AIGC是对以数据驱动深度学习为主的人工智能技术的重大发展和实质性突破。它通过对第二个世界（人类认知世界）的文献学习和语义理解，直接跨越到第三个世界，即形成机器认知世界。这个新路径与现有组织（企业）的体制机制是一种耦合的关系，即与现有组织及体制机制紧密相连，从而能够有效规避各种人事阻力。同时，这个新路径也很好地化解了数字世界建设过程中遇到的阶段性、层次性、兼容性、确定性、完备性、稳定性及可解释性等诸多难题。

  
我们有理由相信，利用生成式人工智能，基于强大算力快速完成认知迭代，可在油气地质、地球物理、测井录井、钻井和完井工程、油气藏工程、油气井生产地面工程、油气储运、炼油化工以及石油化工等各个环节和多个场景中，高效生成各类所需的内容及解决方案。它是提升油气行业生产效率、对接数字经济的强大工具。毫不夸张地说，大语言模型的出现以及AIGC的兴起，对油气行业的数字化转型路径已经带来根本性改变，未来在油气勘探开发等领域一定会得到广泛应用。

  
AIGC在油气行业的应用前景十分广阔，但也充满挑战。1859年，美国宾夕法尼亚州首次通过钻井获取地下石油，揭开了现代石油工业的篇章。从此以后，油气领域的通用知识、区域知识、机理模型、勘探数据、生产数据等均快速增长、不断积累，其业务流程持续迭代升级，业务链与价值链逐步协调优化。如今，油气领域完备的知识体系和严密的行业标准已经形成，为油气行业AIGC的研发和应用奠定了良好的基础。

  
但是，也应该看到，油气行业业务逻辑十分复杂。以油气上游即勘探开发核心业务为例，通常包括资源勘探、资源评价、油气发现、油气藏评价、开发生产、油气田废弃等多个阶段。每个阶段都涉及资料采集、处理、解释、应用等综合性研究。油气核心业务企业，通常是“研究型生产企业”或者“生产型研究公司”，科研与生产不断交错、迭代。每个阶段都涉及项目管理，包括规划计划、工程造价、投资预算、生产运行、质量监督、安全监管、项目验收、工程结算等环节。除此之外，还涉及财务管理、人力资源、设备管理、物资供应、法律事务、生产销售、客户关系等企业运营的方方面面。在以专业技术分工取得规模化发展的工业经济体系里，必须强调各环节职责分明，其体制机制和以往持续的信息化建设，导致大量信息孤岛、数据壁垒及技术保密存在。因此，在AIGC预训练的文献学习和语义理解过程中，如何去伪存真是一项十分艰巨的任务。而在持续建设过程中，虽然有国家的顶层设计支撑，但领导层、执行层目前仍以观望为主，实质性进展较小。当前，人工智能领域的高水平人才匮乏，油气业务专家与AIGC专家之间存在壁垒，沟通不畅，业务场景构建过于简单，使油气行业数字化智能化实施难度大大增加。所有这些，在布局和实施油气行业生成式人工智能大项目、大决策时都应该实事求是地纳入重点考量。