【AI赋能下的产业工人转型观察③】“数智帮手”，让一线工人从执行者变审定人

来源：滚动播报

（来源：工人日报）

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过去老技术人员的经验都在脑子里，人一退休，经验就带回家了。现在按规范把资料输进系统，新人上手就能接着干，“不会断档”。当花甲油田学会用数据“开口说话”，那些曾经只存在于老师傅脑子里的“手感”和“直觉”，正在变成可保存、可调用、可进化的数字资产，赋能新一代石油人成长。

鼠标悬停在一口井的图标上，屏幕弹出一行行数字：累计产油、当前含水率、最近一次修井日期、连通水井的实时注水压力……8月的一天，胜利油田一位老地质工作者盯着电脑屏幕，发呆了许久。他下意识地张了张嘴，又合上了。

这口井，他盯了15年。每次产量波动、每回修井作业、每轮注水调配，都烂熟于心。但这是第一次——不是从台账里翻出来，而是从屏幕上“听”到这口井自己“开口说话”。

“做梦也没想过有这一天。”他说。

这声嘀咕，道出了一家拥有60多年历史、3万多口油井、73个油田的国有大型能源企业正在经历的深刻变革。当AI浪潮席卷全球，传统油气产业与新一代信息技术开启了一场对话，面临转型这一重大课题，油田职工也在做好这份答卷。

被AI改写的工作方式

变化正在悄悄发生。

在物探研究院，一款“地震解释大模型”正在改变综合研究室主任师李长红23年的工作方式。以往，地震解释主要依赖常规软件，需要人工逐条、逐剖面进行层位和断层解释，大部分工作时间都耗在重复性劳动上。如今，他们训练了一个模型，一个工区的地震解释时间从3~5天压缩到30分钟左右。

勘探开发研究院东营勘探室主管师房亮记得，以前定井位得抱着大图纸用铅笔点点儿，后来换成PPT，现在所有数据可以在一个“信息综合超市”里找到，二维平面图变成三维立体展示，油层怎么长、砂体怎么展布，一目了然。

更让房亮感慨的是知识传承。过去老技术人员的经验都在脑子里，人一退休，经验就带回家了。现在按规范把资料输进系统，新人上手就能接着干，“不会断档”。

变化不只发生在科研层面。生产一线，钻井无人化远程操作已成为现实，作业系统的自动化和智能化配置率达到75%。一个电价预测模型在发挥作用：提前一天预测次日电价曲线，设备自动在低谷时段“多干活”，高峰时段“歇一歇”，年节约电费逾千万元。

把“脑子里的事”变成“系统里的事”

然而，硬币总有另一面。

“就像你办公桌上堆了600多本笔记本，每本都记了一些东西，但你想找一个完整的信息，得翻很多本。”一位在采油厂干了十来年的技术人员苦笑。

他说的不是比喻——胜利油田在用的信息化软件多达647套。想要调一口井的完整生产史，要登录3个系统、导出5份报表、自己手工拼接。有时候数据还对不上——“A系统说这口井昨天产了10吨，B系统说产了12吨，也不知道信谁”。

更让人头疼的是，大量地质图件是“死”的。胜利油田积累了1.6万张小层平面图。地质人员画完图上传，开发人员需要时下载。但一个区块打了3口新井，图没更新；半年后图更新了，井又打了5口。等拿到所谓“最新版”，地下情况早已改变。

比“信息孤岛”更棘手的，是思维困局。

“不想转”——油田是个极度依赖经验的地方。一位老石油人可以凭钻头的震动声判断地层变化，凭图纸线条走向预判断层延伸。你跟他说让AI来干，他第一反应是：“它懂个啥？我在这块干了30年，它才学了几天？”这话很难反驳，因为他说的是事实——AI确实没去过现场，没摸过岩心，没闻过油味。但AI读过这个区块过去20年所有井的生产数据、作业记录、测试报告——这种“阅读量”，有几个人能完成？

“不敢转”——油田生产不能停。“系统崩溃了怎么办？AI给的推荐准不准？出错了谁来负责？”这些担忧并非没有道理。

“不会转”——这是最核心的瓶颈。既懂油又懂IT的人，凤毛麟角。有的业务人员提不出精准需求，有的技术人员做出来的系统“好看不好用”。

还有一重隐性阻力，叫“区块长文化”。一个区块长负责一个区块多年，对每口井都了如指掌，这是好事，也是问题。数字化转型要做的，恰恰是把职工这些“脑子里的事”变成“系统里的事”。

“长”出一个新大脑

转机正在到来。

2026年，胜利油田谋划了“数智胜利”发展蓝图，把这一年定义为自己的“智能体元年”。3月底，油田启动智能化管理区、站库试点建设，确定孤岛采油管理五区等4家管理区及对应联合站作为首批试点。

这一提速信号，让采油工程信息化高级专家常峰兴奋不已。多年来，他一直在呼吁推动建设采油工程信息化平台。“采油工程业务复杂，点多、线长、面广，在顶层设计上缺乏独立地位，常被归入生产或开发系统。”常峰说。

在他看来，注采输修热业务数据量占全油田四成以上，理应有独立板块。油田建设智能油田的决策，将采油工程纳入四大平台。常峰把这视为“历史性突破”。今年3月，他加入采油工程专班，一头扎进平台研发。5月，功能架构设计完成，目前已转入软件研发，预计9月在试点单位上线。“同等工作量下，人力投入仅为过去的几分之一，就能专注于高价值决策与复杂问题研判。”常峰说。

据介绍，胜利油田谋划了14条数智化高价值应用路径——让AI写钻井设计初稿，140页的设计，地质和油藏60%到70%的内容是重复的，人只作审核修改；建立钻头数据库，改变“凭经验选钻头”的现状；动态分析智能化，鼠标点到一口井上，自动显示生产动态、注采关系、历史措施；产量预警“五网合一”，地下井网、地面管网、地上路网、天上电网、无人机巡线网全部打通，产量一波动，5分钟内找到问题根源。

数智化管理服务中心智能油田规划首席专家马承杰告诉记者，油田正在加快AI中台建设，目标是打造一个“算法模型与智能体商店”。“任何员工，不论专业背景，都可以在这个低代码平台上，像搭乐高积木一样开发自己的智能体。一个好用的组件，甚至可以用员工的名字命名。”

胜利油田有关负责人介绍，自动化是规则下的机械执行——可以远程开井、停井，但系统不会主动选择在电价最低的时候开井。智能化是动态环境下的自主决策——系统能感知电价变化、预测明天电价、自动优化开井策略，人只作最终审定。这个转变正在柔性生产中初步实现，未来会推广到智能注水、智能压裂、智能调度等更多场景。

从“自动化”到“自主决策”的跨越正在发生，60多岁的“老油田”，正在经历一场“青春期”。当花甲油田学会用数据“开口说话”，那些曾经只存在于老师傅脑子里的“手感”和“直觉”，正在变成可保存、可调用、可进化的数字资产，陪伴新一代石油人继续前行。