時，這些企業積極應用人工智能、大數據和物聯網等前沿技術，提高生產效率和產品質量，降低環境影響，通過技術創新和探索，為實現“凈零”排放目標和可持續發展構建堅實的基礎。智能化發展推動下的新型工業化變革PART 05未來展望大模型與生成式AI的出現，將加速推動石油石化企業的智能化成熟度躍遷。在本文前述的智能化成熟度標準中，L和L級分別強調了生成式AI在數據分析、預測以及業務協同等方面的巨大影響力。石油石化企業逐步引入生成式AI技術應用在勘探開發、儲運、生產以及服務等核心業務環節，將為石油石化產業的可持續發展注入新的動力，大幅提升全產業生產效率，降低綜合成本

126、，優化決策過程以及帶來新的運營模式。.石油石化企業智能化發展的主要挑戰與戰略舉措.石油石化企業智能化未來發展的主要挑戰隨著石油石化未來智能化發展的不斷推進，產業降本增效的效益將持續提升。然而，技術集成的復雜性、數據安全與隱私保護的需求、專業人才短缺、高昂的初始投資成本以及快速變化的技術環境都對企業構成了挑戰（圖）。在這些挑戰中，AI應用場景優化方面的挑戰較為突出。首先，確定哪些應用場景能夠對產業產生關鍵性的推動作用至關重要。AI應用場景的選擇直接決定企業智能化的編排與設計，企業需要收集和分析應用場景構成要件數據，針對性打磨AI模型，優化業務效果，兼顧業務效率的提升與AI模型的積累。此外，智能化

127、轉型IT服務也同樣面臨挑戰，企業需要通過智能化重塑服務價值，智能化轉型IT服務的落腳點終將是支撐石油石化的業務智能轉型。這涉及到如何利用智能技術改善客戶體驗、協調工作流程及編排，并提升業務自動化水平等，同時應確保在整個過程中企業及利益相關者的安全、治理和信任。來源:石化盈科&IDC 年圖.未來石油石化智能化發展的主要挑戰AI應用場景生成式AI及大模型等應用場景有待被探索及驗證，充分驗證后才可被采用智能化轉型IT服務如何實現數字轉型與智能化的深度融合，培育新質生產力，切實服務石化業務智能編排與設計如何規劃編排人工智能，使智能發揮效力，使得人工智能的應用更關注體驗安全、治理和信任AI無處不在的環境

128、下，保證企業的數據安全，營造安全可信的智能應用環境AI模型和數據的部署自建智能需要大量的IT資源，自建還是購買是油氣企業未來的重要抉擇AI基礎設施匹配落實與企業智能化需求相匹配的智能基礎設施，實現AI工作負載的最佳部署石油石化未來智能化發展主要挑戰進一步的挑戰還來自于AI模型和數據的部署及智能基礎設施的建設。企業需決定是自建智能化還是從外部購買服務，同時需要選擇合適的合作伙伴。這不僅涉及到技術選擇和成本效益分析，還包括數據的安全性和隱私保護。同時，智能基礎設施的落實也是一個重要議題，企業必須考慮AI工作負載的最佳部署位置，包括云計算、邊緣計算或是混合部署模式，以確保系統的可靠性、靈活性和可擴展

129、性。最后，在全球能源轉型的大背景下，如何確保智能化發展與可持續發展目標相一致，也是石油石化企業需要深思熟慮的問題。.石油石化企業智能化成熟度躍遷的戰略舉措石油石化企業的智能化成熟度躍遷，必須依托高水平的頂層設計，綜合考慮價值與價格、技能與人才、購買與自建等現實路徑的選擇，在IT架構轉型、組織機制保障等方面進行全面實踐。在此過程中，AI基礎架構、AI模型、AI平臺與數據、AI安全治理、AI應用編排以及AI服務等都需要加以體系化設計。在此基礎上，AI應用場景可涵蓋面向全產業生產力提升、水平智能部門整合、垂直業務提質增效等一系列需求。石油石化企業的智能化成熟度躍遷過程，是智能技術與業務深入融合的過程

130、。石油石化企業需要結合業務需求考慮大模型與生成式AI的技術適配性，選擇合理的切入點開展應用，從而形成能切實賦能業務場景的領先實踐。例如，利用大模型的仿真和推理能力，結合設備運維、生產過程以及組織部門等數據，能夠提前預測生產過程中可能發生的問題，并快速給出處置預案，保障生產的效率和穩定性。面向石油石化領域的大模型本身并不只是以Chatbot對話的方式存在，更多需要融入工業應用，并施以適宜的開發和管理。來源:石化盈科&IDC 年圖.企業推動實現智能化成熟度躍遷的長期戰略舉措AI 就緒的基礎架構AI模型、平臺與數據AI安全、治理與信任AI 體驗編排的應用AI 服務轉型綜合考慮價值與價格技能與人才 購

131、買與自建 AI 應用場景：石油石化水平職能部門及產業垂直產業智能化連接在賦能千行百業的過程中，生成式AI落地的一系列通用場景，也是石油石化企業關注的重點方向?？梢跃劢古c普適行業密切相關的數據問答、知識管理、智能搜索、多模態識別、AI安全、精益+平臺、智能組織、智能員工、機器人技術等領域場景的深度迭代。例如，基于檢索增強生成（RAG）技術，為大模型外掛知識庫和知識圖譜，讓大模型基于知識庫的知識對問題進行回答，提升企業員工知識獲取和共享效率。大模型還可以全面洞察石油石化產業的運營特征，賦能企業精細化管理，揭示生產、經營數據背后隱藏的規律，為企業發展和轉型升級帶來新的智慧源泉。企業需要通盤考慮如何搭

