在人工智能加速融入實(shí)體經(jīng)濟(jì)的背景下，能源等基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)正加快邁入以數(shù)據(jù)驅(qū)動、系統(tǒng)重構(gòu)為特征的數(shù)智化轉(zhuǎn)型新階段。

日前，華為中國政企業(yè)務(wù)副總裁郭振興在“華為中國合作伙伴大會2026”上發(fā)布了2026年八大“行業(yè)+AI”旗艦解決方案。其中，面向油氣礦山的智慧作業(yè)區(qū)方案、面向鋼鐵行業(yè)的智能冶煉方案，成為觀察能源行業(yè)智能化演進(jìn)的重要切口。

走進(jìn)上萬平米的大會展廳，從油氣礦山到鋼鐵冶煉，從井下作業(yè)到高爐控制，各個細(xì)分行業(yè)板塊分區(qū)展開，數(shù)字場景被一一還原，一系列已落地的應(yīng)用實(shí)踐案例集中呈現(xiàn)。人工智能正由“輔助工具”加快轉(zhuǎn)向“生產(chǎn)系統(tǒng)”，能源行業(yè)圍繞安全、效率與成本三大核心要素，逐步探索一條由數(shù)據(jù)打通、平臺支撐到智能體驅(qū)動的現(xiàn)實(shí)路徑。

現(xiàn)場作業(yè)：智能化轉(zhuǎn)型提速

“2025年是‘行業(yè)+AI’深度融合元年，2026年則是深耕之年。”郭振興的判斷，在油氣礦山板塊展區(qū)得到具體展示。

在礦山人工智能大模型展臺，大屏上，一條模擬的巡檢路線正以動態(tài)畫面實(shí)時展開。觀展者可以以“第一視角”進(jìn)入井下作業(yè)環(huán)境，系統(tǒng)自動規(guī)劃最優(yōu)巡檢路徑，并同步顯示設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)。這種由模型驅(qū)動的巡檢方式，正在替代傳統(tǒng)依賴人工經(jīng)驗的作業(yè)模式。

“在礦山領(lǐng)域，AI已在安全保障方面展現(xiàn)出明顯成效。”現(xiàn)場工作人員向《中國能源報》記者介紹，“華為聯(lián)合行業(yè)伙伴，在采煤、掘進(jìn)、主運(yùn)、安監(jiān)等專業(yè)領(lǐng)域孵化100多種AI算法。井下的煤流運(yùn)輸系統(tǒng)每天要把上萬噸煤炭，從采煤工作面通過皮帶運(yùn)送至大煤倉，以前皮帶異物、堆煤檢測需要人工巡檢排查，耗時耗力，還可能存在漏查、誤報情況，埋下安全隱患。現(xiàn)在通過機(jī)器視覺和人工智能大模型，實(shí)現(xiàn)了對煤流運(yùn)輸系統(tǒng)的可視化，實(shí)時精準(zhǔn)監(jiān)控,準(zhǔn)確率達(dá)95%以上，確保了煤流輸出系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行。

“掘進(jìn)作業(yè)是礦井安全生產(chǎn)的關(guān)鍵，經(jīng)常需要多個工序協(xié)同配合，過去對井下危險區(qū)域采取‘人盯人’的方式進(jìn)行安全監(jiān)控。現(xiàn)在通過AI監(jiān)測技術(shù)，還可以實(shí)現(xiàn)對掘進(jìn)作業(yè)全流程智能監(jiān)控，較好的消除了監(jiān)管盲區(qū)。”上述工作人員說，“比如在頂板支護(hù)作業(yè)時，系統(tǒng)可以準(zhǔn)確識別作業(yè)人員操作是否規(guī)范，一旦出現(xiàn)安全隱患，會立即廣播告警并聯(lián)動停機(jī)，更好的保障人員安全。”

當(dāng)前，全球已有約3000萬AI智能體在協(xié)同工作，它們以“數(shù)字員工”的形態(tài)嵌入業(yè)務(wù)流程，推動生產(chǎn)力結(jié)構(gòu)發(fā)生變化。在能源行業(yè)，這種“數(shù)字員工”也在成為關(guān)鍵變量。

