2025年石油石化行业新智运营白皮书

—石油石化新智运营白皮书 第二章体系：石油石化运营迭代新体系 第三章实践：新智运营场景及解决方案 第四章案例：国内外石化新智运营案例 在全球经济格局不断重塑、科技进步持续跃升的当下，石油石化行业正面临着历史性的转折。2020年，在数字经济与实体经济加速融合、石油石化行业迫切寻求降本增效的背景下，我们联合发布《守正出奇开拓创新⃞能源化工数字化转型实践与启示》。彼时，云计算、大数据等技术正崭露头角。白皮书基于对技术应用潜力的前瞻分析，明确提出企业应主动拥抱数字化转型，并从领导力、体验、信息数据、运营和工作资源等多方面系统性地2021年，制造业智能化转型相关政策密集出台，《数字化转型智造未来⃞石油石化行业数字化转型白皮书》应时而生。该白皮2021年，制造业智能化转型相关政策密集出台，《数字化转型智造未2022年，在全球绿色技术加速发展、碳捕获与封存（CCUS）等关键技术不断成熟的背景下，我们共同发布了《绿色可持续石化新使命⃞石油石化行业绿色低碳发展白皮书》。该白皮书指出，行业绿色转型需以“能源生产清洁化、碳资产数字化、能效管理智能化”为核心路径，强调企业应依托数字平台整合全链条碳排放数据，系统推进CCUS、氢能等低碳技术应用与循环经济模式创新，通过融合技术、管理及业务，构建绿色竞争新优势，为石油石化行业实现“双碳”目标提供体系化实施2023年，《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》等政策明确提出，要推动能源行业向高端化、智能化、绿色化转型。在此背景下，《数字石化孪生智造⃞石油石化数字孪生白皮书》顺势发布，系统阐述了数字孪生技术在模拟优化石油石化生产过程方面的核心路径。白皮书指出，通过构建覆盖勘探开发、炼化生产等关键环节的虚实映射体系，可实现设备预测性维护与工艺参数动态调优，为提升行业技术成2024年，为深入推进产业高端化、智能化、绿色化转型，我们撰写并发布了《向“智”而行迈进新型工业化⃞石油石化产业新型工业化白皮书》。该白皮书系统阐述了人工智能技术与石油石化全产业链的深度融合路径，并定义了石油石化新型工业化是以技术创新为基础，以构建现代石化产业体系、促进产业高质量发展、培育新质生产力为目标，以高端化、智能化、绿色化为方向，推动石油石化产业结构优化、智能化升和国能源法》的全面实施，智能运营、绿色转型与科技创新正加速成为能源行业的核心发展导向。8月26日，国务院印发《关于深入实施“人发展、消费提质、民生福祉、治理能力及全球合作六大领域，系统推进智能算力、数据供给、人才队伍与安全能力等基础支撑建设，加快培育新质生产力。积极响应国家战略，依托石化盈科在石油石化行业的深厚积淀与前沿洞察，我们共同撰写《石油石化新智运营白皮书》。本书系统分析人工智能、大数据、云计算等关键技术的应用实践，助力企业在展望未来，我们将持续紧跟政策导向，把握技术趋势，不断拓展行业发展边界，为石油石化行业3在能源转型与产业升级的双重驱动下，国家和行业主管部门相继出台了一系列政策，引导石油石化企业全面贯彻新发展理念，紧抓数智化转型的时代机遇，实现各项业务与数字技术融合发展，以数智化推动全产业链业务变革，加快引导石油石化行业向高端化、智能化和绿色化方向前进，政策驱动行业向高端化与全球化迈进。2023年出台的《石化化工行业稳增长工作方案》和《关于促进炼油行业绿色创新高质量发展的指导意见》均强调，要通过技术创新提升产业链竞争力，推动高端化工材料国产化，减少对外依赖。同时，2024年《精细化工产业创新发展实施方案》进一步聚焦高附加值产品，鼓励企业增强国际竞争力。基于前述政策指引，中国石油石化行业不能仅满足于规模优势，而需向高附加值、高技术壁垒领域突破，以应对全球智能化与绿色化成为政策核心导向。2025年国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（下文简称意见）明确提出，应推动人工智能与全要素生产、运营管理及供应链深度融合。国家发展改革委和国家能源局落实意见要求，抢抓人工智能发展重大战略机遇，加快推动人工智能与能源产业的深度融合，要求到2027年，初步构建能源与人工智能融合创新体系，人工智能赋能能源核心技术得到显著突破。在此背景下，“智能原生”作为关键实现路径，强调从系统设计初始就将人工智能嵌入运营决策核心，而非事后附加。它通过构建以数据实时流动和AI算法自动决策为基础的石油石化智能运营体系，实现生产、能源、设备与供应链等全要素的协同优化与动态调优，并在全面提升运营效率的同时，系统化推动绿色低碳转型。这一模式推动行业从“被动合规减排”转向“主动价值创造”，最终形成数智化、智智能运营是企业长期保持竞争力的重要引擎。该引擎的关键在于实现贯穿资源勘探开发、管道储运、炼化生产、产品销售各阶段的全产业链一体化优化，以及风险控制、财务管理、科技研发等领域的创新。当前，政策不仅推动单点技术升级，更注重构建可持续的智能运营体化决策机制，《智能制造典型场景参考指引（2025年版）》则系统提炼可复用的智能运营1模式。企业需突破局部数字化，打造覆盖资源优化、绿色生产、能耗管理、供应链韧性与客户服务响应的全要素智能能力，以科技研发加速产业协同和价值提升，支撑现代产业体系构石化化工行业通过强化工业互联网赋能，深化新一代信息技术融推进人工智能技术在能源领域的试点应用；持续增强海外资源供深化新一代信息技术融合应用，加快行业发展模式和企业组织形推动数字化智能化技术在煤炭和油气产供储销体系全链条和在全球经济增速低迷、国际政治格局复杂多变的大背景下，区域动荡持续加剧，能源结构加速转型。石油石化企业正面临来自内外部的诸多压力，迫切需要建设更高水平的运营体系，以适应新产品价格低位徘徊，要求企业持续提升资产创效水平：受到下游市场需求不足等因素影响，总额同比分别下降20.7%和8.8%。在此背景下，企业亟需从传统成本管控转向全链条一体化优化，增强对市场需求与价格趋势的前沿洞察能力，以驱动产品结构动态调整、生产与物流计划协同优化，实现资源精准配置。同时，企业还需通过深化产销协同与高效排产，加强区高端产品加速布局，要求企业持续增强科技创新能力：针对高附加值的成品油及化工产品供给不足，石油石化企业应积极加快“油转化”“油转特”，加速增产航空煤油、高端碳材料、特种油品、高端聚烯烃、超纯超净试剂、高性能复合材料等高端石油石化制品，拓展创全球业务加快拓展，要求企业持续推动全球业务协同：在国内市场需求下降的背景下，仅在国内市场开展运营已无法支撑企业进一步发展，石油石化企业迫切需要加快国际业务的拓展，加强与国际伙伴在资源勘探、技术研发、市场拓展等方面的合作，强化全球资源采购与能碳管理更加严格，要求企业持续节能降碳绿色发展：石化行业属于能耗和碳排重点等相关政策文件都对石化行业能效水平和环保水平提出严格限制要求，石化、化工行业也被纳入全国碳交易市场，对企业碳排形成更严格的约束，要求企业系统性推进工艺低碳改造、政策法规日趋完善，要求企业持续加强安全生产管理：高温高压、易燃易爆的行业特性使安全生产成为石油石化运营管理的底线要求。