大多數人談AI，談的是寫代碼、做PPT、幫你回郵件。

但在中國油田，有一群人正在用AI做一件更“硬核”的事：在地下幾千米的地層里找油。

這一產業變革的信號，在今年的華為中國合作伙伴大會2026上，已經變得越來越清晰：AI開始進入油氣行業的核心生產系統。它不再只是做報表、管辦公，而是開始參與地震勘探、鉆井決策、生產優化，那些真正決定一口井能不能出油的關鍵環節。

石油Link在現場感受到，油氣行業很可能是AI引發深層變化的領域之一。

東方天安副總經理 竇海濤

對此，在大會期間，石油Link還專訪了華為合作伙伴——北京東方天安科技有限公司（以下簡稱“東方天安”）副總經理竇海濤。長期服務油氣行業客戶的他，給出了一個非常直接的判斷：這一輪油氣智能化最大的變化，是AI開始從輔助工具，變成智能決策平臺。

也就是說，AI正在真正“打”入油田內部。

01

少有人注意的AI戰場

如果把AI在各個行業的落地做一個排序，可能很多人第一時間想到的并不是能源行業。

然而在華為看來，這恰恰是極具潛力的領域之一。

在華為中國合作伙伴大會2026 上，華為提出一個非常清晰的戰略方向——“行業+AI”。

華為常務董事汪濤在大會演講中表示，華為堅持全面擁抱AI，打造堅實的算力底座，開源開放，用AI技術重構產品和方案，支持伙伴使能千行百業全面智能化。

AI真正的價值，不僅在于技術本身，更在于進入行業核心業務。

而油氣行業數據足夠多，計算量足夠大，價值足夠高，是AI落地的天然沃土。

油氣行業的運行，本質上是一場數據驅動的決策。從勘探數據到生產數據，再到設備監測數據，整個行業的運行幾乎建立在數據之上。

尤其是在勘探環節，新一代高密度采集技術直接帶來數據量的百倍增長。以前，地震采集道間距通常在100米，如今道間距已經縮小到12.5米，一個幾百平方公里規模的三維工區，產生幾十TB地震數據并不罕見。

數據量的爆炸式增長，讓算力逐漸成為油氣勘探的重要瓶頸。

而這，還只是勘探一個環節。

整條油氣產業鏈，涉及勘探、開發、生產、儲運等環節，每一個環節都需要大量計算和決策。

更關鍵的是，AI在油氣行業創造的價值，遠不止于提升幾個百分點的效率那么簡單，更可能直接改寫勘探成功率、設備故障率和生產效率。而這三個指標背后，往往是動輒數十億、數百億的投資回報。

也正是在這樣的行業背景下，在今年的華為中國合作伙伴大會2026上，華為中國政企業務副總裁郭振興與伙伴一起發布了2026年八大“行業+AI”旗艦解決方案，油氣行業智慧作業區解決方案就赫然在列。

研究機構IDC 發布的《中國人工智能行業應用發展研究報告，2025》也印證了這一判斷，報告指出，2024年到2025年AI在實體經濟中的滲透率增長達到67%，能源行業是增速最快的領域之一。

這個賽道，遠比外界想象中更熱，也更有價值。

02

自研算力，打入油田內部

不過，在很長一段時間里，油氣行業的AI化，始終存在一道隱形的門檻。

我國的油氣行業的核心計算系統，在部分領域長期依賴國外技術，尤其是地震數據處理和高性能計算領域。而這些系統，直接參與勘探決策，儲量有多少、井打在哪。這不只是供應鏈的隱患，更關系到油氣企業核心技術能力的掌控。

真正的突破，發生在十年前。

2014年底到2015年初，在中國石油一項國家級項目中，東方天安與華為聯合交付了一套面向地震數據處理的大規模計算平臺。項目的關鍵任務，是讓自研地震處理解釋軟件GeoEast能夠在新的平臺上穩定運行。

聽起來似乎只是一次系統遷移，但真正做起來卻并不容易。

GeoEast是一套歷經二十多年迭代的工業化軟件，堪稱國內最復雜的能源行業應用系統之一，能處理陸地、過渡帶、海洋等各類地質條件下的地震資料。這樣一套高度復雜的軟件系統，在新的平臺上實現穩定運行，沒有任何已知先例，沒有任何成熟參考，可以說是一道沒人走過的難關。

“硬件性能我們可以快速補齊，但軟件適配是繞不開的‘硬骨頭’。一個模塊出問題，整個系統就跑不起來。”竇海濤的話，道出了當時的困境。

為了完成這項工作，華為投入高水平研發團隊，東方天安也派出熟悉油氣行業的資深工程師。一邊懂代碼，一邊懂場景，兩支隊伍拼在一起，組成聯合攻堅小組，前后死磕8個月，逐模塊測試、調優、驗證，攻下了一個又一個技術壁壘。

東方天安工程師的加入，讓華為ICT專家在"定不了位"的時候精準找到問題所在，讓整個適配周期提前了整整3到5個月。

結果不只是跑起來了，而且跑贏了。

最直觀的變化是地震數據處理效率，疊前時間偏移（PSTM）和疊前深度偏移（PSDM）處理耗時縮短了70%，過去數周的計算工作，現在幾天內可以完成。與此同時，鉆井成功率提升了20個百分點，同等機柜規模下可處理的工區面積擴大了約10倍。