在油氣展區(qū)的演示屏前，工作人員通過系統(tǒng)還原了油井啟停判斷的全過程：過去依賴人工查看監(jiān)控畫面，如今通過機(jī)器視覺大模型自動識別狀態(tài)；過去依賴經(jīng)驗分析異常原因，如今系統(tǒng)可自動調(diào)用多源數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷；過去需要現(xiàn)場處置，如今可結(jié)合遠(yuǎn)程控制實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)。

可以預(yù)見，隨著數(shù)據(jù)不斷積累、算力能力持續(xù)提升，AI將在油氣勘探、生產(chǎn)、運(yùn)輸?shù)热湕l中發(fā)揮越來越大的價值，成為提質(zhì)增效的重要支撐。

數(shù)智化核心：數(shù)據(jù)貫通勢在必行

隨著AI逐步進(jìn)入生產(chǎn)系統(tǒng)，其價值加速顯現(xiàn)，而支撐這一變化的關(guān)鍵前提，是數(shù)據(jù)體系的重構(gòu)。

油田智慧作業(yè)區(qū)中的一段作業(yè)演示，揭示了油氣行業(yè)長期存在的結(jié)構(gòu)性問題。現(xiàn)場工作人員告訴《中國能源報》記者，當(dāng)前不少油田仍面臨三大現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)：一是作業(yè)效率偏低，巡檢高度依賴人工；二是系統(tǒng)割裂，形成“煙囪式”架構(gòu)；三是流程冗長，決策鏈條復(fù)雜，高度依賴經(jīng)驗判斷。

“系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)無法打通，跨應(yīng)用調(diào)用非常困難。而人工智能的應(yīng)用恰恰依賴于數(shù)據(jù)。”上述工作人員直言，“在實(shí)際工作上我們發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)若無法貫通，數(shù)據(jù)便難以高效利用，行業(yè)智能化也就無從談起。”

針對以上挑戰(zhàn)，華為推出了智慧作業(yè)區(qū)解決方案。該方案基于華為統(tǒng)一的應(yīng)用市場平臺，并集成核心產(chǎn)品GTS元圖工坊，它融合了AI引擎、數(shù)據(jù)引擎和流程引擎，將分散在各系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)統(tǒng)一匯聚、打通，構(gòu)建起數(shù)據(jù)共享的基礎(chǔ)。

工作人員解釋：“在這一平臺之上，我們聯(lián)合昆侖數(shù)智等合作伙伴，開發(fā)了一系列面向油田的智能化應(yīng)用。我們引入了時下前沿的‘智能體’理念——可以將其理解為‘?dāng)?shù)字員工’，它具備感知、分析、決策、處置的完整能力。通過智能體的方式，每一個業(yè)務(wù)流都可以實(shí)現(xiàn)從人工到智能化的轉(zhuǎn)變。”

在油田場景中，感知環(huán)節(jié)，通過機(jī)器視覺智能識別油井啟停狀態(tài)，替代人工現(xiàn)場巡檢；在分析與決策環(huán)節(jié)，系統(tǒng)自動匯聚多平臺數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)異常原因快速精準(zhǔn)定位；在執(zhí)行處置環(huán)節(jié)，依托遠(yuǎn)程控制實(shí)現(xiàn)設(shè)備啟停，大幅度減少現(xiàn)場人工干預(yù)。

“通過這一流程再造，我們顯著減少了人員投入，縮短了異常處理時長。”他說，這類優(yōu)化可以在多個業(yè)務(wù)流程中疊加，從而推動油氣田整體生產(chǎn)模式的升級。

在傳統(tǒng)模式下，數(shù)據(jù)分散、流程割裂、決策依賴經(jīng)驗，導(dǎo)致效率與安全難以同步提升。而在新體系中，數(shù)據(jù)被統(tǒng)一匯聚，模型持續(xù)學(xué)習(xí)，流程實(shí)現(xiàn)閉環(huán)，生產(chǎn)系統(tǒng)逐步具備“自我優(yōu)化”運(yùn)行能力。