尽管监管体系日趋严格，安全事故仍时有发生，对企业效益和社会形象造成重大影响。为进一步降低事故发生概率，企业需要持续提高安全以5G、物联网、云计算、大数据和人工智能为代表的数智技术，正深度驱动石油石化运营向高端化、智能化和绿色化转型。这些技术不仅增强了数据感知、汇聚与价值挖掘能力，支持智能分析与决策，更通过数字员工、机器代人、人机协同等模式提效降本，推动无人化、少人化场景落地。同时，智能运营显著提升能效管理水平及资源利用率，减少碳排放，实现安全、高效、绿色建“控-网-算”一体化的融合基础设施体系，逐步形成覆盖勘探、储运、炼化、销售全链条的全时全域智能感知网络，特别是与巡检机器人、AI摄像头等智能硬件的结合，有效加强了对油井、装置、管线温度、压力、流量、振动等多源数据的实时采集与边缘预处理，并结合低轨卫星互联网增强天空地海一体化通信能力，为生产优化、安全管控与协同决策提供稳定、低延时、高可靠企业云计算平台提供了高效、弹性、高可用的基础计算资源服务，承载生产、经营、管理、销售等各类业务系统的部署和运行任务，为海量数据提供适合的存储方式（如集中存储或分布式存储），并支持对数据的深度分析。边缘设备则部署在靠近油井、炼厂、加油站等现场的位置，可对设备状态监测、故障预警等实时性要求较高的数据任务进行本地化处理，减轻云端压力。在上述基础上，云边协同的一体化资源管控体系能够高效分配计算、存储和网络资源，助力各项应用企业通过构建统一数据智能底座，横向贯通勘探、炼化、销售、研发等各业务域系统，纵向整合从集团至基层单元的多层级数据，实现对结构化、非结构化及实时、历史等多类型数据的统一接入与管理。该底座能够帮助各级岗位员工提升对自身业务的深度洞察能力，从而改进和优化工作流程，企业管理层也可以获得全面、及时、准确的决策依据。此外，业务数据的集成与互通也能持续赋能企业排产、新产品研发、故障诊断等重要业务环节，增强跨流程的业务协作能力，为业石化行业地质勘探、控制优化等大量过程涉及复杂原理，一些传统机理模型尚不能对过程行为进行清晰反应。石油石化企业通过引入人工智能和深度学习技术，构建深层神经网络模型，从海量业务数据中自动提取复杂特征和模式。此类技术能够帮助企业对大量机理未知的过程建模，并利用计算结果指导决策，优化工艺控制参数、故障预警策略等。例如，深度学习技术已被广泛用于构建智能化排程引擎，以实现更敏捷、更大范围的目标最优决策，加速全链条下的生产优化和产由数据、大模型和算力驱动的“数据密集-智能涌现-人机协同”新一代开发范式正快速出现。具备专业化能力的行业大模型和智能体能够精准理解石油石化多模态数据，提升地质构造识别、分子设计与合成、催化剂开发与优化、化工反应模拟、试油选层等应用水平。生成式AI（GenAI）技术还有助于在多个业务领域实现工作流自主规划，通过连接油井监控、炼化运营、成品油销售等业务系统、大幅拓展AI的影响力。具身智能技术则融合了物理实体（如机器人、无人机）的行动力与自主感知、决策、执行能力，适用于高危环境作业、设备智能巡检、生产流程优化等多类第=章9“四新”“三智”“四新”“三智”在政策约束、能源转型及技术迭代等挑战下，传统运营模式正遭遇系统性瓶颈，如勘探决策依赖历史经验导致机会成本巨大，炼化装置能效优化滞后加剧碳减排压力，供应链韧性不足放大市场波动风险等。为此，构建覆盖石油石化全产业链的实时感知网络与智能决策体系，已成为突破运营效能边界、实现本质安全与绿色低碳转型的核心路径。在此背景下，石化盈科与IDC携手提出“新智运营”概念，引领石油石化运营变革，推动重构以数据×知识双轮驱动为核心的决策机制，实现行业从经验依赖向模型驱动的根本性转变，为企业在能源革命浪潮中构建可持续竞争力石油石化新智运营2是指以数字化、智能化技术为基石，以“智能感知、智能平台、智能决策”为核心能力，通过贯通资源开发、管道储运、炼油化工、产品销售及客户服务等产业环节，深度融合多源数据与工业知识，系统构建数据×知识双轮驱动、协同高效的新型运营体系。该体系旨在推动形成管理新模式、研发新范式、生产新方式与服贸新生态，持续为石油石化企业感知赋值、认知赋智、应用赋能，最终实现创新引领、全链协同、本质安全、绿色低碳和全球卓越的高质量创新引领全链协同本质安全绿色低碳风险管理财务管理物资管理资源开发管道储运炼油化工........................2：新智运营相较于智能运营，更突出“新时代技术深度融合+全链数据×知识双轮驱动+体系化创新”，强调形成“新模式、新范式、新方式、新生态”的系统性四新—全领域、多维度业务创新四新—全领域、多维度业务创新业务创新是推动石油石化企业新智运营的长久驱动力。要提升核心竞争力，实现长期、可持续发展，石油石化企业需持续关注数智领域的新技术发展态势，并围绕自身发展目标，全面且深度地将新一代数智技术融入到业务中，对传统运营模式进行系统性重构与创造性革新，进而构建起涵盖管理新模式、研发新范式、生产新方式以及服贸新生态的全方位、多层次创新体系。在此过程中，企业要避免简单的技术叠加和堆砌，注重深层次的技术协同与创新耦合，尤其是要构建多方协同的技术生态，实现功能互补、性能倍增和价值共创，最终形成一体化统筹、闭环管理且可持与传统运营模式相比，新智运营下的业务创新有着本质区别。传统运营往往是在既有框架内进行局部改良，技术应用多停留在辅助层面，各业务环节相对割裂，难以形成协同效应，且创新多依赖经验积累，缺乏系统性和前瞻性。而新智运营则是运用数智技术对整个业务体系进行重塑、变革，强调全领域、多维度的深度融合与协同创新，实现从经验驱动到数据×知识双轮驱动的转管理新模式：是指以智能运营中心为中枢，致力于构建“数据+平台+应用”的扁平化、化管理架构，涵盖协同优化、生产调度、运行监测、应急指挥与集成展示等功能，推动产业一体化优化与业财深度融合。企业通过整合生产、供应链、财务等全域数据，打破信息孤岛，实现跨部门、跨层级的实时共享与智能决策，显著提升运营协同效率和资源配置水平。该模式依托数据中台和AI能力，强化业务监控与风险预警，支持一线业务单元的敏捷响应，推动企业从传统金字塔管理向“以价值流为核心、由数据×知识双轮驱动”的现代化治理模研发新范式：指以“数据+模型+算力”为驱动，变革市场洞察、方向筛选、方案评估、试验执行、过程监控、成效评估与成本优化全流程，实现文献智能挖掘、方案智能设计、实验自动执行、结果智能分析，打造AIforScience科研新范式，推动从依赖“经验试错”向基于“理论预测”的根本性转变，构建“需求导向、协同攻关、成果转化”的创新模式，显著提生产新方式：是指面对传统生产模式资源利用率低、环境污染突出、生产灵活性不足和安全生产压力大等问题，深度融合物联网、工业互联网与人工智能等技术，构建人机协同、远程指挥的新型生产组织方式。