132、建生成式人工智能的能力體系，包括對算力基礎設施、人工智能工具平臺以及數據治理等關鍵環節的規劃、設計和建設。企業可以根據自身實際情況選擇訂閱模式的大模型服務，或自建私有化全棧AI能力平臺。企業也需要進一步確定大模型的類型和迭代路線選擇，例如采用全新預訓練、精調、人類反饋強化學習等模式，不斷提升大模型在石油石化產業應用中的能力上限。.未來石油石化產業新型工業化的發展特征未來石油石化產業的新型工業化將聚焦于高端化、智能化和綠色化，具體來說，其發展特征主要體現在以下六個方面（圖）。來源:石化盈科&IDC 年圖.未來石油石化新型工業化發展的特征其中，高端化發展的主題圍繞產業高質量發展和全產業鏈一體化，即

133、構建更加完整的石油石化產業鏈體系，借助新的數字技術和產業智能化手段，優化資源配置，提高整體效益，并推動產業形成大中小企業協同發展的產業格局。高質量發展要求石油石化企業摒棄過去拼規模、拼資源、拼投資的傳統發展模式和思路，聚焦主業和創新，推進關鍵核心技術攻關，促進產業鏈、供應鏈安全穩定，提高全要素生產率，提升發展質量和效益。智能化是未來石油石化新型工業化的關鍵目標，也是實現新型工業化的關鍵手段。智能化發展主要體現為創新驅動下的變革，以及數字化與智能化的融合發展。在智能化趨勢指引下，科技創新將成為推動產業發展的主要動力，全產業需要通過協同發展，突破關鍵技術，形成自主創新能力。同時，石油石化企業的生產

134、、管理、服務全過程將通過人工智能新技術的場景化開發得到全面升級。IDC預測數據顯示：到年，%的油氣田企業將投資GenAI，提高現場技術人員生產力，并以數字化方式沉淀現場技術人員知識來構建知識管理平臺。為了在AI無處不在的時代蓬勃發展，到年，%的油氣田企業愈加重視開發、積累、沉淀內部專業知識，在數據管理能力、無代碼、預測分析工具方面的支出將翻倍。%的上、中、下游企業的CTO將在其APM系統中部署AI/ML驅動的能源管理工具，從而提高運營和能源效率并優化運營支出。作為資源型和能源型產業，在貫徹“雙碳”目標戰略、邁向新型工業化的進程中，石化產業面臨綠色化和低碳化發展的新要求和新形勢，將應對更為嚴峻的

135、挑戰。因此，在綠色化發展方面，企業將更加注重利用新技術加快綠色低碳轉型，實現能碳管理的科學化、精細化，踐行循環經濟新常態。在此過程中，大型企業力求主導國際競爭與合作，提高國際能碳話語權，并推動產業向國際化發展，實現國際引領。IDC預測：為實現凈零承諾，到年，%的油氣產業上下游企業將采用AI驅動的碳數據平臺，實現碳捕獲和數據披露自動化，并使用AI技術來實時預測凈零計劃的履約情況。展望未來，中國石油石化產業將致力于構建現代產業體系，推動高質量發展，以技術創新為引擎，不斷優化產業結構，深化智能化升級，堅持可持續發展，加速向高效、安全、可持續的新型工業化轉型。同時，智能化將作為重要驅動力，通過與數字技

136、術的深度融合，促進科技創新，實現生產、管理和服務的全面革新，引領產業進入智能化新時代。石油石化企業智能化轉型建議PART 06邁向智能隨著全球能源產業的競爭加劇和環境可持續性要求的提高，我國石油石化產業的智能化轉型進程也在穩步提速?？傮w來說，在石油石化企業智能化轉型方面有以下三方面建議：堅定不移，邁向智能：石油石化企業應當明確智能技術是未來發展的關鍵，需要將智能化作為其長期戰略的核心組成部分。應從未來發展的業務需求出發，編制中長期的企業智能化發展規劃，從而更好地應對發展挑戰。與此同時，企業也應持續關注新技術的發展趨勢，以便及時調整策略，確保企業的競爭力。循序漸進，分步實施：智能化轉型不是一蹴而

137、就的，石油石化企業應按照自身規模、數字化建設情況以及業務場景的重要性，有選擇地分步實施，有輕重緩急地逐步推進。這樣既可以有效地控制風險，也能為企業積累實踐經驗。隨著技術的成熟和員工對新技術適應性的增強，可以進一步深化智能化的應用，最終形成一套完整的智能化體系。攜手并進，深耕石化：石油石化產業的特性決定了其生產過程高度復雜且有極高的安全標準要求，因此，為石油石化企業提供智能化咨詢以及解決方案的技術廠商不僅要具備技術實力，更要具備較強的行業理解能力，這樣才能夠提供更加貼合實際業務需要的方案和服務。來源:石化盈科&IDC 年圖.石油石化企業智能化轉型建議堅定不移堅持智能化道路，制定中長期智能化規劃循

