華為油(you)氣礦(kuang)山(shan)軍團解決方案總裁 蔣旺成(cheng)

>各(ge)行業(ye)實踐證明，人(ren)工智能將成為新質生(sheng)產(chan)力(li)的強力(li)支撐

>大(da)模型及平臺能力(li)將推動(dong)人工智能應用的快速開發和規劃的推廣復制

>油氣企(qi)業應用人工(gong)智能大模型，要從場(chang)景規劃、架構設計、運營體系三個方面(mian)(mian)進行全面(mian)(mian)思考與布局(ju)

新(xin)質生(sheng)產力(li)的核心在于創新(xin)，關鍵則(ze)在于“質”，促進(jin)生(sheng)產力(li)提(ti)升(sheng)的方式應該達到“有(you)足夠(gou)競爭力(li)門檻”的目標。這意味著不僅要有(you)新(xin)的技術突(tu)破，而(er)且必須能(neng)夠(gou)大規模(mo)復制、普惠全行業。

如今，各行(xing)業實踐證(zheng)明，人工智(zhi)能(neng)(neng)將(jiang)成(cheng)為新質(zhi)生產力的強力支撐(cheng)。其(qi)中，大模型及平臺能(neng)(neng)力識別準、漏報(bao)少、泛化性強，是人工智(zhi)能(neng)(neng)高質(zhi)量發展的保障，將(jiang)推動(dong)人工智(zhi)能(neng)(neng)應用的快速開發和規劃的推廣復(fu)制。

過去幾年里，我們看(kan)到很(hen)多(duo)企業已(yi)經在(zai)不同程度上開展了人工智(zhi)能的(de)應用，但在(zai)傳(chuan)統的(de)開發模型中，面臨著五大挑戰：

一是算法精度低，準確率和(he)誤報率難以達到(dao)(dao)工(gong)業(ye)級(ji)的(de)(de)要求(qiu)；二是負樣(yang)本(ben)(ben)無法窮舉，工(gong)業(ye)場景很(hen)多異常(chang)樣(yang)本(ben)(ben)無法獲取，并隨著時間推移(yi)不(bu)斷出(chu)現新的(de)(de)變化；三是算法通用性差(cha)，基于某個場景的(de)(de)應用，到(dao)(dao)了新的(de)(de)場景后需要重(zhong)新開發(fa)或者優(you)化；四(si)是數(shu)據(ju)出(chu)園區，生(sheng)產數(shu)據(ju)需要拿到(dao)(dao)企業(ye)之外(wai)訓練，帶來數(shu)據(ju)安全的(de)(de)問題；五是人(ren)(ren)才(cai)儲備不(bu)足，面向人(ren)(ren)工(gong)智能開發(fa)的(de)(de)人(ren)(ren)員(yuan)技能門檻要求(qiu)高。

面對這些人(ren)工智(zhi)能落(luo)地難問題，引入新的(de)(de)架構(gou)和大(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)技(ji)術成為破局的(de)(de)關(guan)鍵。新的(de)(de)架構(gou)主(zhu)要指(zhi)中心(xin)訓練(lian)與邊緣推理的(de)(de)兩級架構(gou)。大(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)則包含(han)視覺大(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)、預測大(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)、自然語(yu)言大(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)、多模(mo)(mo)態大(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)及科學計(ji)算大(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)等(deng)不同方向。