企业通过强化计划优化、区域协同和销售拉动，实现产销供应链一体化联动，推动生产运营向柔性化、远程化、少人化发展。企业依托模型预测控制、5G+远程作业中心等智能系统，动态响应市场变化，优化资源配置，提高生产灵活性、安全性，服贸新生态：企业传统服贸模式以单一站点供给、被动响应需求为主，存在服贸场景割裂、客户粘性低、增值服务匮乏等问题。服贸新生态致力于突破传统服务模式，构建覆盖“人-车础，融合线上线下平台，整合能源补给、便利店、车后服务及金融赋能等多元业态，打造嵌入供应链金融、跨境结算等增值服务，实现能源与非能源业务、实体与数字服务、产业与金融资源的高效对接与价值共创，最终形成以数据×知识双轮驱动、平台运营、生态共赢为三智—全方位、体系化智能支撑三智—全方位、体系化智能支撑从智能支撑角度看，石油石化行业的新智运营体现为三个层面的智能化变革，即：通过技术升级和流程重构，建立智能感知、智能平台和智能决策体系，实现全产业链资源动态优化，在运营效智能感知层：企业面向生产、运营流程，依托工业物联网等技术实现全要素、全流程数据采集，例如部署高精度智能传感器网络，实现对企业运营、设备运行、生产工艺等参数的实时监测；通过机器视觉系统对管道巡检、安全生产、仪表状态等场景自动识别；利用无人机搭载红外热成像与气体检测模块完成偏远区域巡检；与5G+边缘计算架构结合，形成全域感智能平台层：企业采用“云边端”协同架构建立统一的数据管理与服务平台，实现跨地域、跨系统的全量数据汇聚。整合生产、设备管理、供应链、服务生态等多类数据源，构建企业级数据资产目录，特别是支撑海量工业数据的存储、处理与分析。构建数据的批处理和流式智能决策层：以机理与数据为核心，构建覆盖炼化、管道、储运等关键场景的行业算法库，实现工艺优化、设备预测性维护等功能的实时分析与闭环调控。依托强化学习与智能体，动态集成生产、市场及供应链等多维信息，自主生成兼顾效率、成本与风险的最优决策方案，新智运营目标—高质量、多层面的目标重构新智运营目标—高质量、多层面的目标重构遵循“目标导向、分步推进”的原则，石油石化企业可围绕五大战略目标，设定最终导向，通过技术支撑体系与业务创新实践的有机融合，构建起“战略目标-核心能力-落地举措”的一体化推创新引领：石油石化企业利用数智技术逐步实现从传统能源供应商向综合能源服务商战略转型。通过构建开放协同的创新平台，整合传统业务与氢能、地热、光伏、充换电、碳管理等新兴业务，加速技术成果产业化落地，推动形成“油气氢电服”多元融合的商业生态，实现全链协同：企业基于工业互联网打通产业链上下游数据链条，构建覆盖原料供应、生产制造、物流配送、终端消费的智能协同局面，通过需求预测、产能调度与库存优化等算法，实本质安全：企业依托智能监控技术，构建覆盖“人机料法环”的全场景安全监控体系，通过风险建模与实时分析，实现安全隐患的主动识别与闭环处置，结合数字孪生等技术支撑应急绿色低碳：企业利用数智技术对能源生产、运输、消费全流程进行智能化重构，通过碳数据中台实现全价值链碳足迹透明化追踪，结合AI算法动态优化能源结构与能源使用过程，推动全球卓越：企业依托数字化平台整合全球资源与数据，构建高效协同的跨国运营体系，实现资源动态优化和多层级智能决策。持续优化全球产能布局与供应链协同机制，全面提升采购、生产与销售全链条的精细化运营水平和跨域响应能力，支撑企业构建国际领先的竞争基于上述新智运营能力体系，石油石化行业在当前时代的新智运营发展已经呈现出清晰的阶段性特征。我们的研究成果显示，新智运营的主要发展过程可以归纳为局部赋能、平台整合、全局优化、生态智能四个典型阶段。该成熟度的本质是数智技术在传统能源产业从简单叠加到深度融合运用，最终实现运营模式根本性重构的历程。行业智能运营体系的构建并非一蹴而就，而是沿着从局部到全局、从协同到整合的路径逐级跃迁，最终形成数据×知识双轮驱动、智能主导、生态局部赋能阶段生态智能阶段局部赋能阶段：该阶段的典型特征是石油石化传统运营模式仍占主导，但智能技术已在关键环节实现单点应用。企业管理环节初步建立数据采集系统以积累核心业务数据；研发环节引入CAE/CFD等仿真工具替代部分物理实验；生产环节在重点装置部署DCS等控制系统，实现关键参数自动监测与调节；服务环节嵌入线上预约、移动支付等数字化触点。支撑体系上，企业设立专职新智运营团队推进顶层设计与项目实施，部署物联网传感器实现关键设备数据自动采集，并启动数据标准化工作，初步建立基于数据的单向反馈机制，为运营智能化奠定平台整合阶段：此阶段石油石化行业进入数字与传统业务系统融合期，核心特征为通过平台化架构实现核心流程纵向贯通与跨系统协同，实现从单点应用到平台化整合的跃迁。业务上，企业管理环节依托数据中台初步打破部门壁垒，实现跨部门流程协同；研发环节构建一体化数字研发平台，支持多专业协同设计与知识共享；生产环节实施生产单元智能控制，建立基于平台的上下游数据联动机制；服务环节建立数字化客服平台，实现全渠道服务闭环管理。支撑体系上，企业形成矩阵式管理架构，业务单元与新智运营团队高效协作，基于工业互联网平台实现云边端协同运作，数字化工作流覆盖主营业务，实现流程可视化监控，显著全局优化阶段：该阶段标志着石油石化行业进入全局智能优化时代，其典型特征为基于平台的全产业链动态优化，数据×知识双轮驱动成为主流运营模式，实现从平台整合到全局自主优化的跃迁。业务上，企业管理环节实现集团全域可视化管控，支持分布式智能决策；研发环节实现全产业链数字孪生与智能仿真，支持快速迭代优化；生产环节依托自适应系统实时响应变化，动态优化资源配置；服务环节构建综合能源服务平台，提供一站式解决方案。支撑体系上，企业形成平台化组织架构支持全局协同，部署自主优化智能系统，实现精准预测生态智能阶段：此阶段代表石油石化新智运营的最高形态，特征为智能驱动业务自主运行，生态系统实现高度协同，实现从全局优化到生态级自组织的根本性跃迁。业务上，企业管理环节由智能系统处理常规运营，让员工聚焦战略创新与异常处置；研发环节实现全球研发资源智能匹配，创新成果自动转化；生产环节实现产销需实时联动，产能动态调整；服务环节基于智能化构建能源综合服务平台，推动个性化、便捷化的高服务体验。支撑体系上，企业演进为敏捷型生态组织，支持资源动态重组与跨域协同，认知智能全面应用实现系统自演进总体来看，当前石油石化行业新智运营，整体正处于从“平台整合”向“全局优化”过渡的关键时期。