138、序漸進結合企業規模和自身發展階段分步實施攜手并進選擇有行業Know-how的合作伙伴.石油石化行業智能化解決方案石化盈科信息技術有限責任公司緊跟數字智能時代步伐，不斷創新和完善其智能化解決方案，以滿足行業日益增長的技術需求。通過引入數據挖掘、機器學習、深度學習、大模型等新一代人工智能技術，該公司成功地優化了石油石化產業的多個關鍵環節，覆蓋經營管理、生產管控、供應鏈管理、安全生產、設備管理、環境監測、科技研發等多個領域。目前，公司智能化解決方案攻堅取得豐碩成果，智能裝置解決方案、無人立體倉庫解決方案、往復式壓縮機在線分析解決方案、智能加油服務站解決方案等智能化解決方案為石化企業智能化發展戰略提供

139、了重要支撐，助推企業智能化轉型，提升企業的效率、效益和核心競爭力。表.石化盈科主要智能化解決方案應用說明應用技術解決方案序號引入NLP技術，實現合同的智能檢查、智能比對、智能識別、智能輔助審核等功能。合同智能識別準確率高達.%，幫助大型石化集團提高印章校驗率到%以上，合同智能比對提高了%業務自動化處理效率。提煉和總結的財務審核規則，采用大模型及doc-VQA等技術，多種模態獲取文檔特征，并在少量標注或不標注的情況下實現表格類數據的信息結構化，采用并發處理機制模式能夠及時在業務系統響應審核結果，提高費用報銷審核效率，減少人為失誤。自然語言處理（NLP）合同管理解決方案機器學習費用報銷解決方案采用

140、機器學習（K-近鄰法、支持向量機以及Bagging、Boosting 等集成學習）訓練數據的集成與異構融合，搭建風險識別模型、排查模型等，結合業務特點建設異常貿易風險事前、事中、事后管控的業務應用，實現對異常貿易的排查、監測與預警。機器學習知識圖譜異常貿易智能監測解決方案應用圖像識別、知識圖譜等實現電子檔案快速存儲和檢索，通過語義分析從結構化數據和非結構化數據中提取數據、基于數據檢索模型抽取實體和屬性信息，提供語義檢索、同義詞檢索等方式，輔助企業制作專題數據庫，賦能企業挖掘檔案、利用檔案。圖像識別知識圖譜檔案管理解決方案創建固廢二維碼和視頻智能識別分析，通過開展產廢、貯存、轉移、處置、考核評價

141、等固廢全過程業務，實現固廢管理一碼溯源、智能出入庫、運輸監管。圖像識別固廢管理解決方案采集調度及操作實時數據并生成工藝卡片，建立抗體樣本庫對重點工藝參數進行報警預測，預測準確率達到%以上，保障裝置長周期安穩優運行。利用主成分聚類分析法，對裝置生產數據進行分析，提高收率。聚類分析智能裝置解決方案利用IoT、門禁系統、智能視頻、無人車輛計量系統等，實現車輛進出廠在門禁、計量、裝車、排隊等環節的無人化，并通過系統集成打通各智能終端的流程，各類產品出廠速率提高%以上，數據審核速度加快近%。圖像識別進出廠物流解決方案現有裝置衡器實現數字化改造，實現客戶自助計量、計量人員遠程監控、自助打印計量過磅單、自動

142、過賬等功能，打通車輛進出廠的“最后一公里”，最終實現進出廠物流預約提貨、自助式計量、無人值守、無人接卸、無人全自動立體庫、出廠計量的全過程自動化，計量人員配置可優化%、提高工作效率-倍。圖像識別無人立體倉庫解決方案在采樣、化驗等作業環節采用實驗室機器人，實現作業環境的無人化操作，提高作業的效率。圖像識別智能機器人智慧實驗室解決方案利用現場高清攝像頭，通過機器圖像識別技術，實現對現場火焰、物料泄露、一次儀表數據智能讀取、現場作業不安全行為等場景進行動態分析，識別率可達到%以上；對生產重點區域、施工現場進行火焰識別，采用煙火識別算法，一旦有煙霧、火焰即觸發報警；在煉化廠區高危作業區域，對人員吸入有

143、害氣體暈倒進行檢測，通過深度學習人體骨骼化技術，采用人員摔倒識別算法、人員一旦摔倒即觸發報警，避免發生人身傷害事故。圖像識別施工作業管控解決方案通過研究將形成射線底片數字化處理的方法、建設數字化底片管理體系、編制相應的技術標準和管理規范，建立底片數字化處理服務和底片識別服務，實現對數字化無損檢測底片智能識別、統一管理，提升相關工作的效率和準確率。應用大數據分析技術，建成X射線衍射圖譜分析應用，基于小波變換等數據分析方法，構建譜圖解析模型及譜圖識別模型，實現分子篩XRD譜圖的批量自動識別及分子篩結構參數的自動關聯。知識圖譜圖像識別智能研究院解決方案車牌無感付是建設視頻監控提供視頻影像、智能油機提

144、供加油和支付服務，通過車牌識別會員信息，通過授權完成無感支付加油；通過AI+IOT視覺算法、監控攝像頭等技術為油庫大數據提供智能化分析引擎，實現油庫人員、罐車實時動態識別與分析應用；油罐車接卸時，通過視頻監控卸油區域，可智能識別消防設施配備、罐車攀爬等危險行為，并進行預警。圖像識別計算機視覺智能加油服務站解決方案應用NLP和ASR技術，基于電話渠道客服業務實現對呼入呼出業務場景的支持，基于客服中心日常管理實現員工利用率考核等標準場景的支持。自然語言處理（NLP）語音識別（ASR）智能客服解決方案通過光纖聲波檢測實時采集現場收集到的聲音并回傳到后臺，再由后臺對采集的聲音進行分析，以此大大降低誤報

