人工智能最早源于1936年图灵提出的图灵机模型，图灵在《计算机能思维吗》一文中首次提出机器能够思维的论述。随后，计算机的发明和信息论的出现为人工智能发展奠定的良好基础。1956年达特茅斯会议上，约翰·麦卡锡等学者将“使用机器模拟人类认知能力”技术命名为“人工智能”。近些年，随着大数据的应用、深度学习技术的出现以及计算力的大幅提升，人工智能呈现井喷式发展，被广泛应用到能源、化工、医疗、交通等领域，成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。
在当前资源、安全和环保的重重约束下，油气行业面临着结构性产能过剩、安全环境风险突出、自主创新能力较弱、高端产品不足的严峻挑战，亟需应用人工智能等现代信息技术变革生产、管理、营销模式，重塑产业链、供应链和价值链，实现行业的高质量发展。可以预见，人工智能与石油石化行业的深度融合将成为行业数字化转型，智能化发展的新引擎。普华永道在一份报告中预测，到2025年，油气公司通过将人工智能部署于上游业务，可以节省1000亿-10000亿美元的资本和运营支出。
跨界合作，国际油气公司部署人工智能应用
人工智能已成为全球领先油气企业转型发展的重要战略举措，各国油气企业积极开展与科技伙伴的跨界合作，共同推动人工智能在油气领域的创新应用，产生了壳牌+微软、道达尔+谷歌云、雪佛龙+斯伦贝谢+微软等跨界组合。
壳牌的人工智能集中于四个领域，包括加油站管理人工智能、设备维护人工智能、定向井钻井人工智能、员工交互人工智能。以设备维护为例，壳牌利用人工智能技术预测设备的保养周期，减小作业停工时间。壳牌预计将有超过6万件设备资产应用智能化技术解决保养预测的问题。
埃克森美孚通过人工智能改善上游生产活动，从油井中收集数据，利用人工智能优化油井性能，并通过分析数据控制运营成本、降低设备耗损。同时，埃克森美孚与麻省理工学院合作设计用于海洋勘探的人工智能机器人，该机器人具有自学能力,能够在艰苦条件下自主操作，并能根据勘探环境改变任务参数。
BP风投公司投资2000万美元于Beyond Limits公司，开发可以定位开发储集层、生产和提炼原油、销售和供应提炼产品的人工智能软件，旨在提高决策速度，管理运营风险，实现决策过程自动化。
道达尔与谷歌云签署协议，共同开发人工智能解决方案，加速石油和天然气的勘探和生产。双方合作探索油气勘探和生产的智能化解决方案，聚焦地下成像的智能化处理与解释，特别是地震数据处理解释研究和技术文件分析的自动化，以提高工程师勘探和评价油气田的效率。
雪佛龙、斯伦贝谢、微软三方合作，雪佛龙提供数据和业务需求，斯伦贝谢提供DELFI平台，微软提供云服务，三方构建开放共享的数据生态环境，加快数据分析速度，从而产生新的勘探机会，推动各项作业活动高效开展。
深入业务，人工智能助力业务数字化转型
人工智能为实现油气全产业链转型提升提供了新动能，油气行业通过应用人工智能可实现业务优化、预测预警、自动化作业和决策支持。
1. 业务优化
人工智能与业务深度融合，通过对海量数据的挖掘和分析，不断发展、完善、优化业务。如勘探开发领域将多类型的数据进行深度融合，建立油藏优化模型调整油气生产，实现油田全生命周期产出最大化；炼化生产领域基于生产工艺实时优化系统，利用智能化分析技术，有效提高芳烃的收率，降低装置能耗。
2. 预测预警
充分利用人工智能，对生产运营状态进行预测和判断，及时预警与处理事故，优化生产能力和管理能力。阿帕奇公司使用预测性分析工具预见电潜泵等关键油泵设备的故障，成立了协作式行业数据库（电潜泵可靠性信息与故障追踪系统ESP RIFTS），记录并量化超过10万个油泵的位置和运营状况。通过数据，发现了40种可采取行动的变量，用于改善电潜泵性能，大幅提升了设备运行时间和产量，降低了生产损失。
3. 自动化作业
从生产方面看，石化行业属于高危行业，人工智能的运用能够替代危险岗位人员的工作。企业运用人工智能，通过智能巡检、智能机器人等手段保障生产稳定运行，将员工从繁杂的重复性、机械性操作中解放出来，使员工的主要精力集中在流程制定、过程监控、关键业务决策方面，大幅度提高工作效率、降低人工成本、缩短工作周期。
4. 决策支持
能源化工企业运用人工智能挖掘数据价值，形成数据洞察，将决策建立在科学深入的分析之上，形成规范的智能化处理与分析流程，有效降低对人工经验的高度依赖性和分析结果的主观性，克服人工处理与分析因人而异、效率低下、知识与经验无法积累和复用等弊端。如基于国内外成熟盆地的勘探开发成果，对盆地进行勘探开发全生命周期的分析，形成智能勘探决策，指导预测剩余优质油气资源空间分布，明确勘探重点和目标。
人工智能技术有望突破石油勘探开发面临的瓶颈问题，实现由纵向职能制烟囱式管理向一体化协同运行、扁平化管理模式转变，重构业务流程，实现提质、降本、增效，助力企业的数字化转型发展。在勘探开发领域，人工智能通过分析勘探、开发和生产领域的数据信息，帮助石化企业从海量的业务资料中发现潜在规律；在炼化生产领域，人工智能有助于优化生产过程，降低能耗和成本；在油气销售领域，人工智能有助于把握消费者信息与需求，提供更完善的产品与服务；在经营管理领域，人工智能有助于优化管理流程、辅助智能决策，提升企业精益管理水平。