多数企业已基本完成单点系统数字化与核心平台建设，致力于打通全产业链数据链条，推动跨业务、跨层级的协同优化。在这一阶段，企业的主要工作集中在构建统一数据平台、推动业务流程数字化重构、深化AI技术在关键场景的规模化应用，并积极探索基于数字孪生的全产业链优化。同时，领先企业已开始布局生态化新智运营体系，通过构建开放平台作伙伴，为向更高阶段的新智运营演进奠定基础。值得注意的是，不同企业因其数智化基础、业务规模和发展战略的差异，所处发展阶段并不完全同步，但随着认知智能、自主决策等技术的成石油石化行业新智运营发展阶段成熟度的进阶过程，不仅体现了运营能力的阶梯式跃升，更在业务支撑、风险管控、资源配置、决策运筹和目标优化五大维度构建出相互关联的价值创造体系，资源配置：随着成熟度的提升，企业资源配置范围将从单厂区、单区域逐步扩展至全产业链，最终形成全域、全球化资源统筹能力。智能算法支持下的动态调配机制，有利于大幅提升资产利用效率和供应链韧性。资源配置体系的提升体现出企业资源从静态分配到动态优化决策运筹：企业重塑决策运筹模式，推动决策过程从经验判断向数据×知识双轮驱动的转变。在初级阶段建设数据可视化支持能力，在中级阶段引入预测分析模型，在高级阶段则实目标优化：企业目标管理体系实现精准化和动态化，即：通过智能化的目标拆解过程，将企业战略目标转化为一系列可执行的任务计划，并在实践过程中通过实时反馈机制进行动态校石油石化企业对“四新”、“三智”和“五大战略目标”的理解及对自身所处阶段的准确定位，在对运营水平合理评估之后，石油石化企业需顺应时代发展将新智运营理论转变成能真正落地、解决实际问题的技术方案，认知转化为可落地的技术架构。这一转化过程要求企业针对性构建“三智”技术能力—即以智能感知实现全要素数据采集，以智能平台支撑业务融合，以智能决策优化资源配置，这种分层递进的技术体系，是衔接战略目标与场景解决方案的关键枢纽，也为为此，石化盈科与IDC共同提出了石油石化新智运营技术框架，以提升新智运营成熟度为目标，系，形成层级清晰、闭环联动的体系化架构。该框架深度融合数智化与石油石化行业知识，为全产业链动态优化提供系统性技术支撑，推动运营范式向数据×知识双轮驱动与自主协同演进。智能感知—构建全域数据的采集脉络：重点部署先进的高精度智能感知硬件，并利用5G、工业物联网等技术建设全域可达的传感器网络，形成全域、多维信息实时采集能力；同时，融合机器视觉、无人机巡检及声纹诊断技术，突破传统人工监控局限。多源数据融合中枢集智能平台—提供集约化运行中台服务：技术中台通过容器化与微服务治理实现敏捷开发与可观测运维；业务中台集成主业务流程引擎与统一认证，支持跨系统业务编排；数据中台打通实时计算与批处理服务，构建企业级数据资产目录；AI中台覆盖特征工程至模型推理全生命周期。云边端分布式架构实现数据分级治理⃞边缘节点处理实时响应，云端聚焦全局优智能决策—打造多模态协同控制中枢：深度融合机理模型与数据模型，将炼化反应动力学、油藏渗流机理等专业知识嵌入AI算法，显著提升复杂工况下的分析精度与可解释性；通过集成规则引擎、先进过程控制与优化求解器，实现从参数动态调优到资源协同分配的多模态决策闭环，通过智能合约与多智能体系统达成分布式自主决策；借助强化学习实现决策模式从静态规则向动态自演进跃迁，在油品调合、供应链优化等场景中持续迭代，同时通过人数据+AI治理—规范数据与智能治理体系：聚焦对大模型等AI技术与应用的有效治理，建立涵盖伦理审查、算法合规、数据安全与输出可信度的评估与监管框架。同时，强化数据基础规范，完善数据定义、质量规则与资产目录，以高质量数据支持AI训练与推理，推动“治理网络信息安全—全方位构筑新智安全屏障：依照等保2.0、ISO27001等标准体系构建覆盖云-边-端的立体、纵深防御体系，保障企业信息系统特别是工业控制系统的安全可靠。除持续强化传统信息安全体系能力外，还应重点针对数据安全、模型安全、工控安全、边缘安全等子领域进行专项治理，例如：增强对大模型输出的可控性，预防模型幻觉；在边缘和海量终端处，利用物理防护、网络流量监测以及各类加密、认证手段，拦截非法入侵，防止敏感信以“三智”为建设目标的新智运营技术框架构建出“感知-平台-决策”的价值闭环，感知捕获的设备数据经平台清洗整合，分析诊断故障并生成优化建议，最终形成人机协同的执行方案。该闭环将数据有效地转化为行动，实现从被动响应到主动干预的运营范式升级，有力推动“四新”的在“三智”技术框架的有力支撑下，石油石化企业需要付诸具体的实践行动，落实“四新”业务创新。本节场景和案例聚焦经营管理、科技研发、炼油化工、客户服务等领域，通过实际案例揭示如何运用先进技术创新管理模式、提升研发效率、优化生产方式并构建繁荣的服务生态，为企“四新”“四新”产品盈利分析产品盈利分析企业以数智化手段强化风险管理各环节的管控，实现从风险识别、评估到应对、监控的全链条协同与动态闭环，为应对合同履约隐患、审计效率低下和经营合规风险等核心挑战提供系统性解决智能合同管理：通过管理制度与数智化融合，实现全生命周期在线动态监管，结合区块链、NLP等技术提升智能化水平和风险感知能力，其功能包括合同全过程管理、智能预审、电子业审融合管理：通过建设包含审计数据、作业、管控的“业审融合”平台，运用大数据、人工智能等技术，形成审计数据资源和模型体系，构建相应专区，提升审计查证、分析等能数智审计平台，实现业审融合/面对数智技术飞速发展和数智化转型加速推进的新形势，某大型能源化工集团审计工作面临数智化整体规划与体系建设改进的挑战。传统审计方式依赖手工操作和经验判断，难以高效应对财务、采购、销售、工程等多业务领域海量数据的审计需求，亟须构建覆盖全面、动态实时、敏捷该集团以“数据+平台+应用”为建设模式，打造“业审融合”数智化审计平台，构建审计数作业和管控三大专区。运用低代码、Python、SQL、NLP、OCR等余个业务系统的审计数据资源体系，批量孵化百余个审计模型，实现灵活分析与自助搭建；并引入RPA自动执行任务，试点智能风险预警机器人，全面提升审计智能化水平。该平台全面支持该平台上线后，实现审计项目现场实施时间平均减少5天，节约人工及差旅费用2000余万元，通过审计发现问题并整改、增收节支达数十亿元。同时，审计覆盖面和精准度显著提升，发现违规依托大数据、AI等技术，企业可以对人力、财力、物力进行集中控制与管理，进而优化资源配置、提升运营效率，实现成本降低与效益最大化，提升产品竞争力，推动石化企业高质量发展。