在能源行业的人工智能应用案例中，油气领域占比极高。

在技术底座方向，昆仑大模型是面向油气勘探开发全流程的智能化模型，700亿参数让自然语言处理、语音视觉识别、多模态交互等能力大幅提升，通过深度学习优化地质数据解析，提升油气田预测精度。

中国海油人工智能开发应用平台，即海能人工智能平台，围绕智能油气田、智能工程、智能工厂、智能贸销、智能QHSE、智能供应链、智能管理、智能办公等8大类100多个业务场景模型，聚力实现小模型和大模型兼备、专业场景和通用场景兼容、生产和经营管理全覆盖。

行业应用方向更加广泛，包括勘探与开发优化、生产与安全管理、管网与运输管理等等。中国海油的海上油田开发生产创新应用，基于AI的动态油藏模拟，优化采收策略，实现产量提升与成本控制。中石化炼油装置全流程智能控制，通过AI实时优化生产参数，降低能耗与故障率，提升炼化效率。国家管网集团的油气管网安全保障技术，则是基于大数据与AI的管道健康诊断系统，预测泄漏风险并优化维护计划，保障能源输送安全。

在装备产品方向，捷杰西科技的Tripro@智能钻井机器人集群系统，通过自动化钻井控制与多机协同，降低钻井事故率并提升作业精度；航天凯山石油仪器的油田智能化精细注水系统，基于AI动态调节注水参数，优化油藏压力分布，提升采收率与资源效益。

未来，油气行业在人工智能应用上还有诸多场景可以探索。在今年年初举行的中国石油和化工行业数字化转型发展大会上，中国工程院院士刘合表示：精准定位，研发定制化模型，以解决具体业务问题为导向，开发适用于油气领域特定分析场景的应用模型。通过优化下游任务适应性，打造面向特定需求的定制化模型，可优先推进数据质量较高的L2级别行业基础模型。

此外，在碳减排智能管理、环保风险预警、深海/极地智能开采系统、全自动智能工厂，以及多模态融合（比如整合地质、气象、市场等多维度数据，提升油气田开发与市场决策的全局性）等方面，人工智能应用都有广阔空间。