談及這一點，竇海濤非常自豪。因為算力水平提升一個量級，地震數據處理周期會明顯縮短，甚至可以實現“當年采集、當年發現、當年探明儲量”。

這件事的意義，不只是一次技術升級。它證明了一件事：全棧自研軟硬件，已經可以承載油氣行業最核心的計算任務。算力的命門，正在回到自己手里。

對于油氣行業來說，這一步并不容易。

03

讓數智化在油田落地生根

但技術能否真正改變行業，還面臨一個現實的問題：如何將技術轉化為生產力？

油氣行業的數智化轉型，并非簡單的技術應用即可實現。

從勘探到開發，從生產到管網，每一個環節都有極高的專業門檻。很多ICT公司在進入油氣行業時，最后都撞向同一堵墻：技術很先進，但對行業場景缺乏深入理解。

竇海濤一語道破本質：“ICT 公司解決技術問題，油氣行業解決生產問題。兩者之間，隔著一道行業Know-How的門檻。

華為的解法，不是自己跨界去邁這道檻，而是用“伙伴+華為”體系的創新模式，找到最懂油田的人，一起把技術變成生產力。

在這個體系里，華為做油氣數智化的“生態基石”，把算力、聯接、AI 能力的技術底座做厚做硬。它打造了鯤鵬、昇騰算力平臺，開源開放昇騰 CANN 生態，建設華為云算力黑土地，解決通用技術的問題；而行業伙伴則負責把華為的通用技術翻譯成油田能“聽懂”、能用好的生產語言，真正嵌入業務流程。

東方天安，就是翻譯者之一。

這家成立于2001年、扎根油氣行業20多年的公司，對油田生產流程和技術需求有著長期積累。

2014年，東方天安開啟與華為的合作之旅。彼時，雙方更多是產品合作關系，華為提供ICT產品，東方天安作為渠道商或集成商交付客戶，是簡單的價值鏈分工。

如今，伴隨著華為技術底座的升級與生態開放戰略的推進，雙方關系已經逐步深化。

東方天安組建了由勘探開發專家博士領銜的專業團隊，與華為基于共同的行業目標，整合各自優勢，圍繞油氣行業勘探開發等專業場景聯合創新，落地解決方案，共同為油氣客戶創造更多價值。

這樣的協同模式，讓技術與行業之間鴻溝被填平，也讓ICT技術得以更快進入油氣行業的實際生產場景。

竇海濤在采訪中這樣描述這種變化：合作從單向供需關系，逐漸演變為生態協同。過去是簡單的甲乙方關系，現在是兩支專業隊伍拼在一起，緊密協作，打同一場仗。

華為中國政企業務總裁吳輝在大會上直接點出了這套體系的核心邏輯：“華為將以共享打破與伙伴的邊界、以融合重構與伙伴的合作范式、以躍升定義‘伙伴+華為’體系的新高度，助力千行百業加速邁向數智世界?！?/p>

04

AI，正在改變油氣業

當算力底座筑牢，當生態模式穩固，AI 開始在油氣行業全面滲透。

研究機構Gartner在《2026年十大戰略技術趨勢》中預測，“到2028年，大約15%的日常工作決策將由AI自主完成。 AI的角色，將從回答問題，升級為提供建議，最終進化為自主執行。”

這一變化正在油氣行業真實發生。

比如勘探最核心FWI全波形反演，以前很多工作需要處理人員盯著屏幕，憑借經驗操作手動。這種工作，枯燥、費眼、耗時，且容不得半點差錯，因為這直接影響后續的儲層判斷。

東方天安與華為在東方物探項目的合作中，將AI算力和算法引入這一模塊。作為地震勘探計算量最大的環節之一，AI的介入不僅處理效率提升10倍，成像精度也同步提高。

“大量簡單重復、耗時耗力，又很枯燥的工作，特別適合AI來干這事兒”。竇海濤對此深有感觸，在他看來，AI的價值恰恰在于將人從重復勞動中解放出來，去從事更具創造性和決策性的工作。

然而，AI帶來的變革遠不止此。

油田設備巡檢，變化同樣直觀而深刻。傳統井場巡檢，通常需要3人一組，實行12小時一班的不間斷巡查，不僅人力成本高，還存在頻次有限、漏檢風險大的問題。

而AI的出現，直接顛覆了這一模式。

依托AI技術對現場視頻設備進行智能化升級，構建智能巡檢系統。系統能夠對設備運行狀態進行自動識別和分析，巡檢頻率從每周1次提升到每天1-2次，缺陷發現率大幅提升，運維效率提升25%。

甚至自動抄表、自動報警、自動捕捉設備異常，這些過去需要人工值守的工作，也在被系統接管。同時，這類能力可以在現有視頻設備基礎上進行升級部署，無需大規模新建硬件。

目前，中國石油長慶油田已經在部分區域推進無人井場建設，正是這一趨勢的縮影。未來的油田，將是工程師、算法模型與自動化系統協同工作，傳統生產運行方式迎來深刻變革。

在煉化領域，AI+數字孿生技術，正在推動煉化企業從"燃料型"向"高端化工原料型"轉型；在安全生產領域，基于AI視覺分析與邊緣計算的技術應用，也將幫助企業把安全管理從"事后處置"前移到"事前預防"。

這些變化，并非孤立的試點，而是正在形成燎原之勢。

從數字化油田，到智能油田，這扇門已經打開了。