业财融合分析：建立业财融合的智能决策中心，全景展示企业经营情况、内部运营情况，实现业务与财务的数据共享和协同，以多维穿透分析能力提升企业的运营分析及决策指挥成全面预算管理：构建覆盖集团总部与子公司的预算一体化管控体系，统一预算主数据与管控异常贸易智能监测：建立统一的“事前防范、事中管控、事后审查”全流程风险管控应用系统，基于异常贸易风险排查模型进行风险预警，提高对虚假贸易业务的识别和管控能力，避某大型能源化工集团业务覆盖能源化工全产业链，分子公司多、业务跨度大。传统财务管理存在系统分散、数据孤岛问题，且资金流、业务流、数据流不通畅，集团难以实时掌握财务状况。数智化转型背景下，国资委要求央企财务向“战略型、集约化、数智化”方向发展，而传统模式无该集团以“战略型财务”为目标，构建“数据-平台-应用”三层财务一体化运营体系。数据层打造生态化财务数据中台，整合ERP、资金系统等内部数据及银行、税务等外部数据，通过主数据管理与数据治理实现数据“同源、同标、同用”；平台层搭建一体化财务作业平台，集成财务共理”架构适配多业态；应用层上线智慧决策平台，内置全产业链分析等模型，结合可视化工具提运营效率上，财务共享流程自动化使预算编制效率提升50%以上，统计工作效率提高30%，大幅降低运维成本；风险防控上，资金支付机制实现账户可视率95%以上，异常贸易识别模型完成千通过将条形码、射频技术、物联网等数智化、自动化和信息化技术应用于物资供应仓储管理，企业整合流转各环节业务流程，衔接供需两侧、融合商流与物流，提供仓储布局、运输优化及全流程安全风险监控，实现内外协同，提升仓储管理效率、服务质量与管理水平，保障物资高效流通物资供应智能管理：依托数智化物资数据库和AI预测模型，实现石油化工品供应链端到端的智能协同。通过动态库存预警、采购智能规划与实时账实核验，构建“需求精准预判、配送数字化仓储管理：依托物联网、AI与数字化业务平台，贯通供应商管理、物资收发货、质检及配送全流程，实现库存动态优化、作业自动化协同与全链路数据可视，全面提升供应链响某炼化一体化企业为全方位推动产业链供应链数字化，建设数字化仓储，提升了库存管理水平，该企业采用数字化仓储解决方案，重点构建业务在线协同、数据自动化采集及物资供应全过程管理等核心功能，以满足跨企业、跨部门、跨岗位的多元化需求；在架构设计上，通过分布式数据项目落地后，实现库内自动搬运、自动上下架等作业自动化，显著降低人工劳动强度；自动化立体仓达成库内无人化管理，作业过程信息实现智能感知与实时采集，保障信息的高效、准确与共享，有效提升了仓储物流服务的数据能力和风险防护水平，进而提高了供应链整体效率与社会劳科研全流程智慧管控：通过数智化手段实现科研项目从立项、执行到结题的全生命周期管理，涵盖资源调度、进度监控、绩效评估等环节，解决石油石化行业跨部门协作效率低、数文献智能挖掘与方向筛选：借助AI技术，从海量石油石化领域文献中智能挖掘关键信息，结合市场对石油产品的需求动态，快速筛选出如分子炼油等具有高潜力的研发方向，为研发工实验智能设计与自动化：以“机理+数据”为驱动，整合原油分子数据库、反应动力学模型等多源数据，智能设计分子炼油等相关实验方案，借助自动化实验设备自动开展实验，大幅研发过程智能监控与成效评估：在分子炼油、新型催化剂等研发过程中，结合在线传感器数据等，对研发进度、实验数据等进行实时监控，基于AI模型智能评估研发成效，及时调整研发策略；并对工艺方案进行自主迭代优化，如根据实时工况自动生成更优加工路线，推动研某石化行业研究院作为集团核心科研机构，长期面临科研管理流程碎片化、数据孤岛林立等系统性挑战。传统模式下，项目立项、执行与验收各环节数据割裂，科研人员需重复提交材料，管理层缺乏实时可视化的决策支持工具。随着科研项目复杂度提升和数智化转型加速，原有管理模式为此，该研究院构建了覆盖科研全生命周期的智能管理平台，部署项目全过程管理、绩效管理等20余项核心功能。通过电子实验记录系统实现近5000条实验数据的结构识别技术完成口述实验记录。平台集成AI算法，基于13类科研活动积分项和104个采分点自动生成绩效报告。管理层通过可视化驾驶舱可实时监控全院项目进展，关键节点设置智能预警机制，该平台使科研管理效率提升40%，实验数据记录完整度达95%以上，建成6大类主题、1300万条炼化知识的知识管理体系，分类准确率超90%。电子实验记录系统将单次实验报告生成时间缩短80%，绩效评估实现从“定性评价”到“量化考核”的跨越。这一实践不仅为该研究院节约年度管理成本数千万元，更形成一套可复制的智能化研究院建设标准。研究院凭借此平台入选“能源据、智能化技术软件和专业大模型，打造大模型驱动的开发管控平台，对数智系统进行深入智能钻探：利用高精度传感器对钻探过程进行全方位监测，构建智能化工艺调控体系，打造油藏管理平台；汇聚生产数据动态监测，集成多业务功能，缩短产量调控时间，并通过智能装置数字孪生：利用基础数据和实时监测数据对装置对象进行数字孪生建模，并开展分析、仿真和优化工作。例如，在液化天然气业务中对整体流程仿真，识别瓶颈并优化；在油气田生产业务中监控油井运行并预测产量；在海上钻井平台持续监控关键设备，接收预警并及时勘探环保地图：基于地理信息系统（GIS）技术，集成环境敏感目标（如生态红线区、水源保护区、自然保护区等）的空间分布、法律法规要求及生产设施环境风险数据，通过可视化上下游一体化协同：搭建统一数据平台，整合地质勘探、油气开发、生产运营等多环节数据。借助大数据分析、人工智能算法，精准预测油气储量与产量，优化钻井方案与开采策略。同时，利用物联网实时监控设备状态，实现远程操控与故障预警。各环节高效衔接，从某油气勘探开发企业旗下页岩气田拥有超千口井，面临老区稳产、新区效益开发的多重任务挑战。该企业联合多家传统甲乙方企业组成协作团队，组建一体化专家决策、一体化产建指挥、一在新合作模式下，以单井产量或周期产量为基准实现效益分成，通过联合开展一体化全链条设计、一体化验收及分级管控机制，赋予现场更多自主决策权，简化流程，加快建设节奏，保障项目高效运营。项目推进中，多方联合组建气藏地质钻井工程、试气工程等8个专业领域一体化专家组，设立8个重点攻关项目；共同投入资源，实行风险、责任、费用共担；同时建立一体化数据平台，汇聚千口井数据形成数字智库，实现各方实时数据共享，打破专业壁垒、强化远程作战上游一体化协同实施后，该页岩气田平均机械钻速提升33.2%，优质储层钻遇率达95%以上，单井预测可采储量提升17.7%，确保气田天然气产量70亿方4年稳定，天然气开发成本控制在每千智能管网安全与泄漏预测：通过物联网传感、AI视觉识别及声波检测等技术，构建覆盖管道全生命周期的动态监测体系，实现泄漏早期预警、腐蚀风险研判及应急响应。针对石化行业管网能效优化：基于流体力学模型与大数据分析，对输油/气管网的压力、流量等参数进行智能调控，降低泵站能耗并提升输送效率。