石油和天然气市场中的人工智能——全球行业规模、份额、趋势、机会和预测，按运营（上游、中游、下游）、服务类型（专业服务、托管服务）、组件（解决方案、服务）、按地区、按竞争细分，2019-2029 年

市场概览

2023 年全球石油和天然气市场 AI 价值为 33.7 亿美元，预计在预测期内将实现强劲增长，到 2029 年复合年增长率为 12.62%。

石油和天然气行业越来越认识到 AI 对其价值链的深远影响。人工智能的出现为解决当今油田的关键挑战提供了重要机遇。与缺乏此类洞察力的同行相比，善于利用人工智能的公司将通过深入了解其油藏、运营流程和生产资产来获得竞争优势。

关键市场驱动因素

降低成本

降低成本是推动全球石油和天然气市场采用人工智能 (AI) 的主要驱动力。石油和天然气行业以资本密集型著称，该行业不断寻求创新解决方案来简化运营并提高经济可行性。人工智能技术在实现该行业各个方面的大幅成本削减方面发挥着关键作用。人工智能有助于降低成本的一个关键领域是运营效率。机器学习算法实时分析传感器、钻井活动和生产过程生成的大量数据集。通过识别这些数据中的模式和相关性，人工智能系统可以优化操作工作流程，从而提高效率并减少资源浪费。由人工智能驱动的预测性维护是另一个重要方面，它可以帮助操作员在设备问题升级为代价高昂的故障之前识别和解决它们。这不仅可以最大限度地减少停机时间，还可以延长设备的使用寿命，从而大幅节省成本。

油藏勘探和生产优化也是人工智能驱动技术显著影响成本降低的领域。高级分析和机器学习模型增强了油藏描述和模拟，从而更准确地预测了油藏行为。这反过来又使运营商能够优化生产策略，最大限度地提高采收率，并最大限度地减少不必要的开支。

在健康、安全和环境计划中部署人工智能进一步降低了与事故、停机和不遵守法规相关的成本。通过利用人工智能进行风险预测和缓解，公司可以提高工作场所的安全性，降低发生环境事故的可能性，并确保遵守严格的法规。

此外，在钻井和维护活动中集成人工智能驱动的自动化和机器人技术可以减少对人力的依赖，尤其是在危险环境中。自主无人机和机器人可以执行例行检查和任务，最大限度地降低运营风险和相关成本。从本质上讲，对降低成本的重视是石油和天然气行业广泛采用人工智能的催化剂。公司认识到，实施人工智能技术不仅可以提高效率和运营能力，还可以对利润产生切实的影响，使其成为在充满活力和挑战的行业格局中保持竞争力的战略要务。

数据分析和洞察

石油和天然气行业在全球范围内采用人工智能 (AI) 很大程度上受到数据分析和洞察的关键作用的推动。在一个以传感器、勘探活动和生产过程产生大量数据为特征的行业中，人工智能驱动的数据分析成为一股变革力量。人工智能算法从这个庞大的数据环境中筛选、处理和得出可操作洞察的能力对于明智的决策和运营优化至关重要。

石油和天然气行业由人工智能驱动的数据分析带来了油藏勘探的范式转变。机器学习模型分析地质和地球物理数据，从而更深入地了解油藏特征。这使得公司能够更准确地预测油藏行为，优化钻井策略并最大限度地提高资源回收率。结果不仅提高了运营效率，还显著节省了成本。实时数据分析对于监控和管理钻井作业至关重要。人工智能算法处理来自钻井活动的流数据，识别可能表明潜在问题的模式和异常。这种主动的数据分析方法可以快速做出决策，减少停机时间并最大限度地降低代价高昂的设备故障风险。预测性维护是数据分析的一个子集，可确保在需要时准确执行维护干预，防止不必要的中断并优化资产性能。

除了运营方面，人工智能驱动的数据分析还有助于健康、安全和环境计划。通过分析历史数据，人工智能模型可以预测和预防安全事故，从而营造更安全的工作环境。环境影响评估和合规性监控受益于人工智能的分析能力，确保遵守监管标准。数据分析和洞察力在石油和天然气行业的重要性也延伸到市场动态。人工智能有助于市场预测，帮助公司根据对供需趋势的准确预测做出战略决策。

从本质上讲，人工智能驱动的数据分析和洞察的整合是石油和天然气行业的一股变革力量，通过增强决策能力、运营效率和成本效益提供竞争优势。随着公司认识到从数据中获取可行洞察的价值，全球石油和天然气市场的人工智能有望继续增长和创新。

主要市场挑战

与遗留系统的集成

人工智能 (AI) 融入全球石油和天然气市场面临着与遗留系统兼容性问题的巨大挑战。行业内的许多公司都采用长期建立的基础设施和技术，而这些基础设施和技术最初并非为适应人工智能的高级功能而设计的。现有遗留系统与尖端人工智能技术之间的这种不匹配对无缝集成构成了重大障碍，可能会阻碍人工智能在石油和天然气领域的广泛应用。

