北京
在AI赋能千行百业的进程中，作为国民经济压舱石的油气产业，正迎来一场深刻的数智化变革。过去，AI在油气行业的应用多停留在局部尝鲜和单点部署。如今随着AI与实体经济的深度融合，油气行业人工智能应用正迈向规模化、体系化的关键节点。其中，算力扮演着至关重要的底层支撑角色。
10月15日，在2026石油化工行业人工智能+产业生态大会上，海光信息携油气行业数智化全景解决方案亮相。通过基于CPU、DCU双芯算力的“2+M+N”体系布局，海光为国产算力加速“人工智能+”油气产业升级给出硬核答案。
从单点探索到全链应用，油气AI需要怎样的算力底座？
随着油气AI应用从局部试水走向全链贯通，单一形态算力模式已难以满足多元业务场景需求。全产业链的智能化升级对算力提出几大核心需求：
需求多元，复合负载并存
油气行业的生产链条极长，不同环节对算力的需求差别很大。地震资料处理、油藏数值模拟，需要大量高精度计算；行业大模型的训练、微调和推理，对并行计算提出较高要求；到了井场、管线阀室和炼化车间，监测预警、设备控制又注重计算响应速度和运行稳定性。
海光信息企业业务群总经理李程在大会表示，油气行业算力建设不仅要关注性能和规模，更要与具体业务需求相匹配，兼顾集中计算、专业应用和现场实时处理，才能让人工智能真正融入油气生产经营各环节。
海光信息企业业务群总经理 李程
政策导向，聚焦务实效益
《石油天然气发展“十五五”规划》提出油气行业数智化的更高要求：人工智能在油气行业实现规模化、体系化应用。同时，政策引导解决方案的实用性与实际效益，要与具体业务需求精准匹配。
安全可控，筑牢能源命脉
油气产业关乎国家能源安全与国计民生。从底层芯片架构到上层应用的全栈自主可控与安全，是确保油气核心数据安全、生产系统平稳运行的关键。
双芯协同，“2+M+N”深入油气全场景
面对复杂多元的算力挑战，海光面向油气行业量身打造了“2+M+N”技术体系为核心的全场景解决方案。
其中，“2”代表C86架构CPU与GPGPU架构DCU组成的双芯算力底座；“M”指超智融合集群、训调推一体机、边缘推理节点、智能办公终端、端侧嵌入设备等多形态算力产品；“N”则对应勘探、开发、储运、炼化、科研、经营管理等多元业务场景。
“2+M+N”体系围绕油气产业不同场景的实际需求，提供从底层算力到模型适配、场景应用的全栈方案，将算力转化成新质生产力。
算力层，海光以双芯底座打造的算力引擎，全面覆盖科学计算与智能计算。方案具备极强的弹性扩展能力，不仅支持千卡超节点、万卡超集群的大规模部署，还可接入超算互联网实现跨数据中心的算力调度，轻松应对万亿参数级模型的训推需求。
模型层，海光围绕L0基础通用、L1行业、L2专业大模型，提供覆盖训练、微调、推理的全面支持。从中国石油的昆仑大模型、中国石化的长城大模型，到面向地震处理、测井分析、设备维护的油气专业大模型，实现全谱系大模型适配优化。
场景层，海光的算力产品矩阵，实现了对油气行业全场景的精准匹配。在集团总部，油气全链算力中枢承载大模型预训练与全局决策。在研究院与设计院，科研仿真算力底座加速地震处理、油藏模拟与测井解释。在油田与炼厂的班组作业辅助节点，可支撑智能巡检、钻完井参数优化和预测性维护。工程师桌面的智能终端，承担知识查询、开发方案设计等工作。深入井场、阀室的嵌入式设备，则面向抽油机工况分析、无人站前置计算等现场需求。
软硬件协同，边缘AI深入油气产业“毛细血管”
随着AI深入生产一线，油气产业的推理需求也在向井场、管线阀室和炼化车间延伸，边缘侧的实时数据分析与智能运营需求快速增长。
海光将双芯算力延伸至边缘场景，为DCS、PLC等控制系统及工业安全网关提供计算支撑，覆盖智能巡检、实时监测、设备预测性维护等场景，让AI能力下沉至生产一线。
面对复杂的生产环境，海光携手工业软件、工业物联网伙伴共同完成适配和交付。依托光合生态6000余家合作伙伴，海光通过软硬件协同，打造从数据中心到边缘、端侧的多层次算力布局。
结语
油气产业的“人工智能+”升级正进入质变期。海光“2+M+N”体系背后是“双芯协同+云边端全场景覆盖+开放产业生态”的三位一体。在油气产业数智化变革中，国产算力正为智慧油气构筑起坚实底座。
本文为「智能进化论」原创作品。
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