在石化领域需兼顾多介质混输、批次调度等复杂工况，实现从“经验驱动”到“数据×知识双轮驱动”的运营模式升级。智能油库管理：应用物联网（如：液位、温度、压力、可燃气体监测等）、机器视觉（罐区周界、人员行为、火灾等场景模拟）、机器人巡检、数字孪生等技术，实现油库储罐的实时监控、自动计量、智能盘点、泄漏预警、火灾预警、安全巡检自动化、作业装卸车过程智能某炼化一体化企业石化厂区内密布着数百公里高危介质管道，传统人工巡检已难以满足安全管控需求。历史数据显示，法兰连接处和焊缝区域占泄漏事故的80%以上，而人工巡检频次和精度难该企业创新采用防爆轨道式巡检机器人集群解决方案，在轻油罐区等重点区域部署7套专用巡检系统。机器人集成1080P高清摄像头、红外热成像仪和气体检测模块，通过5G网络实现每秒1.75千万亿次的数据传输处理。此外，系统创新应用非线性降维融合算法，构建“温度-气体-声纹”多维度预警模型，可检测硫化氢气体浓度低于1ppm的微泄后累计发现236次有效报警，成功预警多起潜在泄漏事故，应急响应效率提升20倍。项目采用的IICT6级防爆设计和云边协同架构，已成为行业集团级管道监测标准方案，为石化行业数智化转施工全流程数字化管理：基于5G、物联网等技术对施工进度、资源、质量与安全进行动态监控与优化。针对高风险作业环境，实现从材料进场、人员资质核验到高风险作业许可的闭环生产一体化运营：面向全流程计划优化、设备预测性维护等环节，利用混合建模、大小模型协同等技术手段，提升生产营运智能化水平。依托5G与工业互联网构建全联接基础网络，实时采集装置、设备、人员及车辆等多源数据，实现生产全要素的集中接入与协同管控。通过构建统一数据平台，整合环保、能耗、安全等监测系统，建立智慧环保、能效优化等专项智能监控应用。基于大数据与AI模型，实现设备预测性维护、生产参数优化、异常诊断与溯源等精准分析，减少工艺波动，支撑生产调度、工艺调整及资源分配的智能决策，最终形成从软硬一体生产智能控制：以工业互联网平台为核心，通过智能传感器、边缘计算设备等硬件，实时采集工艺参数与设备状态，并依托APC、实时优化（RTO）及预测性维护等算法模型，实现从监测、诊断到优化、控制的全闭环智能执行，有效融合工艺机理与实时数据，支撑装置自主调节、能耗精准控制和产品质量的一致性提升，全面增强生产过程的效率、安全工厂安环智能管理：采用电子作业票、“5G+北斗”定位等手段，确保重要场所工作人员到场与安全责任落实；采用视觉AI技术识别违章操作，实现安环全方位实时监控、预警、报警固废全过程实时管控：基于人工智能、大数据与云计算等技术，构建覆盖固废产生、贮存、转移、处置及数据上报的管理平台，实现从申请、审批、二维码标签管理到视频智能识别、运输跟踪与政企数据共享的业务自动化，依托工业互联网平台提供智能决策、实时预警与综合评价功能，全面提升固废管理的规范化、透明化与智能化水平，助力企业实现合规、高机器人智能巡检：在不同的场景下部署特种机器人设备，实现重要场所软硬一体的自动巡检，并利用多种红外、视觉、气体检测等先进传感器和持续升级的算法，提升常规巡检、风设备预测性维护：基于传感器、5G网络和智能硬件技术，采集设备运行状态数据，并利用AI算法挖掘数据规律，构建设备健康模型，提前精准预测设备故障，实现从“事后维修”向物流一体化管理：围绕物流相关环节数据集成和业务管理需求，构建物流一体化管理平台，衔接化工品供应链供给侧与需求侧，融合商流与物流，实现仓储布局、运输优化以及全流程面对同规模催化装置技术竞争，以及装置开工阶段控制回路调试复杂、操作强度大、周期长等挑战，某炼化一体化企业以提升装置开工安全性、平稳性和效率为核心目标，在300万吨/年催化裂该企业联合石化盈科构建包含智能控制、自动操作与巡屏预警的AIPC三层软件功能架构，形成开工阶段智能控制算法体系，实现装置控制回路快速自动投用、关键参数精准调节和人机协同操作AIPC辅助开工模块在该企业催化装置一次投油开车中成功应用，一天内绝大多数控制回路实现自动运行，装置平稳快速产出合格产品，密集调整时间缩短2‒3天，操作人员工作量显著降低。该应用获用户认可并得到行业媒体专题报道，标志着AIPC技术全面覆盖从开工到平稳运行的全流程某炼化一体化企业是首批“国家环境友好企业”，厂区小树林自2007年起自然高峰时鹭鸟达上千只。该企业在推进生产经营发展的同时，全力守护“生产区内的白鹭栖息该企业启动专项行动，制定具体绿色行动方案，确立绿色发展目标，依托工业互联网平台，构建“产业大脑+未来工厂”新模式，建成行业最大5G专网，结合AI、北斗、三维数字化交付等数字技术拓展“5G+”应用场景⃞通过智能优化软件实现“分子管理”，将流程优化精确到“分子”水平，提升石油分子价值与利用效率；借助先进控制和在线实时优化，实现装置“智能巡航和辅此外，针对以该企业为龙头、含25家合资合作及托管企业的产业基地所拥有的52万台设备，其建立设备健康管理中心，运用物联网、云计算、人工智能等技术，开发设备实时效能、阀门智能诊断等多种算法，实现设备一体化管理，确保基地安全绿色运行，推动产业向高端化、智能化和绿企业借助数字化、智能化手段革新传统销售模式，精准分析客户需求与市场趋势，拓宽销售渠炼化销售一体化优化：在汇聚炼、化、销各环节数据的基础上，结合算法和AI模型，预测原油和成品油价格，进而以集团整体最优为目标，综合考虑市场、区域、原材料成本等因素，采销一体化电商：通过一体化综合平台在线开展采购和交易，汇聚海量优质供应商资源，为企业提供丰富的物资与服务选择，实现便捷高效的采购流程。同时，服务产业链上下游企产品盈利分析：针对石化产品销售市场竞争激烈、成本管控难度大、客户需求多变、销售策略单一等挑战，建立产品盈利分析模型，对销售过程中的成本项进行精细化识别，对定价、落袋价格、落袋毛利、落袋利润、折扣等进行综合分析，识别影响盈利情况的关键因素，实某大型能源化工集团结合物资采购与供应实际运行状态，建立集采购、销售功能于一体的电商平台，对内服务研究院相关业务，对外为社会企业提供采购服务、销售服务、金融服务和综合服务。除支撑核心业务外，该平台还融合支付、保理、权通、保险、物流、商旅、生活、招标等模该平台推出“采购商城+供应资源+管理工具”一站式解决方案，为超1800家企业提供免费SaaS化采购商城服务，向其他非集团下属企业提供独立部署商城，助力客户数字化供应链转型升级。该平台中文站还增设海外资源专区，用户可使用多语种同世界各国会员交流，采购海外精选商利用数智技术重塑服贸模式，企业快速洞察客户需求，为其提供个性化服务方案。