在数字化浪潮的推动下，人工智能技术正逐渐进入各行各业，成为推动行业发展的新引擎。近日，在昆仑大模型建设研讨会暨合作共建签约仪式上，中国石油联手华为、中国移动、科大讯飞等多家企业共同签署合作共建协议，启动昆仑大模型建设，这对于推动人工智能在能源化工行业的大模型开发建设和高水平应用，具有重要意义。
中国石油集团董事长、党组书记戴厚良表示，人工智能是推动实体经济和数字经济融合、促进产业深度转型升级的关键。昆仑大模型的建设，将全面释放人工智能在油气勘探开发、炼油化工、新能源等领域的应用潜力，推动中国石油向世界一流企业的目标迈进。
大模型落地应用
行业场景深度绑定
众所周知，中国石油在勘探开发、油气田生产、炼油化工、工程技术、装备制造、工程建设等领域具备丰富的业务场景，这为油气场景大模型的落地应用提供广阔空间。与此同时，多年来的油气专家实践经验也会反馈沉淀到大模型中，寻求新的突破方向。双向赋能，打造中国石油的新质生产力。
自2019年起，华为与中国石油在人工智能领域开始合作，双方在油气行业的场景应用中深耕细作，沉淀了众多油气场景模型，并培养了一大批人工智能领域的专业人才。
在这一过程中，华为凭借多年在人工智能大模型研发上的深厚积累，展现出了其在自然语言处理、计算机视觉、预测、科学计算、多模态等领域的成熟能力。以与山东能源集团的合作为例，华为成立的联合创新中心已在多个业务场景中探索大模型的应用，开发出面向多个业务方向的数十个场景，并在集团内外实现了广泛的复制与服务。
大模型技术需要与行业场景深度融合，帮助行业解难题、做难事，才能赋能产业创新升级。越是个性化的场景意味着越要深入行业内部，熟悉客户痛点，为其量体裁衣定制专属的解决方案，这也是华为的核心竞争优势之一。
数据和算力织线造网
孵化大模型落地成型
数字经济时代，数据、算力、算法是人工智能崛起的基石。众所周知，AI大模型是基于海量数据训练而成的人工智能算法模型，数据则是决定人工智能能否走向成功的底座。
华为在数字化转型的征途上，明确了“数据平台+数据治理”的战略，确立了数据驱动业务变革的方针。中国石油凭借在信息化、数字化方面的建设，积累的行业数据为昆仑大模型的建设提供坚实的基础。未来，华为将利用自身在数据平台建设和数据治理方面的经验，支持中国石油构建统一的高质量数据体系，进一步推动行业大模型的开发应用。
大模型需要大算力，算力大小决定着模型迭代与创新的速度，也是大模型创新的加速器。华为充分发挥算力价值，与科大讯飞成功构建了万卡算力集群系统，显著提升了大模型训练的效率。同时，华为还精心打造人工智能集群，实现算力、运力、存力的一体化设计，带来算力技术的关键性突破。
另外，华为在乌兰察布、贵安、芜湖等地设立AI算力中心，以及即将投入运营的和林格尔算力中心，每个算力中心可提供十万/几十万卡的算力规模。与此同时，华为与战略伙伴之间的紧密合作，也为昆仑大模型的建设营造了一个高度协同和持续创新的良好环境，双向赋能，共同推动人工智能技术在能源化工行业的深度应用和创新发展。
抢占数字世界话语权
着力加强生态构建
在数智化时代，核心技术创新的关键在于构建一个健康、可持续的生态系统。多年来，华为持续深耕全栈自研创新科技，并初步建立了鲲鹏+昇腾的生态体系，为昆仑大模型的建设提供了坚实的技术支撑。
在应用实践中，通过地震大模型使得地震预测准确率高达百分之九十二，远超传统方法的86%；基于地震大模型微调形成了碳酸盐岩缝洞体预测和走滑断裂识别模型，在走滑断裂识别中预测效率提升了30倍，大大减少了人为不确定性和多解性问题。模型的创建与功能拓展完全得益于华为生态圈的打造，把软件系统推广给各行业的用户并形成良好的应用，与合作伙伴的联手实现技术应用闭环。
在智能化工设计方面，中国科学院大连化学物理研究所与华为等机构的合作，催生了全流程智控化工设计平台。此外，测井大模型也在流体识别中展现了其应用潜力。融合多种元特征的模型在实际场景验证中，无论是准确率还是召回率，都有出色的表现。这表明，大模型的应用不仅限于地震数据处理，还能深入到更具体的地质分析任务中，多元化场景应用，为中国石油等企业提供更精准的地下资源评估工具。
当前人工智能发展已迈向大模型时代，加速在能源化工等产业落地应用，在此背景下，昆仑大模型应运而生。作为人工智能技术与传统能源行业深度融合的典范，昆仑大模型展示了大模型与人工智能技术在促进传统产业升级、推动高质量发展方面的巨大潜力。随着昆仑大模型的研发与应用，未来在能源化工行业将涌现出更多智能化、数字化的创新应用，带动产业高质量转型升级，形成百花齐放的人工智能产业应用生态。
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