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讓人工智能大模型為油氣行業(yè)注入新質(zhì)生產(chǎn)力

日期: 2024-07-01
來源: 中國石油報
瀏覽次數(shù): 34
作者:
審核:
編輯: 吉祥


讓人工智能大模型為油氣行業(yè)注入新質(zhì)生產(chǎn)力

華為油氣礦山軍團(tuán)解決方案總裁 蔣旺成


>各行業(yè)實踐證明,人工智能將成為新質(zhì)生產(chǎn)力的強力支撐

>大模型及平臺能力將推動人工智能應(yīng)用的快速開發(fā)和規(guī)劃的推廣復(fù)制

>油氣企業(yè)應(yīng)用人工智能大模型,要從場景規(guī)劃、架構(gòu)設(shè)計、運營體系三個方面進(jìn)行全面思考與布局

新質(zhì)生產(chǎn)力的核心在于創(chuàng)新,關(guān)鍵則在于“質(zhì)”,促進(jìn)生產(chǎn)力提升的方式應(yīng)該達(dá)到“有足夠競爭力門檻”的目標(biāo)。這意味著不僅要有新的技術(shù)突破,而且必須能夠大規(guī)模復(fù)制、普惠全行業(yè)。

如今,各行業(yè)實踐證明,人工智能將成為新質(zhì)生產(chǎn)力的強力支撐。其中,大模型及平臺能力識別準(zhǔn)、漏報少、泛化性強,是人工智能高質(zhì)量發(fā)展的保障,將推動人工智能應(yīng)用的快速開發(fā)和規(guī)劃的推廣復(fù)制。

過去幾年里,我們看到很多企業(yè)已經(jīng)在不同程度上開展了人工智能的應(yīng)用,但在傳統(tǒng)的開發(fā)模型中,面臨著五大挑戰(zhàn):

一是算法精度低,準(zhǔn)確率和誤報率難以達(dá)到工業(yè)級的要求;二是負(fù)樣本無法窮舉,工業(yè)場景很多異常樣本無法獲取,并隨著時間推移不斷出現(xiàn)新的變化;三是算法通用性差,基于某個場景的應(yīng)用,到了新的場景后需要重新開發(fā)或者優(yōu)化;四是數(shù)據(jù)出園區(qū),生產(chǎn)數(shù)據(jù)需要拿到企業(yè)之外訓(xùn)練,帶來數(shù)據(jù)安全的問題;五是人才儲備不足,面向人工智能開發(fā)的人員技能門檻要求高。

面對這些人工智能落地難問題,引入新的架構(gòu)和大模型技術(shù)成為破局的關(guān)鍵。新的架構(gòu)主要指中心訓(xùn)練與邊緣推理的兩級架構(gòu)。大模型則包含視覺大模型、預(yù)測大模型、自然語言大模型、多模態(tài)大模型及科學(xué)計算大模型等不同方向。

在“大模型熱”的時候,我們更需要冷靜分析,厘清其范疇。首先,大模型不局限于自然語言處理或者對話應(yīng)用,如ChatGPT。本質(zhì)上,大模型提出了一個人工智能的新范式,即通過預(yù)訓(xùn)練(Pre-trained)的機制,采用Transformer或其他架構(gòu)達(dá)到生成式(Generative)的目標(biāo),從而實現(xiàn)人工智能效果的顯著提升。其次,大模型并不等同于泛人工智能或者通用人工智能,也不能包治百病。AI大模型、傳統(tǒng)模型(也稱“小模型”、專用模型)以及機理模型,各有其優(yōu)勢,企業(yè)應(yīng)該按需采用。

截至目前,能源領(lǐng)域、冶煉領(lǐng)域、勘探開發(fā)領(lǐng)域、煉油化工領(lǐng)域的龍頭企業(yè)都已經(jīng)進(jìn)行了大量有益的嘗試。尤其是“數(shù)實融合”,即“行業(yè)Know-h(huán)ow+人工智能大模型”的模式能夠加速大模型的落地,已得到了初步成功的驗證。綜合這些行業(yè)龍頭企業(yè)的實踐經(jīng)驗,我認(rèn)為,油氣企業(yè)應(yīng)用人工智能大模型,要從場景規(guī)劃、架構(gòu)設(shè)計、運營體系三個方面進(jìn)行全面思考與布局。

首先,場景規(guī)劃的布局。各業(yè)務(wù)部門圍繞主航道,從場景價值、可復(fù)制性、技術(shù)可行性、需求緊迫性等多維度評估篩選,做好場景排序與分階段實施規(guī)劃,形成企業(yè)維度的場景藍(lán)圖。

其次,布局大模型的部署架構(gòu)。企業(yè)應(yīng)明確算力規(guī)劃、數(shù)據(jù)管理、不同類別大模型架構(gòu)設(shè)計等問題,在企業(yè)的兩級私有云基礎(chǔ)上布局,實現(xiàn)算法與算力資源的云邊協(xié)同、邊用邊學(xué)和共建共享。

再次,構(gòu)建團(tuán)隊保障、能力建設(shè)、流程機制保障等完整運營體系,保證企業(yè)人工智能的長期運營與持續(xù)發(fā)展。

最后,“行業(yè)Know-h(huán)ow+人工智能大模型”的模式需要向油氣行業(yè)專家學(xué)習(xí),需要持續(xù)加深對行業(yè)的業(yè)務(wù)場景認(rèn)識,把人工智能開發(fā)與運營的能力賦予油氣企業(yè),從而激發(fā)企業(yè)的內(nèi)生動力,讓人工智能的能力外溢,實現(xiàn)場景應(yīng)用的規(guī)模復(fù)制與快速推廣,為全行業(yè)注入新質(zhì)生產(chǎn)力。

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