值得注意的是，這一過程并非一蹴而就。據(jù)介紹，系統(tǒng)在運(yùn)行中會對每一次判斷進(jìn)行再評估，將準(zhǔn)確結(jié)果納入樣本庫，持續(xù)訓(xùn)練模型，實(shí)現(xiàn)能力迭代。

從更廣泛的行業(yè)實(shí)踐看，數(shù)據(jù)融合正在成為共識。云鼎科技股份有限公司工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部總經(jīng)理王磊指出，通過將人工智能大模型與井下設(shè)備聯(lián)動，煤礦可以實(shí)現(xiàn)從風(fēng)險捕捉到處置的全流程閉環(huán)。例如，系統(tǒng)可自動捕捉安全隱患，并與人員定位系統(tǒng)匹配，精準(zhǔn)定位違章人員，同時自動匹配處置方式，提升安全管理水平。

產(chǎn)業(yè)升級：中國智能化方案加速成型

在鋼鐵智能冶煉展區(qū)，高爐運(yùn)行的關(guān)鍵參數(shù)正在大屏上實(shí)時跳動。不同于以往依賴?yán)蠋煾到?jīng)驗進(jìn)行調(diào)控的方式，如今系統(tǒng)可以基于模型對爐溫進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測，并自動給出優(yōu)化建議。

上海寶信軟件股份有限公司黨委書記、董事長田國兵作為華為合作伙伴代表發(fā)言，他指出，寶信軟件與華為合作歷史悠久，從自動化、信息化到智能化；從數(shù)據(jù)中心到智算中心；從鋼鐵到有色、礦山、化工等多個行業(yè)；從產(chǎn)品合作到生態(tài)合作，雙方攜手共研、共推、共贏，以AI重新定義鋼鐵，為客戶提供一體化、智能化的“中國方案”。

以熱軋環(huán)節(jié)為例，通過帶寬展寬預(yù)測技術(shù)，生產(chǎn)系統(tǒng)能夠提前對產(chǎn)品規(guī)格進(jìn)行判斷，從而提升柔性制造能力；在質(zhì)量控制環(huán)節(jié)，鋼鐵表面缺陷檢測系統(tǒng)的應(yīng)用，使問題能夠在生產(chǎn)過程中被及時識別與處理。

這種轉(zhuǎn)變，在成本端也得到直接體現(xiàn)。郭振興舉例指出，在鋼鐵領(lǐng)域，通過AI實(shí)現(xiàn)高爐爐溫精準(zhǔn)預(yù)測，可幫助企業(yè)每噸鐵水降低成本5至10元。

從單一工序延伸至全流程，行業(yè)路徑愈發(fā)清晰。未來鋼鐵行業(yè)推動AI深化應(yīng)用，將主要沿四個方向展開：一是“AI+研發(fā)”，重構(gòu)研發(fā)流程；二是“AI+制造”，提升現(xiàn)場控制能力；三是“AI+服務(wù)”，優(yōu)化管理流程；四是“AI+治理”，推動企業(yè)治理方式變革。

與此對應(yīng)的，是一套更為完整的方法論。比如，上海寶信軟件股份有限公司提出了“五位一體”新范式，即場景、模型、數(shù)據(jù)、算力、平臺。這一框架旨在解決流程工業(yè)體量大、周期長、系統(tǒng)復(fù)雜的問題，為行業(yè)提供長期、可持續(xù)的解決方案。

這一框架并未局限于鋼鐵場景。如今，我國在能源與重工業(yè)智能化領(lǐng)域，已經(jīng)形成從技術(shù)、產(chǎn)品到解決方案的完整能力體系，這種體系還具備跨區(qū)域復(fù)制能力，能夠適應(yīng)不同資源稟賦與產(chǎn)業(yè)條件。

從油氣田的遠(yuǎn)程智能作業(yè)，到礦山的無人運(yùn)輸系統(tǒng)，再到鋼鐵冶煉的模型控制，華為以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以模型為核心，以平臺為支撐，推動油氣礦山板塊生產(chǎn)體系向智能化演進(jìn)。這一發(fā)展路徑，正由企業(yè)實(shí)踐加快上升為行業(yè)共識，并逐步凝練為具有推廣價值的“中國方案”。

文 | 本報記者 董梓童