AI為何被傳統能源公司拒之門外？

【編者按】人工智慧已經證實了其對石油和天然氣公司的價值，而在行業內大量採用人工智慧技術卻仍然面臨著諸多障礙。本文從兩方面進行分析：1）傳統能源企業技術更新迭代緩慢；2）能源行業內部面臨的挑戰。

本文來源於zdnet.com，作者Bob Violino；由億歐編譯，編譯作者王璐。

人工智慧（AI）已經證實了其對石油和天然氣公司的價值，而在行業內大量採用人工智慧技術卻仍然面臨著諸多障礙。

Tessella公司，致力於提供工程和諮詢服務，通過數據幫助全球能源公司確定提高鑽井運作和企業運營效率的方法。該公司能源部門主管Ray Hall指出：「石油公司採用新AI技術的障礙仍有很多，包括對變革的抗拒，對現有知識是否充分的置信置疑，以及對新技術是否能夠實現存有的疑慮。」

據Hall稱：「我們的許多客戶已經對大型技術供應商進行了投資，儘管分析顯示前景無限，結果卻使人大失所望。」Hall表示，石油公司多年來一直運用分析方法，如供應鏈平台中的模型預測控制（MPC）和煉油規劃中的線性計劃。這些公司對結構化數據方法和分析技術的使用並不陌生，他們的現有方法基於舊技術，這些技術難以與更新的分析技術（如通過機器學習來提升業績）相結合，導致各公司在該領域的發展有限。

從競爭的角度來看，對於石油和天然氣公司來說，因為該行業在許多層面上都面臨著比其他行業更多的挑戰，克服在運用AI和其他新興技術上所遇到的困難就顯得尤為重要。

一方面是長期的價格不確定性。Hall表示：「長期桶價超過100美元的日子已經一去不復返，全球需求下降與生產能力的提升將使石油價格走低，這意味著石油公司必須大幅度降低生產和煉油成本。」

此外，該行業還面臨著人力老化的問題。Hall表示：「我們就老齡化問題已經做了大量的預測，但是人們普遍認識到，在未來五到十年內，高達40％的石油和天然氣勞動人員將會退休。用人力取代這些經驗豐富的勞動力將極具挑戰，因此通過認知和機器學習解決方案來增加自動化決策支持，是減少對經驗的依賴的一種有效手段。」

最後，隨著對石油和天然氣資源的依賴減少，該行業的企業需要轉變其業務，成為擁有可再生能源的完整能源供應商。

Hall指出：「要實現這點，各企業需要以一種有利可圖的方式同時運營常規資源和可再生能源兩種業務。這將需要一個能夠有效地滿足客戶需求並優化能源結構的更為現代化的技術環境。」

Tessella已幫助多家石油公司利用AI優勢改進業務流程，其曾與一位石油公司合作，幫助該客戶增加對現有鑽井設備的耐久性和腐蝕水平的了解，從而實現其從開採油井中獲得更大收益的計劃。

Hall表示：「該公司擁有大量的歷史數據，但對這些數據缺乏足夠了解。我們採集了所有油井運營數據的歷史記錄，並使用一系列AI統計技術來分析數據中的結構，從而尋找歷史數據和腐蝕水平之間的相關性，然後基於潛在變數了解歷史記錄中與腐蝕相關的因素。」

這項工作能夠幫助客戶自信地做出基於風險的決策，從而充分了解其中的不確定性、風險和敏感性因素。Hall指出：「這將帶來巨大的影響，了解腐蝕狀況對於實施項目至關重要。」