加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。当前，我国人工智能步入全新发展阶段，正加速与实体经济深度融合，为高质量发展注入强劲动能。作为同时承载千年历史文脉与国家级能源战略的陕西，依托人工智能技术开启了一场深刻的产业变革——尤其在传统油田基地转型升级中，“头雁”效应凸显：通过构建覆盖勘探开发、生产运维等全链条的19个工业智能体，大模型技术驱动油气生产全流程智能化重构，实现生产效率跃升与成本结构优化，推动老油田突破传统粗放模式桎梏，向智能高效的新型能源产业范式转型。这场融合历史底蕴与科技创新的实践，不仅重塑了能源生产的空间逻辑，更验证了人工智能赋能传统产业升级的可行路径，为资源型地区高质量发展提供了鲜活样本。

一、人工智能＂头雁＂效应在油田基地的立体化赋能

（一）技术突破：大模型重塑油田认知体系

以大模型为核心的人工智能技术构建了油田数字神经系统，通过融合地质勘探数据、设备运行参数、生产动态信息等多元数据源，形成了覆盖“地下－井筒－地面”的全域认知能力。基于深度神经网络的特征提取能力，系统可构建三维可视化油藏模型，实现油井产能衰减预测精度提升40％，管道泄漏识别响应时间缩短至15分钟以内。这种技术突破不仅解决了传统人工经验判断的滞后性，更通过持续自学习的算法演进，使油田系统具备动态优化能力。

（二）场景革新：智能引擎驱动全产业链升级

在勘探开发领域，AI算法通过处理TB级地震数据，可将储层识别准确率提升至92％，支撑开发方案优化决策，使采收率平均提升5－8个百分点。生产运维方面，基于数字孪生技术构建的设备健康管理系统，实现了30类关键设备的预测性维护，维修响应效率提升60％，非计划停机减少35％。特别在复杂工况处理中，智能控制系统通过实时调整抽油机冲次、注水压力等300余项参数，使单井能效提升18％。

（三）价值重构：全要素生产率系统性提升

人工智能的应用产生了显著的复合效益：通过智能配产系统优化生产节奏，单井运营成本下降12％；基于机器视觉的油品质量检测系统将质检效率提升5倍，误检率降至0.3‰；物流调度算法使运输车辆利用率提升25％，管线运力分配效率提高30％。更深远的影响在于推动油田组织形态变革，传统“经验驱动”模式向“数据＋算法”驱动转型，促使全员数字素养提升，孵化出智能决策支持中心、远程运维专家系统等新型生产组织方式，为传统能源企业数字化转型提供了可复制的实施路径。

这种三维赋能体系使油田基地实现了从单点智能到系统智能的跃迁，形成“技术突破－场景落地－价值创造”的良性循环。据试点项目数据显示，智能化改造使综合运营成本降低18％，安全生产事故率下降72％，勘探开发周期压缩40％，验证了人工智能作为新型生产力在传统能源领域的革新价值。

二、人工智能视角下陕西老油田基地的发展困境

（一）数据驱动的技术迭代滞后

陕西老油田面临的核心矛盾在于数据质量与智能化需求的不匹配。根据SY／T 7427－2018《油气田开发工程经济评价规范》，日均产生的15TB勘探数据实际解析利用率仅40％。西安石油大学实测数据显示，榆林区块三维地震数据仍依赖2010年前的采集成果，建模误差最高达28米。《鄂尔多斯盆地开发效率评估》指出，人工调节注水压力误差常达±15％，而现有AI算法因缺乏高质量标注样本，难以实现精准预测。中国石油装备研究院2023年报告显示，AI驱动的预测性维护系统覆盖率不足35％，远低于国际先进水平。

（二）AI应用的高成本与低效能剪刀差

陕西省统计局2023年能源报告证实，深层开采（4500米以上）单井成本激增380％。长庆油田设备效能报告显示，老旧游梁式抽油机单台年维修费达12万元，但其数字化改造需一次性投入30万元。根据陕西省能源人才发展蓝皮书，复合型人才缺口超2000人，导致AI系统运维成本占比攀升至31％。安控科技等企业的实践表明，缺乏针对鄂尔多斯盆地裂缝发育特征的定制化算法，AI节能效率仅达预期值的60％－70％。

（三）智能化升级与市场竞争的双重挤压

国际能源署（IEA）2023年报告显示，页岩油盈亏平衡点降至48美元／桶，而陕西老油田完全成本（含生态修复）达62美元。国家能源局2023年行业对标数据显示，新疆玛湖油田通过AI优化将采收率提升至45％，而陕西老油田仍停留在32％，单桶利润差距扩大至8美元。BP能源统计年鉴证实，新能源装机量年均增速21％，导致传统油气在陕能源消费占比五年下降14％。陕西省工信厅产业监测报告指出，2023年延长石油集团在陕原油产量同比下降3.7％。