145、率，報警準確率%以上。圖像機器學習管道光纖遠程監測解決方案通過在現場往復壓縮機本體上加裝數據采集站等智能硬件產品，基于多維監測數據對壓縮機狀態進行定性和定量分析，實現故障報警、故障追溯，為檢修提供技術支撐，為企業在減少檢維修費用、備件費及生產損失等方面直接獲取經濟效益。知識圖譜往復式壓縮機在線分析解決方案利用圖像識別技術，進行儀表識別，實現智能抄表；實現實時巡檢，做到巡檢異常圖片、視頻回傳、設備振動波形回傳，實現高質量的室內外一體化定位，定位精度達亞米級，巡檢作業透明化、標準化管理。圖像識別智能巡檢解決方案對設備檢維修規程、設備管理規定、產品說明書、設備圖紙以及美國石油學會API標準、國家標準

146、、行業標準等進行解析、識別，形成設備檢維修策略大模型；對檢維修策略的執行情況進行跟蹤，結合設備及其部件或子系統的運行情況，評估檢維修策略的有效性；結合檢維修策略大模型知識庫，以自然語言交互的方式，建立精準、可信、安全、高效、友好的語義知識問答服務；用戶輸入設備運轉現象，大模型輸出運轉現象對應的維修維護策略建議。建設熟悉安全監管專業知識、標準法規、專業方案、業務數據的基礎大模型，構建海量知識數據智能分析能力，試點探索基于大模型的高風險作業、生產區域安全風險自動識別，通過統一算力向各企業提供應用服務，有效提升巡檢效率、監管效率、研究效率，降低安全監管人員現場巡檢頻次，提升安全監管水平和運營效益。文

147、本大模型設備檢維修策略解決方案多模態大模型安全生產視頻預警分析解決方案基于水務裝置內操崗位操作法，識別新鮮水、循環水、化學水和污水等類水務裝置的工藝指標、工藝調整方案、工藝過程控制方案、崗位異?，F場及處理、裝置開停工及正常操作、事故預案等信息，構建水務生產海量知識數據分析應用能力，試點探索基于大模型的崗位操作指引和異常工況識別與處置，有效提升生產運行與處置效率，減少低效重復勞動，支撐基層減負，提升決策水平和運營效益。文本大模型水務內操異常分析及處理解決方案圖像大模型無損檢測數字化底片管理分析解決方案應用說明應用技術解決方案序號.解決方案：固廢全生命周期管理解決方案年，全球個城市聯合發布“Zer

148、o-waste City”宣言。年，國務院啟動“無廢城市”建設試點；年修訂固廢法；年啟動個“無廢城市”建設并修訂國家危險廢物名錄，推動固廢處置改革發展新模式。在此背景下，強化工業固體廢物污染環境防治制度，落實固體廢物收集、轉移、處置等全過程管控已成為能源化工企業的當務之急。然而，無論是固廢產生還是危廢處置，都面臨數量大、種類多、處置難的難題，企業不得不應對綜合利用率低、外委費用貴、企業運營成本高等一系列挑戰。在生態環境部和中國石化的指導和支持下，石化盈科助力中國石化打造“無廢集團”試點，完成了系統開發、平臺建設、數據集成、政企共享等重點任務，實現了固廢產生、稱重、打碼、出入庫、運輸等全過程管控

149、一碼溯源，打造固廢全生命周期智能監管及全過程動態評估的智能原生產品（圖）。來源:石化盈科 年圖.能源化工企業在固廢管理方面面臨的挑戰政府監管企業戰略內部發展/外部制約企業固廢管理數量大：全國一般固廢近億噸，危廢超億噸種類多：HW、HW、HW等含酚廢物、含氰廢物、廢樹脂、廢堿、熱解廢渣等余種危險性：高毒性、易腐蝕、高含油，具有污染與資源雙重屬性復雜場景：產生、內部利用、填埋、外部處置、貯存、轉移、運輸等多環節處置難：經營許可、處置能力、費用監管嚴：國家省市政府重點監管違規多：隨意傾倒、連帶責任追究業務應用技術數據支持驅動“無廢”產業發展新模式的智能化優勢重點體現在以下幾大方面：全流程一碼溯源：實

150、現對固廢產生、稱重、打碼、出入庫、運輸等全過程管控一碼溯源。對裝置、站場、罐區、加油站、油庫等產生源二維碼實現快速申報登記，對貯存設施二維碼實現快速出入庫，上傳廢物接收、處理過程憑證，實現全流程監控；裝置產廢分析：建立產廢預警分析模型，通過危險廢物產生頻次和生產裝置運行數據，開展產廢強度智能分析，結合固廢產生計劃申報進行跟蹤，剖析危廢產生的關鍵環節與成因；智能貯存出入庫：利用視頻AI、智能掃碼等技術做好危廢貯存和出入庫實時狀態監控，建立貯存違規堆放、錯誤混存等預報警機制，實現對貯存周轉的優化管理；管輸危廢實時預警：集成企業實時數據庫，利用儲罐液位、壓力等關鍵信息進行實時監控及異常數據預報警，減