遗留系统通常具有僵化的架构和专有技术，可能缺乏有效整合人工智能解决方案所需的接口和适应性。集成过程变得复杂，需要精心规划和执行，以确保人工智能系统能够与现有基础设施进行通信和补充。对于许多公司来说，升级或完全更换遗留系统在财务和运营上可能不切实际，尤其是考虑到石油和天然气行业的资本密集型性质。挑战是双重的，包括技术和文化方面。在技术层面上，将人工智能与遗留系统集成需要深入了解现有的架构、数据格式和通信协议。遗留系统可能无法轻易提供与人工智能算法无缝集成所需的标准化数据格式和可访问性，从而导致数据互操作性挑战。

从文化上讲，习惯于既定工作流程和技术的组织可能会抵制变革。员工可能需要接受培训才能适应新的人工智能驱动流程，而且在整合过程中可能会出现潜在的中断问题。

克服整合挑战的努力包括开发强大的中间件解决方案，作为遗留系统和人工智能应用程序之间的桥梁。这些中间层促进了数据交换和通信，确保人工智能技术能够利用存储在遗留系统中的数据。此外，行业协作和知识共享有助于建立将人工智能与各种遗留架构集成的最佳实践。

随着行业认识到人工智能在提高效率、决策和整体运营卓越性方面的变革潜力，解决整合挑战变得至关重要。创新的解决方案、协作方法和战略规划对于成功解决将人工智能集成到石油和天然气行业现有遗留系统中的复杂性至关重要。

实施成本高昂

在全球石油和天然气市场采用人工智能 (AI) 的高实施成本是一个重大障碍，有可能阻碍广泛的整合。石油和天然气行业以资本密集型著称，经常受到预算限制，而实施人工智能技术所需的大量前期投资可能会成为阻碍。人工智能的整合涉及多方面的开支，包括收购能够处理大规模数据处理的先进硬件和软件基础设施、聘请熟练的专业人员以及持续的维护成本。对专业人工智能人才（如数据科学家和机器学习专家）的需求增加了财务负担，因为这些专业人员在竞争激烈的就业市场中要求有竞争力的薪水。此外，公司可能需要投资全面的培训计划来提升现有员工的技能，这进一步增加了整体实施成本。

对于许多石油和天然气公司，尤其是中小型企业来说，高昂的初始投资是进入人工智能领域的障碍。这可能导致数字鸿沟，规模更大、财务状况更强劲的公司从人工智能驱动的效率中获益，而规模较小的参与者则难以证明并负担得起必要的投资。其结果是行业内竞争力可能失衡。

人工智能技术的动态特性意味着持续投资对于跟上技术进步和保持人工智能应用的相关性至关重要。升级硬件、更新软件和适应不断发展的行业标准需要额外的财务投入，这使得人工智能实施的总拥有成本成为一项长期考虑。

为了克服高实施成本带来的挑战，包括技术提供商和政府机构在内的行业利益相关者必须合作开发具有成本效益的解决方案，促进研发，并建立激励计划以支持人工智能的采用。此外，基于云的人工智能解决方案和创新融资模式的进步可能会为希望将人工智能融入其运营而无需高昂前期成本的公司提供更多可行的选择。解决人工智能采用的财务障碍对于确保人工智能的变革潜力在整个石油和天然气行业中实现至关重要。

缺乏熟练劳动力

熟练劳动力的短缺是一个巨大的挑战，它有可能阻碍人工智能 (AI) 在全球石油和天然气市场的发展和实施。要将人工智能技术成功融入行业，需要拥有数据科学、机器学习和人工智能应用方面的专业知识的劳动力。不幸的是，拥有这些专业技能的专业人员明显稀缺，这成为石油和天然气行业广泛采用人工智能的瓶颈。

人工智能技术的复杂性要求劳动力不仅要了解数据分析和机器学习算法的复杂性，还要拥有石油和天然气行业领域特定的知识。这种独特的技能并不容易找到，公司在招聘和留住具有必要资格的人才方面面临挑战。各行各业都在争夺这些专家，因此石油和天然气行业对吸引和留住顶级人才的竞争愈加激烈。

人工智能技术的快速发展要求行业内现有员工不断提升技能并接受培训。缺乏方便、全面的培训计划加剧了技能差距，阻碍了石油和天然气公司充分利用人工智能潜力的能力。

缺乏熟练专业人员的后果是多方面的。人工智能应用的实施可能会被推迟，从而错失优化运营、降低成本和增强决策能力的机会。公司还可能面临与外包人工智能项目或聘请外部顾问相关的成本增加，从而进一步加剧预算紧张。解决石油和天然气行业缺乏熟练人工智能劳动力的问题需要教育机构、行业协会和公司本身的共同努力。投资培训计划、促进学术界和产业界之间的合作以及促进 STEM（科学、技术、工程和数学）教育是缓解这一挑战的重要组成部分。随着业界认识到人工智能的变革潜力，弥合技能差距对于确保人工智能技术在石油和天然气领域的可持续和成功整合至关重要。

