如果你还觉得“石油人工智能”很遥远，或者不必要，那就要当心了。因为过不了多久，你可能就会被竞争者远远甩在后头。
在9月20日，石油巨头荷兰皇家壳牌宣布了一项重大计划，将和微软公司扩大合作，在石油行业大规模推行人工智能（AI）的应用。
据了解，壳牌此番希望通过人工智能在石油上下游产业链的快速普及，实现可观的经济效益增长以及绩效指标的提高。
壳牌此番人工智能计划覆盖的领域之广，具体包括油气钻井、油气生产、加油站零售、财务管理、员工管理等。
纵观全球油气行业，这一举动也十分罕见。因为虽然人工智能的前景在石油行业被广泛看好，但目前还并未实现真正的广泛应用，极少有石油公司敢于大规模推行“石油人工智能”。
壳牌显然已逐步结束了“石油智能化”的尝试期，转而迈进了推广期，足以令其对手感到紧张。因为壳牌这一战略一旦得以落地，无疑将成为一次颠覆。
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大规模普及石油人工智能
据了解，壳牌为实现其人工智能普及计划，将借助三个工具：C3 IoT 公司的物联网技术、微软公司的Azure云平台、Bonsai公司的人工智能工具。
壳牌这三位合作伙伴，在人工智能相关领域也都有着非凡的实力。
C3 IoT公司是当下全球最领先的物联网解决方案提供商之一，该公司能够提供应用开发平台和软件服务，例如开发预测机器保养、错误检测以及供应链优化的App。
微软是最不陌生的老牌的数字科技巨头，据了解，壳牌和微软Azure云平台在过去几年中一直有合作，但在近期迎来了显著提速。
Bonsai公司是一家已被微软收购的人工智能公司。特别值得关注的是，Bonsai公司开发的“机器教学框架”技术，使得没有数据科学或人工智能背景的专家，也能够很好地和智能系统交互，“告诉”系统做什么、有什么需要。这很好地解决了石油和人工智能跨界协同的问题。
目前，壳牌签署了一份为期三年的协议，C3 IoT的软件可在微软Azure云平台上运营。壳牌的石油人工智能大计，俨然已经起航。
壳牌的执行技术副总裁兼首席技术官YuriSebregts表示，壳牌本次目标是让“机器学习”和其他AI相关工具能够在壳牌内部得以普及。
利用这三位合作伙伴的技术，壳牌将推广人工智能在油田现场、炼化厂、加油站的应用，这几乎覆盖了石油行业的全产业链。
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石油人工智能四大应用领域
油气行业是一个极其复杂的产业，涉及油气勘探开发、油气运输、油气贸易、油气炼化、成品油零售等。那壳牌的人工智能，具体将有哪些表现呢？
从公开信息看，壳牌的人工智能普及战略，将首先集中于四个领域：加油站管理人工智能化、设备维护人工智能化、定向井钻井人工智能化、员工交互人工智能化。
加油站管理人工智能化：
近日，壳牌位于泰国和新加坡的两座加油站，因为采用人工智能技术识别是否有人吸烟，引发了不少关注。这也成为了“石油人工智能”的代表应用。
据了解，这两座加油站的摄像头，连接到了微软的物联网系统—— Azure IoT Edge之上。如果加油站内有人吸烟，摄像头捕捉到画面后，数据将传至云服务器。通过人能智能算法识别出吸烟行为后，系统将向管理人员发出警报。
“我们的每个加油站可能配备6个摄像头，每秒采集约200Mb的数据。如果你将所有数据上传到云服务器上，数据将立即增大到无法控制的规模。”壳牌的数据科学总经理Daniel Jeavons表示，“而‘智能边缘（intelligent edge）’则让我们可以选择性地将数据上传到云服务器。”
传统的摄像头监测，依旧需要依靠人来监控并判断各种风险，而若有了人工智能技术，则可以实现这一工作的自动化。
这一技术不仅可识别出是否有人吸烟，未来甚至可实现识别其他危险事件，例如盗窃、不恰当加油操作、驾驶失误、员工是否佩戴安全设备等。
设备维护人工智能化：
利用人工智能技术预测油气设备的保养周期，减小作业停工时间，壳牌已有在这一领域开展应用。例如壳牌在澳洲的煤层气生产设备，用于油气下游领域的阀门，已经配备了这类智能设备。