151、少液態堿渣等危廢的泄漏、爆管等異常。此外，針對運輸過程，該平臺還可以集成相關交通數據，實現對危廢運輸車輛的精準定位和實時監控，預防隨意傾倒等違規違法行為；該平臺還建立了與全國固體廢物管理信息系統互通的數據環境，實現管理計劃、轉移聯單在“企業-國家-省市”審批流轉和數據分析，推動產業智能支撐綠色可持續發展的新模式（圖）。來源:石化盈科 年圖.“無廢”產業發展新模式全景圖全流程追溯預警報警大數據展示分析共享開放重量校核處理監控車牌識別人員識別處理臺賬產廢電子臺賬包裝物稱重打碼掃碼快速申報出入庫電子臺賬視頻監控AI預警智能稱重貼標簽掃碼快速進出車牌識別智能稱重過程監控掃碼識別車輛路徑轉移臺賬行為管理

152、軌跡回溯消息預警貯存監控全過程監控石化盈科經過多年發展，對能源化工行業的業務形成了深刻的洞察和理解，已向余家油田、煉化、煤化工、銷售等企業提供了環保整體解決方案，在油田、煉化領域完成了固廢全生命周期智能化覆蓋，在銷售板塊開展了小微危廢和高附加值危廢定向消納建設，旨在實現固廢產生、稱重、打碼、出入庫、運輸等全過程一碼溯源，全力打造行業無廢標桿。.實踐探索：榮信化工智能工廠“十四五”時期是中國發展綠色低碳現代煤化工產業的關鍵時期，這一時期的目標是通過信息技術與傳統煤炭行業的融合，推動煤化工行業的升級轉型。這一轉型旨在實現從要素驅動向創新驅動的轉變，以及從粗放式發展向內涵式發展的轉變，最終實現安全、

153、高效、綠色、低碳、智能化的高質量發展。煤化工行業具有強大的經濟帶動作用、資源利用密集、行業關聯度高、生產過程連續和技術壁壘高等特點。當前面臨的挑戰包括與國外在核心技術上存在較大差距、資源消耗量大、環保低碳壓力大以及信息化建設相對薄弱。來源:石化盈科 年圖.“無廢”產業發展主要成效家企業 個省市1.9萬產生源碼10.7萬危廢標簽2.5萬轉移聯單試點成效1.7%工業固廢綜合利用率6.5%單位營收危廢產生量0.3%填埋率降至180外委單位190貯存場庫油田煉油化工銷售專業.北京市上海市重慶市遼寧省山東省陜西省湖南省新疆維吾爾自治區.信息工具技術研究產業鏈品牌推廣智算服務創新孵化無廢集團一碼通業務建設

154、咨詢服務政策指引云服務產業服務標識管理數據服務政企共享一張網生態建設固廢管理平臺產品技術服務.客戶處置收益.產品服務解決方案.場景數據.為應對挑戰，榮信化工不僅要改變傳統的工作方式，還需要確保各部門適應新的管理和業務流程，同時利用工業互聯網平臺、AI視頻分析和先進過程控制(APC)等先進技術，采用石化盈科智能工廠建設實施方法論，逐步提升工廠智能化水平。內蒙古榮信化工有限公司是山東能源集團在鄂爾多斯投資開工建設的第一個煤炭轉化企業，公司位于鄂爾多斯市達拉特經濟開發區。截至年月底，企業資產總額億元，企業主要生產甲醇、乙二醇等主副產品余種，規模當量約萬噸/年。自年投產以來，累計生產主要化工產品超過萬

155、噸，實現收入突破億元。榮信化工已成為山東能源集團陜甘蒙基地重要的煤化工生產基地。在企業數字技術落地應用的過程中，主要面臨數據來源多、業務覆蓋廣、業務場景復雜、數據集中共享難、數據價值挖掘能力有限等挑戰（圖）。來源:石化盈科 年圖.榮信化工數字工廠轉型的主要挑戰信息化缺乏統籌規劃數字化頂層設計不足業務協同能力不足經營管控時效性低缺乏自動化控制生產管控操作復雜當前企業數字化升級缺乏頂層設計，業務信息化需求未梳理明確，信息系統對于業務支撐程度不足，需要設計層次清晰、科學合理的應用架構各業務單元間的業務協作，信息傳遞采用人工報表，業務審批依靠人員“跑票”，難以達到一體化協同執行生產裝置自動化不足，存在

156、依靠手動控制模式，需要依靠操作員自身經驗，控制效果差，裝置能耗高，優化難度較大設備管理落后尚未實現設備在線監測業務協同能力不足經營管控時效性低缺乏自動化控制生產管控操作復雜產線設備面臨版本老舊，產能升級、新舊設備更新換代的挑戰，現有設備無法滿足設備完整性管理體系信息化建設需求當前企業基礎設施無法支撐企業級應用，生產業務缺乏軟件應用支持；同時，現有工業控制系統信息安全防護應用不足以支撐系統安全運行企業缺乏數字化人才與復合型人才，生產業務人員對信息化理解不到位，對于智能生產設備操作監測能力不足基于藍圖，榮信化工從以下四個環節落實工廠智能化：樹立智能制造理念榮信化工智能工廠建設不同于傳統的工廠信息化

