洞见
在上游能源领域规模化应用 AI
领跑者如何将智能应用转化为竞争优势
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2026/03/23
能源企业运用人工智能，正迈过一道关键门槛。第一阶段证明 AI 可在上游业务中发挥作用。团队测试各种可能性，构建不同模型，搭建多个数据平台。这些环节不仅效果显著，还揭示了一个严峻现实：价值不再取决于构建模型的能力。真正决定 AI 价值的，是企业能否将这些模型大规模应用于日常工作。
仅有 7% 的能源组织在企业范围内真正实现了 AI 的广泛应用。即便在行业先行者中，也只有三分之一的战略性 AI 布局最终实现了全面规模化。其余项目则止步不前，虽能产出洞察，却无法带来持续的绩效改善。与此同时，21% 的能源领导者将 AI 计划与核心业务战略之间的薄弱集成视为最大的价值限制因素。这种模式普遍存在，各类组织都有能力搭建模型，但却难以令这些模型真正产生实际价值，
根源就在于结构性问题。大多数上游运营商使用的管理系统、决策权、工作流程存在明显的缺陷，还停留在信息量稀少且实时性差的层面。如果只是将 AI 叠加到这些既有模式之上，取得的也只能是局部成效。以 AI 治理、资金、技能和决策权为中心，重新设计运营模式，绩效自然而然地变好。
已有少数领先企业率先付诸实践，且这一群体正在壮大。他们已不再以试点衡量成败，而是着眼于实际成果。成效也体现在真正关键的方面：生产力、开发周期、资本效率，以及跨资产执行的一致性。
如今要问的，已不是 AI 是否有效。而是，贵组织是否具备扩展能力。
从试验走向规模化
多重变化正在推动 AI 加速从试验走向规模化。这些变化正在共同重塑上游能源行业对成功的定义，也让两类企业逐渐拉开差距：一类止步于测试 AI，另一类则将 AI 转化为竞争优势。过去十年，上游能源行业始终强调资本纪律、分红和股票回购。如今，行业领导者面临着更艰巨的任务：在资本预算基本不变的情况下，推动业绩显著提升。
从抽象生产力到可衡量的结果：
企业领导者希望看到 AI 在提高恢复能力、增加运行时间、缩短开发周期、增强资本效率方面的明确证据。为此，排出工作优先级势在必行。当 AI 与成果挂钩，规模化便不再只是愿景，而是成为了必要条件。
“技能”能否被广泛传播和应用才是关键，模型本身的准确率有多高反而没那么重要。
大多数组织都可以访问强大的 AI 工具，但有信心使用此类工具的员工却少之又少。一旦工程师、地球科学家、现场操作人员无法与 AI 有效互动，即使是最高质量的模型也无法影响决策。一旦员工能够有效运用 AI，AI 的应用便会加速，生产力提升也会持续显现。这种信任鸿沟显而易见：64% 的能源行业受访者表示，员工更信任人类同事给予的见解，而非 AI 生成的见解。推动 AI 应用，需要依赖以人为主导的运营模式，不能只靠自主工具。
经济现实：
随着 AI 走向规模化，经济性将决定企业能走多远。基础设施效率、计算成本、模型生命周期规则成为了竞争优势。掌握这些核心基础优势的组织，就能够实现广泛且可持续的规模化扩张。而做不到这一点的组织，就只能被迫限制业务部署规模，削弱自身实际影响力。在长期维持低位的价格环境中，结构性单位成本优势会成为竞争力的核心抓手。在油藏、井工程和生产领域规模化应用 AI，是建立结构性单位成本优势最直接的途径之一。在供应不确定性持续存在的情况下，敏捷应变能力与情景推演速度将成为竞争利器。AI 的规模化应用使企业能够更快感知变化、更快重新规划，更有把握地重新配置资本。
