AI成石油石化行業(yè)轉型關鍵力量 標準化建設護航高質量發(fā)展
2026年1月19日，團體標準化良好行為評價工作交流會在北京召開。本次會議是為了深入貫徹《國家標準化發(fā)展綱要》，推動我國團體標準高質量、規(guī)范化發(fā)展，營造良好的團體標準化生態(tài)環(huán)境，提升相關工作的專業(yè)化水平而舉辦的。
會議聚焦團體標準化評價工作和當前團體標準化工作的難點和熱點，系統(tǒng)介紹評價工作機制及工作現(xiàn)狀，分享工作案例，探討團體標準在質量提升、實施應用、國際化及數(shù)字化等方面的創(chuàng)新路徑和策略。來自全國各地的社會團體、科研院所、企事業(yè)單位及標準化服務機構的相關負責人與專職人員120余人現(xiàn)場參加了交流會，通過網(wǎng)絡直播參與會議的人數(shù)近3000人。
在評價工作深度解析環(huán)節(jié)中，中國標準化研究院許青高工做了團體標準化發(fā)展概況介紹的報告。報告中介紹了團體標準化10年來各個時期管理改革的演化進程，梳理了政策脈絡。指出，截至2025年12月31日，全國團體標準信息平臺最新統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示通過這個平臺參與團體標準化工作的社會團體已達8415家，團標12萬項，占國、行、地、團4類標準總數(shù)的比例超過了38%。
中國標準化協(xié)會鄭燕峰高工會上做了團體標準化良好行為評價工作介紹和試行評價工作總結。
中國檢驗認證集團安徽有限公司王錚部長做了評價指標體系詳解與常見問題分析的報告，分享了他對于標準化良好行為評價工作的心得體會和見解。
中國電器工業(yè)協(xié)會標準化工作委員會曾雁鴻常務副秘書長在會上分享了中國電器工業(yè)協(xié)會團體標準化的工作概況，結合自身行業(yè)工作介紹標準化良好行為評價流程、任務和部署，評價結果分析以及標準化良好行為評價助力提升影響力方面的案例。
上海實驗室裝備協(xié)會徐西西秘書長圍繞協(xié)會的概況和標準化工作實踐，標準化的工作成效和亮點，以及他們未來發(fā)展的規(guī)劃4個方面進行了經(jīng)驗分享。
交流會圍繞團體標準化熱點議題進行探討和互動交流。廣東省標準化研究院劉杰副院長做了題為《團體標準質量控制策略》的發(fā)言，中國機械科學研究總院集團有限公司行業(yè)發(fā)展部張曉璐副處長做了題為《團體標準國際化路徑和方法》的發(fā)言，方圓標志認證集團綠色低碳與ESG產(chǎn)品線總監(jiān)李臣做了《團體標準實施推廣與應用實踐》的發(fā)言；中國移動通信集團設計院有限公司陳玉明總監(jiān)做了標準數(shù)字化工作介紹。
在本次會議上，中國標準化協(xié)會還向深圳市深圳標準促進會、上海市標準化協(xié)會頒發(fā)了團體標準化良好行為評價證書。
近日，中國電子技術標準化研究院發(fā)布的《人工智能賦能石油石化行業(yè)發(fā)展標準化研究報告（2025版）》（以下簡稱《報告》）明確指出，人工智能技術正成為驅動石油石化行業(yè)智能化升級、加速數(shù)字化轉型的關鍵力量。
近日，中國電子技術標準化研究院發(fā)布的《人工智能賦能石油石化行業(yè)發(fā)展標準化研究報告（2025版）》（以下簡稱《報告》）明確指出，人工智能技術正成為驅動石油石化行業(yè)智能化升級、加速數(shù)字化轉型的關鍵力量。在人工智能技術推動下，石油石化產(chǎn)業(yè)將實現(xiàn)數(shù)字世界與物理實體深度融合，以數(shù)據(jù)流引領優(yōu)化生產(chǎn)、資源與管理全流程，賦予行業(yè)更精準的感知、更智慧的決策和更高效的執(zhí)行能力。
我國是世界第一煉油大國、世界第一化工大國，同時也是世界第一大乙烯產(chǎn)能國。然而，石油石化傳統(tǒng)業(yè)務存在環(huán)境高危、流程復雜、資產(chǎn)密集、效率提升空間大等特點，在能源轉型縱深推進的背景下，提質增效與運營模式變革需求日益迫切。