（四）绿色转型的AI技术适配困境

生态环境部2023年督查报告显示，陕西老油田碳排放强度超国标38％，但AI驱动的减排技术应用面临多重障碍：一是数据采集瓶颈。现有传感器网络覆盖率不足，含油污泥浓度等关键环保参数仍依赖人工抽检。二是技术经济性矛盾。西安交通大学技术经济评估证实，CCUS技术应用成本高达80元／吨CO₂，而碳配额交易收益仅覆盖成本的30％。三是跨领域协同不足。环保数据与生产系统未打通，废水回用率仅65％的现状暴露出全流程优化缺失。

三、以人工智能大模型技术为抓手，推动陕西老油田基地高质量发展的对策建议

（一）建立完善数据质量管理体系，采取多重安全防护措施保障数据质量与安全

一是构建全生命周期数据治理体系。通过制定油田勘探开发、设备运维等场景的标准化数据采集规范，部署边缘计算设备实现井场数据自动校核；引入基于深度学习的多模态数据清洗算法，针对性解决地质构造图、测井曲线等复杂数据的噪声干扰问题。二是强化数据存储与计算基础设施。建设分布式云存储中心，实现多油田数据异地灾备；搭建高性能计算集群，满足大模型训练所需的PB级数据处理需求，通过数据分级存储策略提升热数据调用效率。三是构建智能安全防护体系。采用量子加密技术保障核心地质数据安全传输，部署区块链存证系统实现数据操作全程溯源；建立动态风险评估模型，通过AI驱动的威胁狩猎系统实时识别APT攻击，打造“监测－响应－恢复”一体化安全闭环。

（二）加强与高校、科研机构合作，建立人才培养和引进机制缓解人才短缺

一是构建产教融合培养体系。与西安交大、西北大学等共建“智能油气开发”特色专业，开发数字孪生油田实训平台，设立定向培养计划；在长庆、延长油田设立院士工作站，联合开展井下机器人、智能压裂等课题攻关。二是实施分层级人才提升工程。针对技术骨干开展大模型微调、多模态融合等专项培训，组织赴中东数字油田考察学习；面向操作人员开发AR巡检培训系统，建立“AI助理工程师”认证体系。三是打造西部AI人才集聚高地。在西安高新区建设油气大模型创新中心，提供千万级科研启动资金；推出“秦风学者”计划，对引进的领军人才给予项目分红权、技术入股等激励，配套建设智慧化人才社区。

（3） 进行业务流程再造和管理模式创新，实现大模型技术与业务深度融合

一是重构勘探开发知识体系。建立覆盖鄂尔多斯盆地的地质知识图谱，研发具备多任务学习能力的勘探大模型，实现测井解释准确率提升；开发智能布井系统，综合地质力学、经济效益等多目标优化井网布局。二是构建智能生产管控新模式。部署基于数字孪生的油田运营中心，通过大模型实现注采参数自动优化；建立设备健康度预测模型，提升抽油机故障预警时间。三是创新组织协同机制。设立“AI＋业务”双组长制项目团队，建立技术中台与业务前台的需求直连通道；开发跨部门知识共享平台，利用大模型自动生成钻井方案、设备检修报告等标准化文档。

（4） 以人工智能为核心与上下游企业合作，打造智能化油气产业生态并拓展新业务

一是共建智能装备产业链。与宝石机械合作研发自适应地层变化的智能钻头，与陕鼓集团开发基于强化学习的压缩机优化控制系统，形成“AI＋高端装备”产业集群。二是打造能源数字服务新业态。联合延长石油集团建设西北能源大数据中心，开发油气产量预测、碳资产管理等产品；搭建AI辅助决策平台，为中小油服企业提供地质建模、压裂方案设计等云服务。三是探索多能互补新模式。在陕北地区建设“风光油储”一体化示范基地，利用大模型优化新能源微电网调度；开发CCUS智能监测系统，实现CO₂驱油与封存过程的实时优化。

（5） 利用人工智能技术优化生产管理和设备，推进油气生产绿色可持续发展

一是构建智慧节能体系。研发能耗数字孪生系统，建立注水、集输等环节的能耗基线模型；部署基于计算机视觉的放空火炬监测系统，减少天然气放空燃烧。二是创新环保治理技术。开发井下作业污染扩散预测模型，智能规划压裂返排液处理路径；应用迁移学习技术，构建适应黄土高原地质特性的土壤修复模型。三是打造循环经济新模式。建设AI驱动的伴生气资源化利用平台，将低浓度煤层气转化为合成材料原料；开发油泥热解智能控制系统，实现危废转化效率提升，形成“采油－治理－再生”的绿色闭环。

（作者：田惠敏，研究员，经济学博士；徐蕴峰，国声智库执行主任、中央财经大学中外经济比较研究中心副主任。该项成果仅代表个人观点，与所在机构无关。）