要让 AI 走出试点，在企业层面产生影响，仅有更好的模型或扩大部署范围还不够。企业还需要重新设计决策方式和工作方式，并重新思考如何在全企业治理 AI、投资 AI、推动 AI 应用。成功的组织围绕一小部分关键事项达成一致，推动 AI 扩展为核心运营能力
AI 规模化的 5 大关键要务
以价值为先导，重新审视工作
推动 AI 规模化，要从切实的业务成果出发，而不是从技术或方法入手。先行企业会明确哪些运营成果必须改善，例如提高恢复能力、减少非生产时间、缩短开发周期、提升资本效率或改进运营安全性。AI 计划旨在围绕那些决定结果的决策进行设计，以便将精力集中在对绩效至关重要的方面。
这种成果优先的方法让 AI 投资聚焦于真正影响成果的工作，也使规模化不再只是愿景，而成为必然要求。当价值清晰可见，并能以业务语言衡量时，AI 便会走出试点，成为提升绩效的核心杠杆。
重塑人才队伍与工作方式
AI 规模化不能只靠专家。当工程师、地球科学家、现场操作人员都能得心应手地运用 AI 时，AI 才能真正实现规模化应用。先行企业投资于实操型能力建设，让员工能够解读 AI 建议、质疑其输出，并将实践经验反馈给模型。工作流程经重新设计后，AI 便能增强决策制定的判断力。
久而久之，AI 会融入日常工作，不再被视为一项独立的数字化举措。这正是将 AI 应用转化为持久生产力提升的关键。
构建 AI 赋能的数字核心
随着 AI 应用不断扩大，企业的雄心也将受到经济性的影响。先行企业从一开始便按照规模化要求设计数字核心，将基础设施效率、安全性、模型编排、生命周期管理和平台复用视为战略能力，而非单纯的技术维护事项。
可信的数据、韧性平台和严谨的治理，让企业可以放心地在不同资产和价值链中复用 AI 解决方案。这一基础使 AI 始终可靠又经济实惠，从而实现广泛部署，将孤立的解决方案转变为企业能力。
践行负责任的 AI
AI 规模化应用取决于信任。领跑者将负责任 AI 视为设计要求，而不是事后追加的控制措施。他们投入大量资金构建坚实的数据基础，涵盖质量、背景、数据沿袭、治理等方面，确保 AI 推荐结果准确且易于理解。
运营模式中应纳入明确的责任归属、问责机制和透明度要求，并在最关键的环节落实可解释性。这可以确保，核心运营决策会信任与采纳 AI 洞察。负责任的 AI 不会制约规模化，反而能让整个企业持续采用 AI 成为可能。
推动持续创新和价值实现
规模化应用 AI 并非一次性转型。它是一项需要持续建设、且与价值创造直接挂钩的能力。先行企业会为每项 AI 举措明确责任归属并提出价值假设，再以审视资本投资的同等严谨标准，用业务指标追踪其影响。
先行企业明确规划从试点到投产、再到成为企业标准的路径，并建立相应的资金、治理和问责机制，为复用与持续演进提供支持。通过测量结果并将结果反馈到决策和模型中，缩短从感知、学习到执行的循环周期。由此，AI 得以摆脱试验状态，成为企业的制度化能力；绩效改善也不再是阶段性的，而会沉淀为结构性变化。
跳出原则，落地实践：上游的 AI 规模化实践
大规模应用 AI 时，五大要务顺势凸显。上游运营提供了一个清晰范例，展现了将 AI 作为运营能力嵌入决策、工作流程和各项资产后会带来怎样的改变。这种背景下，规模化并不意味着用 AI 做更多事情。而是，在任何情况下都能做出更好的关键决策。
上游业绩如何取决于在不确定情况下做出的数千项相互关联的决策。井位部署、钻井参数、完井设计、生产优化、设备可靠性，环环相扣、互相影响。单独改善其中任何一项，都会有所帮助。大规模的共同改进，就可以取得更好的结果。