同时，利用移动端应用等新模式、新渠道为客户提供便捷的一站式服务，提升客户满意度与忠诚度，增强企业数字化增值服务生态：在成品油销售基础上，为客户提供设备物联检测与故障诊断等增值服门店线上线下智能运营：通过在线工具让门店与消费者实现更直接的在线交流互动，并持续某润滑油企业在润滑油销售基础上，推出智能润滑服务平台，依托超10万家工业客户的油样检测数据和庞大经销商网络体系监测数据，结合高精度在线油液传感器和后台大数据分析，为钢铁、以智能润滑服务平台为核心，该企业打造开放式工业数字化生态圈，链接上游原始设备制造商（OEM），同时赋能下游合作客户，助力客户减碳降耗、降本增效，从传统油品供应商向专业服当下，该平台已成功连接众多工业客户与设备，获得市场广泛认可，服务覆盖钢铁、矿山、电力石化盈科成立于2002年，公司本部设在北京，在北京、上海、广州、南京、西安、武汉、石化盈科以“助推两化深度融合、全面提升客户价值”为使命，坚持“在用中去解决问题”。公司瞄准大模型、整合大数据、布局大算力，打造了行业领先的数智咨询和服务能力，推动AI扎根业务，培育了智慧经营、智能制造、数智服贸、新基础设施、智能硬件和工业AI等创新型解决方案，建立了“1+N+X”数智服务架构，涵盖融合智能硬件、数智基础设施服务和专业子平台的一体化数智服务能力底座，覆盖经营管理、生产营运、数智服贸的N类数智化场石化盈科建成了咨询设计、集成实施、运维运营等一体化数智服务体系，助力企业释放创新活力。聚焦传统业务转型升级，打造智慧经营、智能制造、数智服贸等工业应用，实现跨域协同优化；聚焦云边端协同发展，依托新基础设施、智能硬件和工业AI的端到端全栈智能服务能力，助该数智服务架构与石油石化行业新智运营转型需求方案深度契合。其中，“四新”变革场景化的载体，通过全栈技术底座构建智能感知、智能平台和智能决策的“三智”新新新新新智能制造新新新新新智能制造智能硬件研发新范式02服贸新生态04支撑“四新”：石化盈科聚焦战略管控一体化，构建智慧经营平台，通过智慧经营、智能制造与数智服贸三大业务解决方案，实现了经营管理全链协同优化，贯通业务流、数据流、价值流、监督流，以数字化、智能化驱动企业精益管理与决策优化；聚焦生产管控一体化，打造智能制造平台，提供从设计到运营的智能化“田厂院”全生命周期服务，实现全流程智能协同优化、生产全面感知及预测预警分析；聚焦产融结合、业态创新，提供电子商务、客户关系管理、电商物流、金融支持服务等数智服贸应用建设和运营服务，推动客户服务的精准构建“三智”：石化盈科基于新基础设施、智能硬件与工业AI三大业务解决方案，聚焦“云网安”深度融合和协同发展，以自主可控的软硬件产品为抓手，以工业互联网平台为支撑，以高水平客户服务为核心，以人工智能为引擎，打造了一体化数智服务链。协助企业构建协同联动、集成共享和智能运维的下一代基础设施体系，支撑数智基础设施的高效建设和安全运营；智能硬件业务通过防爆机器人、AR眼镜及边缘AI终端，强化物理现场数字化感知与控制能力；工业AI业务则深度融合行业机理与数据模型，构建智能分析引擎，支撑预测性维新智转型咨询：石化盈科深耕石油化工行业，专注于推动企业智能运营模式变革。通过数智化顶层设计，助力企业将长远愿景转化为可实施的路径，全局统筹资源，高效实现战略目标。公司凭借丰富的行业经验与成功案例，采用“数据+平台+应用”的新模式，构建了覆盖人工智能规划、信息化规划、流程标准化、数据治理、两化融合贯标、智能工厂设计与领航智能工厂培育、信息化后评价、智库服务的全套解决方案，助力企业构建与新智生产力匹配石化盈科以“四新”（管理新模式、研发新范式、生产新方式、服贸新生态）为战略导向，通过新新新新新智能制造新新新新新智能制造智能硬件智慧经营业务，提升管理与研发效能：该业务覆盖战略与决策管理、风险与监督管理、财务管理、人力资源管理、物资供应管理、综合协同管理、国际化经营管理等7个业务域，全面覆盖集团企业战略决策、运营管控与协同增效关键环节。投资管理解决方案满足企业各层级各部门之间投资管理协同需要，为投资科学决策提供支撑，规范投资行为，促进投资优化，规避投资风险，确保投资效益；审计管理解决方案推动业审融合与数据赋能，全面提升“审计查证、数据分析、模型研发、动态监督”能力；合同管理解决方案依托区块链与NLP技术提高合同智能化应用水平、增强合同风险感知能力，促进企业合同管理工作库管理解决方案构建全球资金池和业财一体体系，增强集团资金运作与金融数字化能力；数字化仓储管理解决方案则整合供应链环节，规范仓储标准，积累数据资产，提升物资流转效率和保供服务质量，促进物资供应链高效协同。智慧经营业务方案的协同，将形成贯穿企业运营全流程的智能化支撑体系，助力客户实现业务全程可控、数据×知识双轮驱动决策和集备管理、供应链物流、工程管理、科技研发管理、油气新能源、炼油化工、油品销售等10个孪生体，提升自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等能力，推动研发设计、生产、物化、生产低碳化，满足全球能源需求。高级智能过程控制解决方案充分满足用户对控制自动生产装置智能化控制水平。智能研究院解决方案覆盖科研管理、科技创新、技术服务业务环数智服贸业务，构建石化服务新生态：该业务覆盖电子商务与客户关系管理、金融服务2个业务域，全面推动能源销售与客户服务的数字化、智能化转型。智能加油服务站解决方案基于智能视频、物联网及无感支付技术，整合加油卡、零售管理、油品质量管控等业务环节，有效解决支付方式单一、油库自动化水平不足及质量流程不规范等问题，助力打造智能化标杆油站、多元立体化智能服务站。智能客服解决方案则融合人工智能技术，覆盖业务咨询、售前售后支持等全流程服务，显著提高客户满意度，实现减员增效和客服数据资产标准化。数智服贸业务方案协同构建了立体化、智能化的服务与贸易新生态，全面提升用户体验与企综上，通过生产、经营、服务业务的应用协同，石化盈科不仅精准响应了企业在降本增效、风险管控、流程优化等方面的核心业务诉求，更通过端到端的数智化赋能，为企业构建了面向未来的石化盈科以“三智”（智能感知、智能平台、智能决策）能力建设为目标，通过新基础设施、智能硬件、工业AI三大技术业务，构建了分层清晰、云边端协同的一体化技术架构，为新智运营提新新新新新智能制造新新新新新智能制造智能硬件制造、供应链及营销服务全业务环节，实现工厂全面感知、企业级数据资源整合及“千人千面”工作台协同，有效消除信息孤岛。结合主数据管理解决方案，融合多个行业信息代码模智能硬件，延伸感知触角与决策臂膀：5G防爆专网解决方案针对炼化企业设备接入多、分布散、并发高、延迟高的问题，首创行业5G防爆基站及分布式拉远方案，适应移动视频监控、综上，这三大能力共同构成了一个层次化的技术支撑体系。其中，新基础设施是新智运营的“躯干”，智能硬件是“感官与四肢”，工业AI是“大脑”，三者协同赋能石油石化企业实现全栈智荷兰皇家壳牌石油公司（以下简称“壳牌”）是能源和化工企业组成的全球性集团，业务范围覆盖从石油和天然气的勘探及生产到燃料和润滑油的营销及研发，同时也在持续涉足新能源领域。