給油氣田裝上“超級(jí)智能大腦” 智能化分析預(yù)測(cè)成為重要抓手

，逐步訓(xùn)練和優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)算法，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別與標(biāo)注，成功構(gòu)建國(guó)內(nèi)首個(gè)基于自動(dòng)知識(shí)抽取和知識(shí)圖譜架構(gòu)的油氣行業(yè)知識(shí)庫(kù)，奠定了勘探開發(fā)認(rèn)知計(jì)算應(yīng)用基礎(chǔ)，形成油氣勘探開發(fā)的“超級(jí)智能大腦”。

與此同時(shí)

，國(guó)雙還進(jìn)一步打造了包括智能油氣藏、智能井場(chǎng)、智能管道、油氣智能生產(chǎn)管控、油氣知識(shí)共享等業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景的智能油氣田整體解決方案，并與國(guó)內(nèi)多個(gè)油氣田企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)等客戶進(jìn)行了深度合作，技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)得到了充分驗(yàn)證。

“混合式產(chǎn)業(yè)智能”是可行之道

油氣行業(yè)是人工智能技術(shù)賦能傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的場(chǎng)景之一

，據(jù)國(guó)雙首席技術(shù)官劉激揚(yáng)介紹，要想真正把AI能力落地到具體場(chǎng)景為產(chǎn)業(yè)所用，需要“混合式產(chǎn)業(yè)智能”的加持。

他表示

，“混合”首先指的是感知智能和認(rèn)知智能的混合。前者指計(jì)算機(jī)視覺、語(yǔ)音識(shí)別等感知層面的智能，后者則指讓機(jī)器像人一樣，通過對(duì)知識(shí)的學(xué)習(xí)、積累和應(yīng)用來實(shí)現(xiàn)認(rèn)知能力，“要實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，必須賦予計(jì)算機(jī)理解語(yǔ)言、學(xué)習(xí)知識(shí)、積累經(jīng)驗(yàn)、運(yùn)用相關(guān)知識(shí)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理、解決現(xiàn)實(shí)世界問題的能力”。

第二是指數(shù)據(jù)和知識(shí)的混合。劉激揚(yáng)表示

，要想把垂直行業(yè)積累的大量數(shù)據(jù)有效利用起來，必須對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景有深入理解，只有把數(shù)據(jù)和知識(shí)匯聚起來，才能真正理解垂直行業(yè)的具體業(yè)務(wù)，進(jìn)而滿足行業(yè)客戶的需求。

第三是行業(yè)專家和數(shù)據(jù)科學(xué)家的混合

。行業(yè)專家負(fù)責(zé)提供行業(yè)領(lǐng)域的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，數(shù)據(jù)科學(xué)家則用這些知識(shí)做深度的數(shù)據(jù)挖掘、構(gòu)建有效的模型，人工智能落地產(chǎn)業(yè)需要二者的高度協(xié)作。

“無論是智慧法院、智慧能源，還是智慧園區(qū)

、智慧城市，要想在行業(yè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)人工智能的場(chǎng)景化落地，都需要‘混合’的能力和打法。”劉激揚(yáng)強(qiáng)調(diào)。

薛小渠同樣表示，要想把人工智能技術(shù)應(yīng)用于行業(yè)場(chǎng)景

，尤其是油氣這樣傳統(tǒng)而復(fù)雜的行業(yè)，技術(shù)儲(chǔ)備、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的積淀、人工智能的思維邏輯、扎根真實(shí)的應(yīng)用場(chǎng)景等缺一不可。這既是人工智能技術(shù)落地油氣行業(yè)的經(jīng)驗(yàn)，也是可以推而廣之的范式。