Yuri Sebregts 表示，“一个很好的例子是，当一个压缩机出现损坏风险时，我们目前能够在24~48小时之前预测到，而这在以前是很难实现的，即使你能对这些大型复杂设备的使用很熟悉。我们已经证明，全球数以千计的设备应用这一解决方案后，立即取得了良好效果。”
据估计，壳牌将有超过6万件设备资产应用智能化技术，以解决保养预测的问题。
定向井钻井人工智能化
壳牌正试图利用人工智能技术，为石油钻井技术再带来一次突破。
定向井钻井，这在油气行业当今是非常普遍的技术，尤其在开采页岩油气过程中广泛应用。定向井钻井技术的核心是“旋转导向”，尽管这项技术如今已相对成熟，但依旧需要大量复杂的人力操作。
旋转导向在施工过程中，需要高技能的专业人员做大量的决策。为了简化这一繁琐流程，壳牌的人工智能科学家已开发出了相应的解决方案——Shell Geodesic™ 。
ShellGeodesic™ 能够实时收集钻井数据，并自动做决策。特别的是，这款应用的钻井仿真器，可通过机器学习和控制算法软件，呈现给地质学家和钻井人员更好的油气层图像。
另外，微软将Bonsai的平台和“强化学习”技术进行了融合，使得机器能够像人一样学习。Bonsai平台可将指令翻译成算法，建立神经网络，并训练模型实施工作人员所期望的行为。这一技术有望让旋转导向系统自动学习，优化导向过程。
员工交互人工智能化
壳牌不仅仅在作业生产上将推进人工智能，其内部员工的沟通交互，也将推行人工智能化，以提高企业的运作效率。
为此，壳牌将和微软合作，应用三个人工智能工具，实现这一目标。这三个工具分别是：Yammer，Stream以及SharePointOnline.
Stream为企业视频服务工具。员工可通过这项工具轻松寻找或创建视频，以实现经验分享、项目分析等目标。而这些视频，将被放置于门户站点SharePoint之上。
而企业级社交网络Yammer，则能够使员工之间实现高效沟通，也能够让管理人员及时了解员工动向。
壳牌在全球约有8.4万名员工，业务遍及全球80多个国家。不同员工、不同部门之间的交流一旦实现更高效的数字化、智能化，将产生难以估量的力量。
“这些工具能实现人之间的连接，相互学习，更快速地发现机会，相互扩建技能。”Yuri Sebregts如是表示，“我领导着一个全球性组织，在过去，像我这样的工作需要奔赴全球各地，到处组织各种传统职工大会，每个季度都要发电子邮件交流想法。但现在进入了一个交流新时代——一个开放、即时、现代、快速的时代，我非常喜欢。”
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智能化将是一场石油竞赛
5年前，倘若在石油行业提到数字化、智能化，人们似乎更倾向于将其视作一种概念、一种远大理想，而不会真正认为这是已经临近的变革。
但在近两年中，数字化、人工智能正在以超乎预期的速度发展。很多大型石油公司，都为迎接这场变革做了大量准备。
根据2018年6月发布的全球超级计算机排名TOP500，全球排名全三的、隶属于私有公司的超级计算机，全部来自石油公司，分别是：埃尼石油、道达尔石油以及挪威石油公司。
除了壳牌宣布普及人工智能，道达尔在今年也同谷歌签署协议合作推进人工智能；埃克森美孚和BP，也早已应用人工智能技术进行油气勘探。
这充分体现了石油行业智能化竞赛的提速。而随之而来的是，在不同的石油公司之间，智能化水平的差距也已经拉开，这一点尤其值得中国的石油公司注意。
越来越多石油公司开始意识到，智能化战略，将是一场关于未来的竞争。在这一领域的落后者，将在未来的竞争中处于被动。
中国海油董事长杨华，近日就在一篇谈论数字化的文章中提到，“最近我常常感受到一种焦灼。数字技术正在依照库兹韦尔定律按指数规模爆炸，海啸般颠覆着很多边界与规则。”
而感受到焦灼的，恐怕也不只有中国海油一家公司。例如在2018年7月，中石化就出资100亿，成立了中国石化资本公司，拟将重点投资新能源、新材料、节能环保以及上下游产业链的智能制造等战略新兴产业。可以看出，中石化也深深感到了加紧布局新技术产业的紧迫性。
在这场关于智能化的石油竞赛中，我们将不再是观望者，而是参与者。
