四大油气巨头如何利用 AI 提升效率与执行力

AI 为什么对能源公司很重要

油气作业每天都会产生海量信息。这些数据来自油井、钻井设备、管道、炼油厂和其他生产设施。依靠人工查看和处理所有信息，不仅困难，而且非常耗时。AI 能够快速分析这些数据，识别人们可能忽略的规律。例如，它可以提前预警设备故障，帮助确定更好的钻井方式，或找出可以提高产量和生产效率的环节。这些能力可以减少生产中断、降低维修成本，并提高昂贵资产的利用效率。即使油气价格出现波动，AI 仍然能够帮助能源企业提高运营效率。

BP：将 AI 扩展到更多业务环节

BP 一直在大力投资数字技术和人工智能。该公司与 Palantir Technologies 建立了长期合作关系，帮助 BP 把不同业务和作业现场的信息汇集到统一的数字平台上。BP 利用数百万个传感器采集的数据，建立覆盖全球业务的数字化模型，用于实时监控资产，并更快处理运营问题。现在的重点正转向把这些工具真正融入日常工作：更早发现生产问题、改进作业规划，并减少员工查阅大量技术资料的时间。关键不在于 BP 使用了什么技术，而在于能否把 AI 推广到更多资产，从而提高可靠性、控制成本并保障生产高效运行。

雪佛龙：利用 AI 解决实际问题

雪佛龙采取了非常务实的应用方式。其中一个例子，是利用自动化无人机检查油气设施，帮助发现甲烷泄漏、设备异常和其他问题，不再需要工作人员逐一前往每个地点检查。雪佛龙还在利用机器学习改善钻井和生产，尤其是在二叠纪盆地。相关工具分析历史作业数据，帮助工作人员决定油井应该如何钻探、生产和管理。如果能够更早发现问题、更高效地完成钻井并延长设备有效运行时间，公司就可以降低成本、减少产量损失。在拥有大量油井的页岩作业中，单井的小幅改进累积后也可能产生可观收益。

埃克森美孚：推进钻井自动化

埃克森美孚正在利用 AI 实现部分钻井流程自动化。系统可以在钻井过程中实时分析井下和作业条件，并据此调整作业参数。这类技术已用于圭亚那海上油田，也应用于二叠纪盆地业务。

由于钻井成本很高，减少作业延误和人为错误能够显著降低费用。提高自动化程度，还能让钻井更加稳定、一致，减少反复人工调整。公司也从另一个角度看待 AI：AI 和数据中心的快速增长正在推高电力需求。因此，埃克森美孚既是 AI 技术的使用者，也可能成为 AI 经济所需的能源供应商。

道达尔能源：在更广泛的能源业务中应用 AI

道达尔能源正与法国科技公司 Mistral AI 合作，扩大人工智能在公司业务中的应用，改善工业运营绩效、能源效率和决策质量。AI 可以帮助分析勘探数据、监控炼油厂，并在设备真正故障前识别维护需求；也可以帮助员工更

快处理大量技术资料。道达尔能源的业务涵盖石油、天然气、电力和可再生能源，因此拥有多个可由 AI 提效的领域。真正价值取决于这些工具能否降低运营成本、改善资产表现，并提高执行可靠性。

投资者应该关注什么

能源企业经常宣布 AI 合作项目，但投资者应该关注实际成果，而不只是新闻和合作声明。值得关注的指标包括停机时间、钻井速度、运营成本、产量预测准确度、设备寿命，以及 AI 是否已经覆盖大量资产。

六项观察指标

● 停机时间是否减少

● 钻井速度是否提高

● 运营成本是否下降

● 产量预测是否更加准确

● 设备使用寿命是否延长

● AI 是否已覆盖大量资产，而非停留在少量试点

四家企业的侧重点

● BP：在全球业务中推广统一的数字化工具。

● 雪佛龙：重点解决钻井、设施巡检和页岩生产中的实际问题。

● 埃克森美孚：推进钻井自动化和大规模数据分析。

● 道达尔能源：将 AI 用于油气、炼化、电力及更广泛的能源业务。

AI 本身不会决定哪一家能源公司的股票表现最好。油气价格、项目执行能力和资本支出仍然是更重要的影响因素。但是，能够利用 AI 降低成本、避免生产中断，并从现有资产中创造更多价值的企业，未来可能获得更明显的运营优势。