凭借丰富的数据国家能源公司将在能源行业数字化转型中占据优势 在能源行业的数字化转型进程中，人工智能已成为运营商们最为热议——同时也是最容易被误解的工具之一。尽管人工智能的种种前景往往带有极大的不确定性，但该技术最直接且深远的影响已经体现在企业如何组织、解读和利用数据方面。对于国家石油公司（NOC）而言，这种影响具有潜在的变革性意义。与许多私营企业不同，国家石油公司拥有庞大的、往往未得到充分利用的数据资源——数十年甚至数百年积累的地质、运营和财务信息，这些构成了能源行业中很少有其他实体能够匹敌的基础。 以墨西哥能源部管理的国家岩石馆为例（该图书馆由能源部负责运营）。它保存着一百多年前钻探出的井中的实体岩石样本——这是一份关于地质历史的非凡记录。当这些数据被数字化，并与人工智能驱动的分析相结合后，此类数据集能够揭示出肉眼无法察觉的模式。例如，地下模型可以通过将这些历史数据输入机器学习算法来加以完善，从而提高岩相预测和储层质量评估的准确性，甚至还能识别出新的钻探活动的潜在替代方案。同样的原则也适用于地震数据的重新处理或生产优化：数据集越丰富、结构越严谨，人工智能的解读就越强大、越可靠。 这是国家石油公司的核心优势——不仅在于数据本身，还在于数据管理的连续性。例如，海湾合作委员会（GCC）的许多国家石油公司已经建立了长达数十年的标准化、高质量信息档案。它们的机构稳定性和目标的连续性使得能够将人工智能应用于长期数据系列，而不会像其他地方的国有实体那样受到偶尔出现的政策变动的干扰。当模型基于数十年内一致且可比的数据进行训练时，它们能够就产量下降趋势、油藏管理以及资本效率等方面产生更可靠的见解。 相比之下，一些拉丁美洲或非洲的国家石油公司则会因政治周期和政策变动而重新调整企业重点。在这种情况下，问题不在于数据的缺失，而在于数据的碎片化，既包括时间上的碎片化，也包括机构间的碎片化。在这方面，人工智能公司的优势不仅在于数据的整合与清理，还在于预测分析。自然语言处理工具能够帮助统一旧有的文档；监督学习模型能够检测测井数据中的不一致或缺失之处；而基于人工智能技术的元数据标记能够将非结构化的档案转变为可查询、相互关联的知识系统。 “此类实际案例正在不断涌现。沙特阿美公司已开发出专有的自动化系统用于预测性维护，通过分析数百万个传感器数据来预测设备故障的发生时间。阿布扎比国家石油公司的全景数字指挥中心整合了公司各业务领域的实时数据，使高管们能够一目了然地了解能源流动、成本和排放情况。这些系统并非依赖于推测性的“智能”，而是依靠严谨的数据收集、治理和模型训练——而国家石油公司凭借其规模和国家使命，在这些方面具有天然优势。”Rystad Energy新兴市场及国家石油公司部门主管施雷纳·帕克如是表示。 对于许多国家石油公司而言，接下来的阶段将涉及将这些应用拓展到技术领域之外，进入战略和商业领域。人工智能已经能够帮助模拟在不同价格和税收制度下的财务敏感性，或者通过分析全球勘探趋势来确定许可轮次的最佳时机。随着碳强度成为竞争力的关键指标，人工智能还能在监测排放、优化能源效率以及引导投资至低碳机会方面发挥关键作用——这一切都基于国家石油公司已拥有的数据。 然而，乐观情绪必须与现实考量相结合。人工智能并非万灵药；它只是强化了组织纪律性。算法的复杂程度不如数据基础的质量、结构和治理重要。要想让国家石油公司真正利用人工智能，它们不应过多关注“购买人工智能解决方案”，而应更多地致力于构建数据文化，在这种文化中，工程师、地质学家和经济学家等都将数据视为战略资产，而非运营过程的副产品。 如果这种情况发生，国家石油公司（尤其是那些拥有丰富档案资料和深厚机构记忆的公司）将具备独特的优势，能够引领能源行业下一波数字化转型浪潮。最终，决定成功的并非算法，而是各国在保存、解读和从自身能源历史中汲取经验方面所蕴含的智慧。