近年來，國家密集出臺相關政策，為人工智能在石油石化行業(yè)的應用指明了方向。《報告》指出，人工智能技術與石油石化行業(yè)的結合，促進了傳統(tǒng)業(yè)務模式的改變，提升了工作效率，有利于產(chǎn)業(yè)結構化調整和價值重塑。從覆蓋領域看，目前人工智能技術已在油氣勘探、油氣開發(fā)、油氣生產(chǎn)、管道儲運、油氣銷售、煉油化工、工程建設等全產(chǎn)業(yè)鏈關鍵環(huán)節(jié)實現(xiàn)積極滲透，逐步覆蓋主流業(yè)務場景。從技術價值看，深度融合石油石化業(yè)務場景的人工智能技術正不斷破解行業(yè)長期存在的效率、安全難題，在實現(xiàn)智能地質解釋、鉆井優(yōu)化、設備預測性維護、安全風險智能預警等方面發(fā)揮關鍵作用，已在降低運營成本、提升生產(chǎn)效率、保障人員安全等方面進入價值創(chuàng)造階段。
當前，石油石化行業(yè)已從規(guī)模擴張轉向高質量發(fā)展階段，運用先進技術實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級成為必然要求。國際方面，挪威國家石油公司、殼牌、道達爾等領先企業(yè)紛紛與科技公司合作，借助人工智能分析地質數(shù)據(jù)、優(yōu)化鉆井路徑、預測設備故障；國內方面，中國石油、中國石化、中國海油等央企積極布局，構建自主可控的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺和人工智能技術底座，研發(fā)行業(yè)專用大模型與智能系統(tǒng)，通過“云-邊-端”協(xié)同推動數(shù)據(jù)貫通與業(yè)務智能化，形成一批可復制的應用實踐成果。
值得注意的是，《報告》指出，當前石油石化行業(yè)智能化發(fā)展仍面臨多重挑戰(zhàn)：特定業(yè)務領域專用模型精度不足，應用深度與廣度有待拓展；部分單位存在“不敢用、不會用”的困境，技術落地遲緩且多局限于試點環(huán)節(jié)；數(shù)據(jù)供給與安全問題突出，數(shù)據(jù)泄露風險、質量參差不齊、標注成本高昂等問題制約高質量數(shù)據(jù)集構建，跨主體數(shù)據(jù)共享機制缺失導致“數(shù)據(jù)孤島”林立；人工智能模型在復雜場景下的感知準確率、決策可靠性等仍未達到工業(yè)級“零失誤”要求，極端工況下的穩(wěn)定運行能力亟待提升等。
針對這些挑戰(zhàn)，《報告》從技術、企業(yè)、標準三個層面提出發(fā)展建議。技術層面，需聚焦行業(yè)特點開發(fā)專用人工智能算法與多模態(tài)大模型，加強全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)標準化治理與安全防護，構建“云-邊-端”協(xié)同的高效算力基礎設施；企業(yè)層面，應推動產(chǎn)學研用跨界協(xié)同，拓展深化全流程應用場景，創(chuàng)新智能化服務與商業(yè)模式；標準層面，要加快基礎共性、技術模型、數(shù)據(jù)安全等領域標準制定，強化標準測試驗證與示范應用，積極參與國際標準制定并借鑒和引進國際先進適用標準，促進行業(yè)高質量發(fā)展與國際接軌。
業(yè)內人士表示，隨著相關政策落地與標準化體系完善，人工智能與石油石化行業(yè)的融合將持續(xù)深化。這不僅將推動行業(yè)實現(xiàn)質量變革、效率變革、動力變革，也將為我國能源安全保障與制造業(yè)高質量發(fā)展提供重要支撐。下一步，需持續(xù)破解技術落地難題，優(yōu)化創(chuàng)新生態(tài)，讓人工智能在能源轉型中充分發(fā)揮技術引擎作用。
來源：人民網(wǎng)