在“大(da)(da)模(mo)型熱”的時候，我們更需要(yao)冷靜(jing)分(fen)析，厘清其(qi)范(fan)疇。首先(xian)，大(da)(da)模(mo)型不(bu)(bu)局限于自然語言處理(li)或(huo)者對話應(ying)用(yong)(yong)，如(ru)ChatGPT。本質上(shang)，大(da)(da)模(mo)型提出(chu)了一個人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)的新范(fan)式，即通過預(yu)訓練（Pre－trained）的機制，采用(yong)(yong)Transformer或(huo)其(qi)他(ta)架構達到生成式（Generative）的目(mu)標，從(cong)而(er)實現(xian)人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)效果的顯著提升。其(qi)次，大(da)(da)模(mo)型并不(bu)(bu)等同于泛人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)或(huo)者通用(yong)(yong)人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)，也不(bu)(bu)能(neng)包治百(bai)病(bing)。AI大(da)(da)模(mo)型、傳統模(mo)型（也稱(cheng)“小模(mo)型”、專用(yong)(yong)模(mo)型）以及機理(li)模(mo)型，各有其(qi)優勢，企(qi)業應(ying)該按需采用(yong)(yong)。

截至目前，能源領域(yu)、冶煉(lian)領域(yu)、勘探(tan)開發領域(yu)、煉(lian)油化(hua)工領域(yu)的(de)(de)龍頭(tou)企業都(dou)已經(jing)進行(xing)了大(da)量有益(yi)的(de)(de)嘗試。尤其是(shi)“數實融合”，即“行(xing)業Know－how＋人(ren)工智能大(da)模(mo)(mo)型”的(de)(de)模(mo)(mo)式能夠加速大(da)模(mo)(mo)型的(de)(de)落(luo)地，已得到(dao)了初(chu)步(bu)成功的(de)(de)驗證。綜合這些行(xing)業龍頭(tou)企業的(de)(de)實踐(jian)經(jing)驗，我認為(wei)，油氣企業應(ying)用人(ren)工智能大(da)模(mo)(mo)型，要從場(chang)景規劃(hua)、架(jia)構設計、運營體系三個(ge)方面(mian)進行(xing)全面(mian)思考與布局。

首(shou)先，場(chang)景規劃的(de)布局。各業務部門圍繞主航道，從場(chang)景價(jia)值(zhi)、可(ke)復制性(xing)、技(ji)術(shu)可(ke)行性(xing)、需求緊迫性(xing)等(deng)多維(wei)度評估篩選，做好場(chang)景排(pai)序與(yu)分階段實施(shi)規劃，形成企業維(wei)度的(de)場(chang)景藍圖。

其次，布局大模型的(de)部署架構(gou)。企(qi)業應明確算(suan)力規劃、數據(ju)管理、不同(tong)類(lei)別大模型架構(gou)設計等問(wen)題，在企(qi)業的(de)兩級私有云(yun)基(ji)礎上(shang)布局，實(shi)現算(suan)法與(yu)算(suan)力資源的(de)云(yun)邊協同(tong)、邊用邊學和(he)共建(jian)共享。

再次，構建(jian)團隊保障(zhang)、能力建(jian)設、流(liu)程機制保障(zhang)等(deng)完(wan)整(zheng)運營體(ti)系(xi)，保證(zheng)企(qi)業(ye)人(ren)工智能的長期運營與持(chi)續發(fa)展。

最后，“行(xing)(xing)(xing)業(ye)Know－how＋人(ren)工智能(neng)大模型”的(de)(de)模式需要向(xiang)油(you)氣行(xing)(xing)(xing)業(ye)專家學習，需要持續加深對行(xing)(xing)(xing)業(ye)的(de)(de)業(ye)務場(chang)(chang)景(jing)認識，把人(ren)工智能(neng)開(kai)發(fa)與(yu)(yu)運營的(de)(de)能(neng)力(li)(li)賦(fu)予油(you)氣企業(ye)，從(cong)而激發(fa)企業(ye)的(de)(de)內生動力(li)(li)，讓(rang)人(ren)工智能(neng)的(de)(de)能(neng)力(li)(li)外溢(yi)，實現場(chang)(chang)景(jing)應用的(de)(de)規模復制(zhi)與(yu)(yu)快速推(tui)廣(guang)，為(wei)全行(xing)(xing)(xing)業(ye)注(zhu)入新(xin)質生產力(li)(li)。

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