当人工智能不再仅仅是一个能够吟诗作画的“聊天搭子”，而是能够深入地层深处解析地震波数据、在实验室里预测合成橡胶分子性能，甚至自主规划钻井风险处置方案时，传统的能源工业正迎来一场前所未有的范式变革。面对全球能源转型的压力与数字化浪潮的席卷，一家万亿级的能源巨头如何通过“换脑”实现转型？

5月28日，昆仑大模型应用成果发布会在京举行，给出了令人震撼的答案。这场发布会不仅集中展示了昆仑大模型的迭代进展，更向世界宣告：中国能源行业的AI应用已正式跨越“试点探索”期，迈入“全产业链覆盖”与“主动智能”的新阶段。中国石油集团董事长戴厚良在会上强调，要加快打造智能企业新形态，推动“人工智能+”专项行动走深走实，高水平建成“数智中国石油”。

01 从“被动应答”到“主动干活”：全栈国产化的底座进化

过去，行业大模型更多扮演着“高级百科全书”的角色，用户问、模型答。然而，此次发布的昆仑大模型迭代成果，最显著的突破在于实现了从“被动问答”向“主动智能”的关键跨越。通过自主规划与任务拆解、工具调度与执行等六大AI高阶能力的行业首发，昆仑大模型已进化为能够“自主思考、主动干活”的智能助手，完整覆盖了从发现问题到自动执行的全流程。

支撑这一进化的是硬核的技术底座。在国家能源安全与人工智能自主可控的背景下，昆仑大模型构建了安全自主的全栈国产化人工智能技术底座。据了解，该模型率先完成了DeepSeek V4等21款主流大模型在昇腾国产芯片上的精度与性能双对齐。这种深度融合不仅解决了算力高负荷运行中的卡顿难题，更确保了在关键能源生产环节中，AI的核心能力不再依赖外部算力平台，真正实现了“能源脑”的国产化。

为了给这一“大脑”提供充足的养分，中国石油AI中台已统筹高达1754P的智能算力，并储备了620TB的行业高质量训练数据。经权威测评，其数据质量评分高达99.8分。这意味着，昆仑大模型拥有比通用模型更懂石油、更精通化工专业知识的“行业基因”，能够在复杂的工业环境下提供极高精度的决策支持，为“数智石油”建设筑牢了坚实的智慧基座。

02 穿透“勘探-炼化-管理”：152个应用场景的规模化蝶变

如果说底座是“根”，那么应用场景就是“果”。此次发布会揭晓了科技创新、产业发展和管理提升三个方面的最新典型场景，标志着昆仑大模型已在全产业链实现152个场景的规模化落地应用。在油气勘探这一石油工业的“先头部队”中，AI的介入正在重塑研发模式。过去，智能化声波全波形处理周期需要20天，而现在缩短至仅3天，综合成本降低了30%以上，这也是业内首个达到工业应用精度的三维反演大模型应用。

在炼油化工和产业发展领域，AI的“预判力”成为了效率奇迹的助推器。例如，首创的合成橡胶大模型可精準预判7项核心材料性能，预测准确率最高达95%，极大减少了重复实验带来的时间与资金消耗。在长庆油田，柱塞气举智能诊断场景已全面应用，能够自动调节超过3000口井的参数，相较传统人工模式，管理工作量骤降67%。这种从“人治”到“智治”的转变，正在基层生产单元中真实发生。

03 布局“十五五”与国际化：打造能源AI的人才与生态高地

站在2026年这个历史窗口期，昆仑大模型的意义已超越了企业自身。戴厚良董事长明确要求，要增强加快发展人工智能的责任感紧迫感，统筹外部合作与自主研发，坚持边建边用。这不仅是一场技术攻坚战，更是一场人才与生态的持久战。会议现场揭晓了2026年集团公司人工智能大赛第一阶段两个赛道的结果，这一举措正是为了发掘和培养既懂石油业务、又精通AI技术的交叉复合型人才。

值得关注的是，本次发布会还同步推出了支持中、英、俄、阿等7种语言的昆仑大模型国际版。作为国内能源化工行业首个具备多语言工业智能服务能力的大模型，它不仅服务于中国石油的海外业务运营，更面向全球开放。这意味着，中国的能源AI技术正加速走向世界舞台，为国际能源企业提供从生产管控到安全预警的全场景服务，全方位赋能央企“出海”与全球能源治理。