壳牌公司面向全球开展业务运营，在70多个国家和地区拥有96,000名员工，业务遍及130多个国家和地区，在50多个国家勘探石油和天然气，在30多个国家的50多个炼壳牌认为，数字化和能源转型是改变世界和能源行业的两个根本性变革。在这一理念的指引下，壳牌广泛为其分布在全球各地的资产构建数字孪生系统，从而迈向远程监控中心支持的半自动化资产运营；依托数字化平台链接全球供应链，并构建全球供应链模型实现全球产销协同；大力构建全球化AI生态体系，赋能全球研发团队加速研发创新，从而通过持续数字化提升资产运营效针对油田、海上作业平台、工作船、炼油厂等实体资产，壳牌构建了1:1反应现场物理设备运行情况的数字孪生系统，能够在远程监控中心全面、实时采集设备资产运行信息，开展运营管控，并结合AR/VR技术使专家能够远程与现场操作员实时协作。在设备安装调试期间，数字孪生技术也有助于工作人员及时发现问题，避免潜在的损失。从2020年到2025年，壳牌累计为30余处资产例如，壳牌为墨西哥湾海上作业平台Vito构建的1:1数字孪生模型，能够实时同步设备状态、管线压力等超200种数据维度。在平台调试期间，通过AR辅助调试减少超过50%的现场差旅需求，如某次工程师及时远程发现并纠正了泄压阀手柄安装错误，避免50万美元以上的潜在损失。在平台在数字孪生系统建设的基础上，壳牌还通过AI和数据分析建模，开展设备故障预测和勘探钻井优化。例如，公司在线监控超过1万台设备，结合AI可以在多种条件下提前24-48小时预测压缩机的故障风险，并逐步将这一能力拓展至更多类型设备。壳牌还和微软工程师合作，利用AI改进钻井水平的方式，减少占地面积，并通过取代传统的直井钻井方式，实现了大位移水平钻井，在陆地制的准确性和一致性。此外，壳牌还通过采用基于深度学习的质量控制代理自动化地震处理工作壳牌构建了面向供应链体系的数字化平台，运用一系列先进技术强化供应链端到端流程管理，大幅提升运营效率与竞争力。E-Sourcing是壳牌自行建设的数字化采购交易平台，连接买家与供应商系统，并提供统一产品目录，实现了采购流程的线上化与智能购成本。RPA（机器人流程自动化）技术则将日常业务中的重复性、规律性任务交由机器人处理，减少人工操作失误，提高数据处理的速度与准确性，有效释放人力资源。此外，壳牌还利用Alteryx系统开展无需编程的数据分析工作，业务人员可以更加便捷地对海量数据开展深度剖析，精准预测需求，优化库存管理，提前识别潜在风险，从而实现供应链的精细化管理，进一步加速为了增强数据分析的科学依据，提升预测、决策过程的准确性，壳牌构建了一个覆盖全球不同地区的专属供应链模型GSM，以此对产销协同进行科学建模，用于量化情景预测，它结合技术商业和地缘政治机制，依据情景假设预测行业未来产量，国家的资产级数据，可将固定或可变价格下的产量预测至2100年，还能保持与油气生产相同粒度水平的上游二氧化碳足迹预测，甚至可在未来升级版本中进一步预测投资成本。该模型是壳牌世界能源模型和情景分析的关键输入，有助于解答全球和国家层面油气供应的不确定性问题，包括为了形成可持续的数智化发展能力，壳牌搭建了企业级Shell.ai平台，旨在将AI技术全面嵌入壳牌的内部系统，并围绕平台打造研发创新体系，开展一系列AI应用开发活动。壳牌非常重视AI开发生态的建设，通过Shell.ai派驻计划，允许数据科学家和AI工程师在所有壳牌公司的各种AI项目上获得工作经验。壳牌与贝克休斯、微软及企业AI公司C3AI共同成立了开放AI能源倡议（OAI还开发了一个由350多名人工智能专业人员组成的中心社区，利用壳牌旗下企业的大量可用数据基于上述基础，壳牌在全球各地的实验室积极利用AI能力开发新材料。例如，壳牌与法拉利车队合作，利用AI成功研发出含10%先进生物乙醇的赛车燃料，大幅缩短开发周期。壳牌班加罗尔技术中心计算科学部门则运用包括AI在内的数字技术加速研发新材料，用于储存可再生能源的电沙特阿拉伯国家石油公司（简称“沙特阿美”）是一家世界级一体化能源化工公司，业务布局于亚洲、欧洲和北美，业务板块涵盖石油勘探、开发、生产、炼制、运输和销售等。沙特阿美拥有世界最大的陆上油田和海上油田，已探明的石油和天然气储量和油气产量居全球首位，近几年利作为沙特“2030愿景”的一部分，沙特阿美为自己设定了“成为领先数字化能源公司”续应用到勘探、开发、炼化、供应链管理等各个业务环节，持续提升运营效率，降低成本和碳排沙特阿美大力投资建立了集团算力中心、4IR（第四次工业革命技术）中心、UIC（上游创新中心）等基础设施和创新机构，并利用多种平台和渠道对员工开展新技术培训。集团算力中心基于英伟达高端芯片，拥有每秒10petaflop的算力，为集团3D地震模型等各类复杂AI模型提供强力支撑。4IR中心每天收集超过50亿个数据点，并利用这些信息孵化AI解决方案。UIC利用4数字工具帮助工程师和地球科学家微调方案，改善油井内的钻探，控制非期望产水，开发旨在减少二氧化碳排放的解决方案。此外，沙特阿美的数字部门AramcoDigital还与美国AI芯片初创公沙特阿美积极推动AI对勘探开发、炼化、经营管理、供应链等各业务板块的升级改造，并取得显沙特阿美使用AI模型处理来自地下调查的地震波数据，通过AI分析地震反射中的模型，以更高的精度检测油气藏，使勘探成本降低50%，发现精度提高30%。此外，沙特阿美还在开采沙特阿美在Khurais油田部署了一个AI驱动的预测性维护系统，通过40000个传感器来监测500多口油井的实时数据，并通过AI模型分析评估机器健康状况，预测早期故障信号，使设沙特阿美还为Khurais油田创建了首个先进过程控制（APC）系统，它能够自动调整开采参数，确保油井始终保持最佳生产状态，并减少锅炉中的燃气消耗。沙特阿美最大的石油加工厂⃞Abqaiq工厂也通过引入机器学习和人工智能算法，自动化调整油品稳定过程，提高工沙特阿美公司将基于AI的计算机视觉系统整合到安全管理基础设施，自动检测潜在的安全违规和危险情况。例如，Khurais工厂通过智能传感器和热像仪自动检查管道泄漏情减少8%的二氧化碳排放量。同时，沙特阿美还利用各类无人机器人开展业，减少对人工的依赖，如Abqaiq石油加工厂使用机器人和智能无人机执行近三分之一的日常操作，乌斯马尼亚天然气厂也使用无人机、遥控潜水器和爬行机器人用于应急响应、检查和实时数据访问。此外，沙特阿美还在积极研发测试地震机器人、浅水检测与监控机器人、沙特阿美应用AI供应链优化系统，整合价格、天气、物流以及横跨多个大洲，涉及数千家供应商与合作伙伴的实时数据，构建需求预测模型