157、模式，它基于工業互聯網平臺，采用“數據+平臺+應用”的新模式打造信息化應用和工業APP。在這種新模式中，各類應用高度集成，業務和數據之間的關聯更加緊密。榮信化工基于新模式積極推動工作方式變革，要求各業務部門快速適應并積極參與，在理順管理和業務流程的過程中，提升團隊的協作效率、靈活性及適應能力，并通過分享經驗，提高員工技能，增強其對智能工廠的信心和對組織創新的認同感，從而推動企業的流程優化和組織智能升級。構建數字化應用場景該方案以數字化場景為切入點，從單部門、單領域的作業優化向跨部門、跨業務的網絡級優化發展，按照示范標準進行推廣，由互聯智能、協同智能逐步邁向認知智能，具備行業推廣價值。打造了一套

158、可復制可推廣、具有產業特色的解決方案，對提升我國煤化工產業的整體數字化、智能化水平，具有重要的借鑒意義和產業推廣價值。來源:榮信化工&石化盈科圖.榮信化工智能工廠建設總體目標與藍圖個目標:以打造卓越運營的智能工廠為導向,建設國內煤化工行業，智能制造標桿企業個體系：構建信息安全體系和標準化體系條主線：聚焦一體化優化、生產集成管控、全生命周期資產管控三條主線項能力：提升全面感知、預測預警、優化協同、科學決策四項能力層架構：建設智能決策層、智能操作層、智能控制層、工業互聯網平臺、基礎設施層五個層級內容打造國內煤化工行業智能制造標桿企業一體化優化生產集成管控全生命周期資產管控智能決策智能操作智能控制智

159、能平臺基礎設施全面感知預測預警優化協同科學決策網絡安全體系標準化體系應用先進關鍵技術工業互聯網平臺：應用石化盈科的國家級工業互聯網平臺ProMACE在榮信化工進行本地化落地，實現工業云管控、工作流服務、工業應用框架、工廠模型、數據標準化、工業數據湖、集中集成、工業物聯接入等平臺的核心服務組件部署運行，建成了“服務共享、協同智能、集成優化、安全高效”榮信化工智能工廠運行支撐平臺，為智能工廠的穩定運行提供了安全可靠的軟件支撐環境。AI視頻分析：AI視覺分析子系統，實現對典型違章、異常行為、危險因素更加有效的監控，提升企業應急處置能力和速度，提升企業風險防控能力，降低事故發生概率，提高企業安全管控水

160、平，切實解決企業痛點；可以進行安全帽監測、工服監測、明火監測、人員倒地監測、虛擬周界監測、泄漏區人員監測，在發生識別報警時進行應急推送，使調度人員及時處理，降低事故發生概率。APC：根據煤化工裝置的運行特點和過程控制需求，設計以保證生產安全、穩定產品質量、降低裝置能耗為主要控制目標的先進控制系統，克服系統內變量強耦合、非線性、大滯后、負荷變化、蒸汽波動等因素的影響，實現對裝置各工藝參數的平穩控制，提高自動化水平，降低勞動強度，并在平穩控制的基礎上通過工藝指標優化和“卡邊”操作，實現節能降耗，積極響應了國家節能降耗、綠色環保的政策要求。攜手伙伴共創石化榮信化工通過招標選了石化盈科作為智能工廠項目

161、的服務商，雙方攜手深耕石油石化智能應用，大大提高了榮信化工的智能化水平，為產業新型工業化提供堅實助力。榮信化工的智能工廠項目取得了成效顯著。項目實施后，生產管理效率提高了倍以上，整體生產效率提升了.%，產品合格率達到%。安全作業管理效率提高了四分之一，運營成本降低了.%，庫存周轉率提升%，全年節約蒸汽的經濟效益達萬元。智能工廠不僅提升了企業的經濟效益，更是企業乃至石化產業邁向智能化管理的堅實一步，成為引導業內協同發展的標桿。年，榮信化工智能工廠項目榮獲IDC數字化轉型未來企業大獎中的“未來智能領軍者獎”。在石油石化行業邁向新型工業化的征途上，我們見證了石油石化的智能化變革：通過軟件與硬件協同的

162、智能解決方案，企業不僅能夠提升管理效益，還顯著增強經濟效益與社會效益。這場變革的核心在于技術與業務的深度融合，它催生了新質生產力，推動了新型工業化的進程，使得石油石化行業在智能化的道路上穩步前行，使生產關系更加適應新質生產力的要求。我們認為，石油石化行業的智能化發展將繼續深化，智能化解決方案將更加成熟、更為普及。這不僅為企業帶來前所未有的運營效率和成本優勢，還將對環境保護和社會可持續發展產生積極影響。隨著技術的不斷進步和應用的不斷拓展，石油石化行業將展現出更加強大的生命力和競爭力。來源:榮信化工&石化盈科 圖.榮信化工智能工廠建設成果運營管控集中模式：以數據為核心，以平臺為抓手，提升企業全面感

163、知、優化協同、預測預警、決策能力，支撐企業發展戰略，形成一體化的管理新模式安全生產體系：實現安環業務與作業閉環管控，構建實時監測預警、應急處置聯動，提高企業對于風險和隱患的管控力共享協同模式：實現了企業生產管理業務的數據共享、相互協作，確保了信息流的規范、高效和暢通，實現統計分析效率提高%，整體生產效率提升.%提升企業形象：智能工廠建設獲得了自治區、市旗及開發區各級政府以及同產業企業的高度關注和認同，塑造了榮信化工現代化、智能化工廠新形象踐行雙碳使命：積極落實國家政策，履行企業社會責任，采用數字技術摸清碳家底、促進節能降耗、推進可再生能源使用等產業賦能發展：形成煤化工產業可推廣、可復制的智能工

