中国石油昆仑大模型迈入主动智能新阶段--AI从"被动问答"变"主动干活" 能源化工全产业链实现智能化升级

中国石油昆仑大模型迈入主动智能新阶段 能源化工全产业链实现体系化智能化升级

导读：在"双碳"目标与数字化转型双重驱动下，能源行业正加速探索人工智能与产业深度融合的新路径。2026年5月28日，中国石油昆仑大模型迭代升级成果正式发布，标志着我国能源化工行业首个全产业链体系化、规模化落地的大模型平台完成从"被动问答"到"主动干活"的关键跨越。这一进展不仅为能源行业的智能化转型提供了可复制的技术范式，也为全球能源领域的AI自主创新贡献了"中国方案"。

事件概述：六大AI高阶能力发布，152个场景规模化落地

根据新华网报道，中国石油昆仑大模型在此次迭代中发布了六大AI高阶能力，包括自主规划与任务拆解、工具调度与执行、专业计算引擎、预测预警引擎、反演计算及可解释性分析引擎。这些能力完整覆盖了工业场景从发现问题、分析决策到自动执行、结果反馈的全流程，实现了人工智能从"你问我答"的被动应答向"自主思考、主动干活"的主动智能升级。

目前，昆仑大模型已深度扎根中国石油主营业务，在科技创新、产业发展、管理提升三大方向建成152个应用场景，覆盖油气勘探开发、炼化生产、技术服务、资本金融等全产业链核心环节。其核心技术架构"1+4+N"以安全自主的全栈国产化人工智能技术为底座，率先完成DeepseekV4等21款大模型在昇腾国产芯片上的精度与性能双对齐，有效解决了算力高负荷运行卡顿、效率不足等难题。中国石油AI中台现已统筹1754P智能算力，储备620TB能源化工行业高质量训练数据，经权威测评数据质量评分高达99.8分，为AI的稳定、高效、安全运行提供了坚实保障。

行业意义：重塑研发模式，提升全要素生产率

昆仑大模型的规模化落地，对能源化工行业具有深远的产业意义。在科技创新领域，该模型重塑了传统石油化工研发模式，开创了"AI先模拟预判、人工再实验验证"的新路径。例如，智能化声波全波形应用场景由二维向三维跨越升级，处理周期由20天压缩至3天，综合成本降低30%以上，成为业内首个达到工业应用精度的三维反演大模型应用。同时，首创的合成橡胶大模型可精准预判7项核心材料性能，关键性质预测准确率最高达95%，大幅减少了重复实验，显著降低了研发成本与周期。

在产业发展领域，昆仑大模型通过建立溢、漏、卡钻井风险预警与处置场景，将钻井风险预警准确率提升至85%以上，上线半年以来累计预警300余次。柱塞气举智能诊断与优化场景在长庆油田全面应用，智能调节超3000口井参数，较传统人工管理工作量减少67%。这些成果直接转化为生产效率的提升与运营成本的下降，为能源行业实现绿色低碳、安全高效发展提供了有力支撑。

趋势观察：从单点应用到全链智能，能源AI迈向自主可控新阶段

昆仑大模型的迭代升级，折射出能源行业人工智能应用从单点试验向全产业链体系化、规模化落地的趋势。当前，全球能源行业正面临数字化转型与"双碳"目标的双重压力，单纯依赖外部算力与通用AI模型已难以满足复杂工业场景的需求。中国石油通过构建自主可控的全栈国产化技术底座，不仅解决了算力依赖问题，更在数据安全与模型可解释性方面取得了突破。

值得关注的是，同步上线的昆仑大模型国际版已支持中文、英语、法语、俄语、阿拉伯语、西班牙语、葡萄牙语7种语言，成为国内能源化工行业首个具备多语言工业智能服务能力的大模型。该版本面向全球能源化工领域开放使用，既可服务中国石油海外业务运营，也可为国际能源企业、海外合作机构提供多语种生产管控、智能研发、安全预警、运营管理等全场景AI服务。这标志着中国自主研发的能源AI技术正加速"出海"，为全球能源行业智能化升级贡献中国智慧。

随着人工智能与能源产业的深度融合，以昆仑大模型为代表的行业级AI平台，有望成为推动能源行业绿色低碳转型、提升全要素生产率的关键基础设施。未来，如何进一步拓展应用场景、提升模型泛化能力、保障数据安全与隐私，将是行业持续探索的方向。

来源：新华网能源，原文链接：详见官方发布。