让AI走进油田生产一线，华为和伙伴做对了什么？

大多数人谈AI，谈的是写代码、做PPT、帮你回邮件。

但在中国油田，有一群人正在用AI做一件更“硬核”的事：在地下几千米的地层里找油。

这一产业变革的信号，在今年的华为中国合作伙伴大会2026上，已经变得越来越清晰：AI开始进入油气行业的核心生产系统。它不再只是做报表、管办公，而是开始参与地震勘探、钻井决策、生产优化，那些真正决定一口井能不能出油的关键环节。

石油Link在现场感受到，油气行业很可能是AI引发深层变化的领域之一。

东方天安副总经理 窦海涛

对此，在大会期间，石油Link还专访了华为合作伙伴——北京东方天安科技有限公司（以下简称“东方天安”）副总经理窦海涛。长期服务油气行业客户的他，给出了一个非常直接的判断：这一轮油气智能化最大的变化，是AI开始从辅助工具，变成智能决策平台。

也就是说，AI正在真正“打”入油田内部。

01

少有人注意的AI战场

如果把AI在各个行业的落地做一个排序，可能很多人第一时间想到的并不是能源行业。

然而在华为看来，这恰恰是极具潜力的领域之一。

在华为中国合作伙伴大会2026 上，华为提出一个非常清晰的战略方向——“行业+AI”。

华为常务董事汪涛在大会演讲中表示，华为坚持全面拥抱AI，打造坚实的算力底座，开源开放，用AI技术重构产品和方案，支持伙伴使能千行百业全面智能化。

AI真正的价值，不仅在于技术本身，更在于进入行业核心业务。

而油气行业数据足够多，计算量足够大，价值足够高，是AI落地的天然沃土。

油气行业的运行，本质上是一场数据驱动的决策。从勘探数据到生产数据，再到设备监测数据，整个行业的运行几乎建立在数据之上。

尤其是在勘探环节，新一代高密度采集技术直接带来数据量的百倍增长。以前，地震采集道间距通常在100米，如今道间距已经缩小到12.5米，一个几百平方公里规模的三维工区，产生几十TB地震数据并不罕见。

数据量的爆炸式增长，让算力逐渐成为油气勘探的重要瓶颈。

而这，还只是勘探一个环节。

整条油气产业链，涉及勘探、开发、生产、储运等环节，每一个环节都需要大量计算和决策。

更关键的是，AI在油气行业创造的价值，远不止于提升几个百分点的效率那么简单，更可能直接改写勘探成功率、设备故障率和生产效率。而这三个指标背后，往往是动辄数十亿、数百亿的投资回报。

也正是在这样的行业背景下，在今年的华为中国合作伙伴大会2026上，华为中国政企业务副总裁郭振兴与伙伴一起发布了2026年八大“行业+AI”旗舰解决方案，油气行业智慧作业区解决方案就赫然在列。

研究机构IDC 发布的《中国人工智能行业应用发展研究报告，2025》也印证了这一判断，报告指出，2024年到2025年AI在实体经济中的渗透率增长达到67%，能源行业是增速最快的领域之一。

这个赛道，远比外界想象中更热，也更有价值。

02

自研算力，打入油田内部

不过，在很长一段时间里，油气行业的AI化，始终存在一道隐形的门槛。

我国的油气行业的核心计算系统，在部分领域长期依赖国外技术，尤其是地震数据处理和高性能计算领域。而这些系统，直接参与勘探决策，储量有多少、井打在哪。这不只是供应链的隐患，更关系到油气企业核心技术能力的掌控。

真正的突破，发生在十年前。

2014年底到2015年初，在中国石油一项国家级项目中，东方天安与华为联合交付了一套面向地震数据处理的大规模计算平台。项目的关键任务，是让自研地震处理解释软件GeoEast能够在新的平台上稳定运行。

听起来似乎只是一次系统迁移，但真正做起来却并不容易。

GeoEast是一套历经二十多年迭代的工业化软件，堪称国内最复杂的能源行业应用系统之一，能处理陆地、过渡带、海洋等各类地质条件下的地震资料。这样一套高度复杂的软件系统，在新的平台上实现稳定运行，没有任何已知先例，没有任何成熟参考，可以说是一道没人走过的难关。

“硬件性能我们可以快速补齐，但软件适配是绕不开的‘硬骨头’。一个模块出问题，整个系统就跑不起来。”窦海涛的话，道出了当时的困境。

为了完成这项工作，华为投入高水平研发团队，东方天安也派出熟悉油气行业的资深工程师。一边懂代码，一边懂场景，两支队伍拼在一起，组成联合攻坚小组，前后死磕8个月，逐模块测试、调优、验证，攻下了一个又一个技术壁垒。

东方天安工程师的加入，让华为ICT专家在"定不了位"的时候精准找到问题所在，让整个适配周期提前了整整3到5个月。

结果不只是跑起来了，而且跑赢了。

最直观的变化是地震数据处理效率，叠前时间偏移（PSTM）和叠前深度偏移（PSDM）处理耗时缩短了70%，过去数周的计算工作，现在几天内可以完成。与此同时，钻井成功率提升了20个百分点，同等机柜规模下可处理的工区面积扩大了约10倍。

