林伯強（廈門大學管理學院講席教授，中國能源政策研究院院長）

中央經濟工作會議提出，要以科技創新引領新質生產力發展，建設現代化產業體系。其中提出要開展“人工智能+”行動，培育未來產業。與此同時，會議提出要協同推進降碳減污擴綠增長，加緊經濟社會發展全面綠色轉型。

石油在中國能源消費中的比例僅次于煤炭，其穩定發展對于保障能源供給具有重要意義。同時，為實現“雙碳”目標，中國能源消費結構正面臨深刻調整。

當前，隨著人工智能技術的迅猛發展，石油行業正處于從傳統模式向數字化、智能化轉型的關鍵階段。在這一背景下，如何借助人工智能技術提升生產效率、降低運營成本、優化供應鏈管理，并增強能源安全保障能力，已成為推動石油行業高質量發展的核心議題和重要方向。

這需要首先明晰人工智能賦能石油行業高質量發展中面臨的具體挑戰。

首先，人工智能應用投入較大，經濟性挑戰凸顯。在石油行業大規模應用人工智能需要較大的成本投入。例如，智能化的鉆井和開采設備需要大量的資金投入，而現有的油田多數已經步入開采的中后期階段，低碳背景下石油資源的開采面臨嚴格的環境保護約束，未來的石油消費量在能源結構中的占比也呈現下降的趨勢。鑒于此，在石油行業投入如此之多的資金進行設備換代升級，而所獲得的經濟效益未必能覆蓋初期成本，導致部分企業望而卻步。

其次，政策與發展規劃滯后，監管與支持力度不足。現有的石油行業發展規劃是建立在傳統生產力的基礎上，難以及時匹配新技術應用場景，有效地預計市場形勢的迅猛變化。人工智能在石油領域的應用涉及多個細分行業，與之對應的新興技術也在不斷涌現，主管部門很難及時捕捉市場技術變化趨勢，相對應的政策法規可能會滯后于市場發展進度。這就導致人工智能在石油行業的應用缺乏與之對應的監管體系，進而無法有效評估人工智能應用帶來的應用風險。此外，石油行業的上、中、下游涉及多個利益主體，現有制度下缺乏針對石油行業智能化轉型的體系化監管框架，使政策支持、標準制定與風險評估難以同步跟進。不同行業利益相關方之間的博弈，也可能延緩針對人工智能應用的相關政策及時落地。

人工智能的快速發展將倒逼石油行業提高環保標準。隨著人工智能技術在各產業領域的快速應用和“雙碳”目標的明確推進，社會對清潔能源和綠色生產的期待不斷提升，石油行業正在接受更加嚴格的環境監管。人工智能技術可實現對油田、管道和煉化過程的實時數據監測和精確分析，幫助企業及時發現潛在的環保問題。然而，這也意味著監管部門和公眾能夠更輕松地捕捉到生產過程中的不合規環節。在此背景下，石油企業不僅需投入資源加強環境治理和生產工藝優化，還要積極利用人工智能手段實現環保績效的提升，將被動的環境合規轉化為探索綠色轉型和持續發展的能力。

此外，人才隊伍建設滯后，也難以支撐石油行業智能化轉型。實現人工智能技術在石油行業的應用要求從業人員具備復合技能，對現有人才的技術升級提出更高要求。

因此，加快人工智能賦能石油行業高質量發展，也需有針對性地多點發力：

一是加強復合型人才培育，夯實智能化轉型基礎。一方面，完善人才隊伍培養機制，推動石油企業與高校、科研機構進行人才培養合作，同時建設產學研平臺，促進人才隊伍培養，提高石油行業人才隊伍的素質。另一方面，完善人才晉升與培訓機制，加大對石油行業從業人員的數字技能培訓力度，引入跨行業人才培養經驗，提升石油行業整體人力資源競爭力。

二是及時調整石油行業監管政策及發展規劃，加速適應智能化變革。政府部門應明晰應用人工智能技術對石油行業帶來的變革，并且評估這些變革可能產生的后續影響，以此對現有的政策和發展規劃進行調整。考慮一線員工不熟練操作、新設備故障率高等問題，可能會對人工智能技術在石油行業的應用造成困難，監管政策應高度重視石油行業的安全生產，組織石油行業員工參與人工智能相關培訓，并且及時掌握復雜設備的操作。結合“雙碳”目標及石油行業發展現狀，及時制定調整應用人工智能技術于石油行業的發展規劃，以此確保石油行業相關的政策與發展速度相匹配。

三是依托人工智能驅動綠色創新，實現低碳轉化與智能化相融合的發展。一方面，在石油行業的上、中、下游全產業鏈中引入智能化監測與優化技術，推動生產環節的降耗提效，減少環境風險和碳排放。在“雙碳”目標引領下，利用人工智能強化風險識別與環境監管，助力石油行業加快向低碳路徑過渡。另一方面，利用人工智能技術強化石油行業的綠色監督與管理體系，時刻緊繃安全弦，杜絕重大石油環境污染事故的發生，在護航石油行業低碳發展的進程中，同步推動人工智能在石油行業的深入應用與拓展。

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