油气行业AI大模型发展应用：数据治理为核心

1月9日在京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深刻剖析了油气行业AI大模型应用的现状与挑战，并指出数据治理是油气行业AI大模型应用发展的核心要素。

当前行业已发布昆仑大模型、光明电力大模型等多个AI大模型，标志着油气行业智能化转型的坚定步伐，然而，AI大模型的实际应用仍面临可用性与易用性的双重考验。究其根本在于油气行业数据涵盖了地质勘探、钻井、生产等多个环节，存在多解性、不确定性等特点，且数据治理难度大，紧迫性强。同时行业对数据的安全性和保密性有着极高的要求，普遍存在数据“孤岛”问题。在保障数据安全和保密的前提下，整合分散数据并训练行业基础模型已成为行业大模型必须直面的问题。

刘合院士形象的把数据比作AI的“原油”，数据质量直接决定了AI系统的成败。构建大规模、高质量、多模态数据集是行业大模型提升的关键。

面对这一挑战，刘合院士为油气行业AI大模型的应用提出了以下建议： 

一、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。

二、强化数据治理，全生命周期管理：以AI大模型应用为契机，全面加强数据全生命周期管理，提升数据治理能力。刘合强调，行业核心竞争力是“行业数据”，要做好“训练样本库”的基本功。稳步提升数据质量，构建大模型应用所需的“样本库”。

三、数据安全与隐私保护：制定详尽的数据保密策略，确保在保障数据隐私安全的前提下，完成AI大模型的训练。全面提升数据安全防护能力，实施数据全生命周期的安全保密建设，探索区块链等前沿技术在数据治理中的应用。

四、构建专业数据生产线：建立从专业数据资源到AI语料库的敏捷转化机制，解决大模型难以理解油气领域专业知识的难题。通过油气行业专家的深度参与，进行数据清洗和提取，将专业知识转化为原子化的数据集，并将经验沉淀于专家系统中，优化模型训练效果。

展望未来，刘合院士对数据治理在油气行业AI大模型应用中的作用寄予厚望。他认为，未来的趋势将是模型设计的简化与数据质量的高标准化，并且基于数据智能体的智能化数据服务平台将实现数据全生命周期的智能管理。

他强调，在数据质量不高、可靠性缺失的情况下，盲目追求大模型参数量的增加，只会加剧偏差与谬误，导致资源浪费、成本激增及用户信任度下降，影响决策等提升模型性能。因此，协调好数据的“质”与“量”，加强数据治理，构建大模型应用的高质量样本集，才是提升油气行业AI大模型性能的关键所在。