谈及这一点，窦海涛非常自豪。因为算力水平提升一个量级，地震数据处理周期会明显缩短，甚至可以实现“当年采集、当年发现、当年探明储量”。

这件事的意义，不只是一次技术升级。它证明了一件事：全栈自研软硬件，已经可以承载油气行业最核心的计算任务。算力的命门，正在回到自己手里。

对于油气行业来说，这一步并不容易。

03

让数智化在油田落地生根

但技术能否真正改变行业，还面临一个现实的问题：如何将技术转化为生产力？

油气行业的数智化转型，并非简单的技术应用即可实现。

从勘探到开发，从生产到管网，每一个环节都有极高的专业门槛。很多ICT公司在进入油气行业时，最后都撞向同一堵墙：技术很先进，但对行业场景缺乏深入理解。

窦海涛一语道破本质：“ICT 公司解决技术问题，油气行业解决生产问题。两者之间，隔着一道行业Know-How的门槛。

华为的解法，不是自己跨界去迈这道槛，而是用“伙伴+华为”体系的创新模式，找到最懂油田的人，一起把技术变成生产力。

在这个体系里，华为做油气数智化的“生态基石”，把算力、联接、AI 能力的技术底座做厚做硬。它打造了鲲鹏、昇腾算力平台，开源开放昇腾 CANN 生态，建设华为云算力黑土地，解决通用技术的问题；而行业伙伴则负责把华为的通用技术翻译成油田能“听懂”、能用好的生产语言，真正嵌入业务流程。

东方天安，就是翻译者之一。

这家成立于2001年、扎根油气行业20多年的公司，对油田生产流程和技术需求有着长期积累。

2014年，东方天安开启与华为的合作之旅。彼时，双方更多是产品合作关系，华为提供ICT产品，东方天安作为渠道商或集成商交付客户，是简单的价值链分工。

如今，伴随着华为技术底座的升级与生态开放战略的推进，双方关系已经逐步深化。

东方天安组建了由勘探开发专家博士领衔的专业团队，与华为基于共同的行业目标，整合各自优势，围绕油气行业勘探开发等专业场景联合创新，落地解决方案，共同为油气客户创造更多价值。

这样的协同模式，让技术与行业之间鸿沟被填平，也让ICT技术得以更快进入油气行业的实际生产场景。

窦海涛在采访中这样描述这种变化：合作从单向供需关系，逐渐演变为生态协同。过去是简单的甲乙方关系，现在是两支专业队伍拼在一起，紧密协作，打同一场仗。

华为中国政企业务总裁吴辉在大会上直接点出了这套体系的核心逻辑：“华为将以共享打破与伙伴的边界、以融合重构与伙伴的合作范式、以跃升定义‘伙伴+华为’体系的新高度，助力千行百业加速迈向数智世界。”

04

AI，正在改变油气业

当算力底座筑牢，当生态模式稳固，AI 开始在油气行业全面渗透。

研究机构Gartner在《2026年十大战略技术趋势》中预测，“到2028年，大约15%的日常工作决策将由AI自主完成。 AI的角色，将从回答问题，升级为提供建议，最终进化为自主执行。”

这一变化正在油气行业真实发生。

比如勘探最核心FWI全波形反演，以前很多工作需要处理人员盯着屏幕，凭借经验操作手动。这种工作，枯燥、费眼、耗时，且容不得半点差错，因为这直接影响后续的储层判断。

东方天安与华为在东方物探项目的合作中，将AI算力和算法引入这一模块。作为地震勘探计算量最大的环节之一，AI的介入不仅处理效率提升10倍，成像精度也同步提高。

“大量简单重复、耗时耗力，又很枯燥的工作，特别适合AI来干这事儿”。窦海涛对此深有感触，在他看来，AI的价值恰恰在于将人从重复劳动中解放出来，去从事更具创造性和决策性的工作。

然而，AI带来的变革远不止此。

油田设备巡检，变化同样直观而深刻。传统井场巡检，通常需要3人一组，实行12小时一班的不间断巡查，不仅人力成本高，还存在频次有限、漏检风险大的问题。

而AI的出现，直接颠覆了这一模式。

依托AI技术对现场视频设备进行智能化升级，构建智能巡检系统。系统能够对设备运行状态进行自动识别和分析，巡检频率从每周1次提升到每天1-2次，缺陷发现率大幅提升，运维效率提升25%。

甚至自动抄表、自动报警、自动捕捉设备异常，这些过去需要人工值守的工作，也在被系统接管。同时，这类能力可以在现有视频设备基础上进行升级部署，无需大规模新建硬件。

目前，中国石油长庆油田已经在部分区域推进无人井场建设，正是这一趋势的缩影。未来的油田，将是工程师、算法模型与自动化系统协同工作，传统生产运行方式迎来深刻变革。

在炼化领域，AI+数字孪生技术，正在推动炼化企业从"燃料型"向"高端化工原料型"转型；在安全生产领域，基于AI视觉分析与边缘计算的技术应用，也将帮助企业把安全管理从"事后处置"前移到"事前预防"。

这些变化，并非孤立的试点，而是正在形成燎原之势。

从数字化油田，到智能油田，这扇门已经打开了。