AI 通过整合地震资料、测井数据和实时测量结果来辅助井位部署，使井眼保持在高产区带内。AI 优化钻井参数，减少功能障碍，提高穿透速率。AI 会在实施前评估完井设计，让团队能够在虚拟环境中测试不同方案，而不必等到现场实施后才从结果中学习。AI 还动态调整生产系统，在故障发生前就预测出设备故障。
标准化这些能力并跨资产部署时，生产力会系统性地提高，而不是偶尔现象。行业实践表明，AI 有助于提高单井产能，也能更稳定地将井部署在高产钻井区带。这些成果体现了 AI 嵌入规划、钻井、完井和生产流程后产生的累积效应。
在价格承压且资本模式以股东回报为导向的环境下，将生成式 AI 用于油藏和井工程并非可自由取舍的技术支出。这是投资回报率最高的路径之一，可推动盈亏平衡点结构性下移、缩短周期，并使业绩在波动环境下更具韧性。
以沙特阿美（Aramco）为例——该公司正将这一方法规模化应用于实际运营。沙特阿美（Aramco）在其核心业务中广泛使用 AI，以提高效率、降低成本、减少排放。2024 年，沙特阿美借助 AI 驱动的技术实现了 18 亿美元价值，并在业务运营中识别出 442 个 AI 应用场景。该司部署了 200 多个解决方案，截至 2025 年底，还有 100 多个解决方案正在研发中。AI 可用于油藏建模、井位部署、钻井优化、生产调优和预测性维护。这些成效并非源于某个单一模型，而是来自 AI 在规划、钻井、完井和生产流程的全面融入。坚实的数据基础、可扩展的基础设施与运营模式，以及全体员工不断提升的 AI 素养，共同为此提供了支撑。
该示例彰显了一个更广泛的观点。AI 的规模化发展并不单纯只关乎实验阶段，还涉及构建可重复的能力，这样才能在整个企业中实现一致的性能改进。
实验放缓，规模化落地
要在下一阶段保持 AI 领先地位，关键不在于开展更多试点。而是在于，有意识地为规模化创造条件，并将 AI 作为核心运营能力纳入制度体系。
首要任务是：同时处理数据和结果。
大多数组织都想从技术或模型着手，但领跑者却选择了不同起点。他们首先选定一两个影响重大的业务成果（例如缩短油井交付周期或提高设备可用率），同时评估现有数据基础能否支撑这些目标。同时审视这两个问题，推动企业较早展开必要的讨论，避免底层数据尚未就绪便着手构建模型，最终导致模型无法部署。
员工的 AI 素养必须同步培养，不能等到事后再补。
最被低估的 AI 规模化应用障碍不是技术，而是人。在数十年实践中形成经验直觉的工程师、地球科学家、现场操作人员，往往会对 AI 建议持怀疑态度，尤其是在模型无法用操作术语解释其推理逻辑时。领先企业会正面应对这一问题：开展实践型能力建设，设计始终以人的判断为核心的工作流程，建立反馈闭环，让从业人员了解 AI 建议在哪些情况下正确、哪些情况下有误。信任以透明度和经验为基石，而非建于任务之上。
投资纪律同样重要。
领导者应将资源集中于少数几项与企业绩效直接相关的战略性投入，而不是资助数十项彼此割裂的试验。广而不深，只会徒增活动，却无法产生实效。领先的组织并没有在 AI 方面投入过多资源和精力，而是聚焦少数事项，并全面推向规模化。
分割线已然清晰。大多数能源企业仍只在特定职能、资产或工作流程中创造局部的 AI 价值。能够迈入持续、结构性绩效变革阶段，让改善融入日常运营而非偶尔出现的企业，则要少得多。打通流程不等于实现全企业规模化，而两者之间的差距，正是大多数企业目前受阻之处。
每家能源公司都有部署 AI。真正拉开差距的，是哪些企业能够推动 AI 走出试点和局部成效，迈向规模化应用。那些重新设计业务以便适应规模化的企业，采取了不同的运营方式。决策速度更胜一筹，执行贯彻更加一致，学习效应将持续累积。这正是能够经受波动的企业与具备长期穿越波动周期能力的企业之间的分水岭。