164、廠解決方案，引導業內協同發展提升庫存管理水平：對物資、單據等進行數據化管理，開展物資從生產到產品物流一體化管控，全年降低成本萬元降低運營成本：實施智能工廠后，運營成本降低.%。通過裝置優化、提升能源管控水平，全年節約蒸汽的經濟效益約萬元提升產品質量：以生產全過程原料、中間產品、產品質量監控與管理為目標，實現生產質量全過程監管、全程追溯，產品合格率達%管理效益經濟效益社會效益石化盈科成立于年，公司本部設在北京，在北京、上海、廣州、南京、西安、武漢、沈陽、香港等地設有分支機構。公司擁有一支多元化、全方位覆蓋信息化建設各個領域的人才隊伍，現有員工多人。石化盈科依托多年能源化工行業信息化最佳實踐經驗，

165、面向未來產業互聯趨勢，建立了以市場為導向，涵蓋咨詢、設計、研發、交付、運營的完整IT服務價值鏈，形成了咨詢規劃、智慧經營、智能制造、商業新業態、新基礎設施、智能硬件等核心業務。憑借豐富的行業經驗，專注于將先進的ICT技術與傳統產業結合，石化盈科已成長為能源化工行業全產業鏈信息化解決方案和產品提供商，為客戶提供優質和專業的信息技術服務。石化盈科積極參與國家標準制定，打造面向能源化工行業自主知識產權的工業互聯網平臺ProMACE，積聚工業數據、工業模型和工業知識，創新運營模式，重構和優化能源化工產業價值鏈。公司具有體系認證、服務認證、資質認定等各類證書項，擁有重點軟件企業、高新技術企業、CMMI級

166、、信息系統建設和服務能力四級、企業信用評價AAA級、安防能力評價一級、建筑智能化設計甲級、電子和智能化工程專業承包一級、信息系統服務交付能力一級五星等多項高等級資質以及CNAS實驗室、防爆電氣安裝和維護、信息安全服務、ISO等專業認證認可。石化盈科聚焦企業數字化轉型需求，以“新基礎設施、智能硬件”為“樹根”，“智慧經營、智能制造、商業新業態”為“樹干”，各業務域/業務子域為“樹枝”，解決方案為“樹葉”，打造了覆蓋全產業鏈、分級分類的解決方案體系，涵蓋戰略與決策管理、風險與監督管理、財務管理、人力資源管理、物資供應管理、綜合協同管理、生產營運、安全環保、能源及公用工程、設備管理、供應鏈物流、工程

167、管理、科技研發管理、油氣新能源、煉油化工、油品銷售、電子商務與客戶關系管理、金融服務、信息和數字化管理等個業務域、余項行業解決方案和平臺級解決方案。關于石化盈科行業應用解決方案平臺級解決方案SaaSMaaSPaaS電子商務與客戶關系管理解決方案智能油氣田解決方案新能源解決方案金融科技解決方案設備全生命周期解決方案工程項目管理解決方案油氣儲運解決方案智能工廠解決方案智能運營中心解決方案智能加油服務站解決方案智能研究院解決方案能源管理解決方案投資管理解決方案財務管理解決方案人力資源解決方案業審融合解決方案物資供應管理解決方案綜合辦公解決方案安全監管一體化解決方案環保管理解決方案電子商務與客戶關系管

168、理金融服務安全環保設備管理煉化生產生產運營油品銷售科技研發財務管理綜合協同工程建設管理能源公用工程人力資源管理物資資源管理油氣新能源戰略與決策風險與監督供應鏈物流智能制造智慧經營商業新業態AI大模型基礎設施解決方案laaS云及災備智慧網絡網絡安全智能工程信創運維服務融合通信AI中臺技術中臺業務中臺數據中臺智能硬件解決方案Edge為支持數字化轉型的頂層設計的落地，石化盈科為企業提供數字化業務咨詢、數字化技術咨詢、全廠信息化咨詢、信息和數字化項目評價和數字化轉型智庫，旨在向專業縱深發力，通過新技術驅動業務變革，明確各項業務能力提升方向，優化管理流程、運營模式，通過專項規劃落實業務戰略和數字化轉型戰

169、略，與整體層面形成一體化的戰略支撐。數字化業務咨詢涵蓋企業的經營管理、智能制造、客戶服務多個方面，助力加快轉型升級步伐；數字化技術咨詢以新一代數字技術賦能業務發展，打通IT與OT，以工業大數據為血液，消除斷點、堵點，加加速業務與應用的融合，提升用戶體驗；全廠信息化咨詢涵蓋架構設計、場景設計、平臺設計、云網安設計等，遵循“數據+平臺+應用”的信息化建設理念，為企業智能工廠建設和改造提升打下良好基礎；數字化轉型智庫聚焦前沿趨勢研究，聯合行業頂級咨詢機構，跟蹤能源化工行業發展，包括由行業前沿資訊、技術趨勢預測、數字化戰略期刊及白皮書等構成的智庫體系。數字化轉型頂層設計數字化企業畫像數字化成熟度評估智

170、能制造成熟度評估數字化轉型戰略數字化轉型戰略規劃人工智能發展規劃信息化規劃企業智改數轉規劃數字化管理變革組織優化績效優化流程優化兩化融合貫標經營管理智能制造客戶服務基礎設施數據治理網絡安全信創規劃界面銜接架構設計應用場景設計平臺設計云網安設計前評估動態價值評價后評價數字化戰略課題和專著技術趨勢和應用分析Knowledge Flash行業研究白皮書數字化業務咨詢數字化技術咨詢全廠信息化咨詢信息和數字化項目評價數字化轉型智庫石化盈科深耕能源化工產業二十余年，業績斐然，連續多年支持中國石化在央企信息化建設中排名領先；助力九江石化、鎮海煉化、茂名石化、普光油田、中煤陜西、新疆天業、中科煉化成為“國家智

171、能制造試點示范”，其中九江石化成為“國家智能制造標桿企業”，中科煉化被工信部評為“工業互聯網平臺創新應用領航企業”，同時還助力眾多企業贏得省部級或行業智能制造相關榮譽；其自主研發的工業互聯網平臺ProMACE入選工信部“制造業和互聯網融合發展試點示范”，并在多個企業的智能工廠項目建設中實現落地應用；主導建設的石油石化企業數字化與智能化建設項目，在過去五年榮獲IDC多項大獎。石化盈科助力石油石化企業連續多年獲得IDC多項大獎所獲IDC獎項未來基礎設施領軍者優秀獎和卓越獎中國石化數據服務平臺項目所獲IDC獎項未來工作領軍者中國石化“業審融合”數智化審計平臺所獲IDC獎項未來數字工業領航者海南煉化萬

172、噸/年乙烯及煉油改擴建化工區信息管理系統項目所獲IDC獎項未來運營模式領軍者古雷石化智能工廠全廠信息化EPC項目所獲IDC獎項未來運營領軍者中科煉化一體化項目工廠信息管理系統所獲IDC獎項工業互聯網平臺應用領軍者九江石化智能工廠項目所獲IDC獎項未來工作領軍者中國石化一體化投資優化與管控共享平臺項目所獲IDC獎項未來智能領軍者新疆天業面向煤基新材料綠色發展智能工廠建設項目所獲IDC獎項IDC中國大杰出安全項目中國石化統一身份管理系統2023年2024年2022年2021年2020年所獲IDC獎項未來工業數智中樞平臺領航者中國石化智能運營中心系統所獲IDC獎項未來智能領軍者內蒙古榮信化工智能工廠

173、項目石化盈科經營管理數據服務平臺方案入選IDC案例研究：中國石化通過打造數據服務平臺挖掘數據要素價值報告。報告指出：“針對解決數據十難問題，發揮數據要素價值，中國石化數據服務平臺建設的五大舉措建體系、確歸屬、創模式、變架構、持自研提供了優良框架，采、聚、理、用、保五步法則提供了實施路線圖，值得所有大型企業參考和借鑒?！笔埔允袌龅闹髁夹g與服務供應商身份入選IDC中國化工智能工廠解決方案市場份額，報告，并在市場份額排序中位列第一。分析師指出，石化盈科在咨詢規劃、行業知識、技術創新與交付能力上處于行業領先地位。報告認為，石化盈科以全廠信息化規劃和頂層設計引領智能工廠EPC建設，秉持“數據+平

174、臺+應用”的建設理念，依托ProMACE工業互聯網架構和覆蓋經營管理、智能制造、基礎設施各領域的全廠信息化解決方案和規劃設計、數據治理、研發交付、運維運營的完整IT服務鏈，解決企業實際問題，滿足企業個性化需求。石化盈科見證與參與了中國石油石化行業信息化、數字化、智能化的飛速發展，未來將繼續以“助推兩化深度融合，全面提升客戶價值”為使命，以“國際知名、國內一流的IT服務商，企業數字化轉型的使能者”為愿景，為客戶賦值、賦智、賦能，幫助客戶重塑管理架構，創新商業模式，實現高質量可持續發展。石化盈科信息技術有限責任公司北京市東城區東四十條甲號南新倉商務大廈層+關于 IDC國際數據公司（IDC）是在信息

175、技術、電信行業和消費科技領域，全球領先的專業的市場調查、咨詢服務及會展活動提供商。IDC幫助IT專業人士、業務主管和投資機構制定以事實為基礎的技術采購決策和業務發展戰略。IDC在全球擁有超過名分析師，他們針對多個國家的技術和行業發展機遇和趨勢，提供全球化、區域性和本地化的專業意見。在IDC超過年的發展歷史中，眾多企業客戶借助IDC的戰略分析實現了其關鍵業務目標。IDC是IDG旗下子公司，IDG是全球領先的媒體出版、會展服務及研究咨詢公司。IDC ChinaIDC中國（北京）：中國北京市東城區北三環東路號環球貿易中心E座室郵編：+.Twitter:IDC版權聲明凡是在廣告、新聞發布稿或促銷材料中使用 IDC信息或提及IDC都需要預先獲得IDC的書面許可。如需獲取許可，請致信。翻譯或本地化本文檔需要IDC額外的許可。獲取更多信息請訪問，獲取更多有關IDC GMS信息，請訪問https:/ IDC。未經許可，不得復制。保留所有權利。