主要市场趋势

自动化和机器人

由人工智能 (AI) 驱动的自动化和机器人技术有望成为推动石油和天然气行业全球人工智能市场发展的主要驱动力。人工智能和机器人之间的这种变革性协同作用正在彻底改变传统的操作流程，提高该行业的效率、安全性和整体生产力。在钻井作业中，配备人工智能算法的自动钻井系统正变得越来越普遍。这些系统可以分析实时数据、调整钻井参数并优化钻井过程，从而提高精度并缩短钻井时间。石油和天然气行业的日常维护任务正在被人工智能驱动的机器人技术重塑。配备先进人工智能功能的无人机和机器人被用于危险环境中的检查和维护活动。这些自主系统可以穿越复杂的地形，进行彻底检查，并执行必要的维修，最大限度地减少在潜在危险情况下对人为干预的需求。这不仅增强了安全协议，而且还通过减少与维护活动相关的停机时间来节省成本。

人工智能机器人在资产完整性管理中发挥着至关重要的作用。配备传感器和摄像头的机器人可以持续监控设备和基础设施的状况，检测异常或磨损迹象。这种主动的资产管理方法可以实现早期干预和预测性维护，防止代价高昂的故障并延长关键资产的使用寿命。人工智能在自动化和机器人技术中的部署符合该行业优化运营、降低成本和遵守严格安全标准的目标。它使石油和天然气公司能够简化运营，提高任务的精度和准确性，并在整个价值链中实现更高的效率。

随着行业继续拥抱数字化转型，人工智能驱动的自动化和机器人技术的整合预计将增长。这一趋势不仅反映了对创新的承诺，还强调了该行业对不断变化的形势的响应能力以及对可持续和技术先进实践的需求。投资和利用人工智能实现自动化和机器人技术的公司可能会获得竞争优势，成为石油和天然气市场全球人工智能不断发展的领导者。

预测性维护

预测性维护是石油和天然气市场全球人工智能发展的驱动力。人工智能 (AI) 的这一战略应用正在改变行业处理设备维护和运行可靠性的方式。通过利用机器学习算法的力量，预测性维护可以实时分析传感器和设备生成的大量数据集。主要目标是在设备故障发生之前预测它们，从而实现主动维护干预并最大限度地减少停机时间。

在石油和天然气行业，运营停机可能导致重大财务损失，由人工智能驱动的预测性维护将成为改变游戏规则的因素。机器学习模型是根据与设备性能相关的历史数据、学习模式和趋势进行训练的。这种预测能力使操作员能够识别设备性能下降或故障的早期迹象，从而为及时维护或更换提供机会。

实施预测性维护有几个关键优势。首先，它显著减少了计划外停机时间，提高了整体运营效率。通过在问题升级为严重故障之前解决问题，公司可以优化资产利用率、最大限度地提高生产产量并延长设备的使用寿命。这直接转化为石油和天然气企业的成本节约和盈利能力的提高。

此外，人工智能在预测性维护中的应用促进了资产管理策略从被动转向主动的转变。操作员可以采取预防性措施，避免中断并优化整体运营可靠性，而不是在设备故障发生时才做出反应。随着石油和天然气行业继续认识到预测性维护的巨大价值，该领域的全球人工智能市场有望实现大幅增长。投资于人工智能驱动的预测性维护解决方案的公司不仅增强了其运营弹性，而且还在竞争激烈的行业格局中将自己定位在创新的前沿。预测性维护的发展表明，在石油和天然气领域，利用人工智能进行战略决策和提高效率的更广泛趋势。

细分洞察

运营洞察

预计上游细分市场将在预测期内占据石油和天然气市场人工智能的最大份额，

英国石油公司和荷兰皇家壳牌等主要参与者已设定了雄心勃勃的目标，即到 2050 年实现净零碳排放，面临着根据《巴黎协定》减少碳足迹的巨大压力。例如，壳牌正在利用人工智能技术对单个设备组件和整个系统进行预测性维护，旨在减少其碳排放。这种方法使企业能够预测并主动解决潜在的设备故障。

区域洞察

预计北美将在预测期内占据市场主导地位。

最新发展

• 2023 年 1 月 -C3AI, Inc. 是一家专门从事 AI 应用软件的公司，推出了 C3 Generative AI 产品套件，首次推出其首款产品 C3 GenerativeAI for Enterprise Search。该套件包含预先构建的 AI 应用程序，具有先进的变压器模型，可简化它们在客户价值链各个阶段的集成。此外，C3Generative AI 的引入有望加速包括石油和天然气领域在内的各个商业部门和行业的转型计划。

主要市场参与者

• Google LLC
• 国际商业机器公司
• FuGenX Technologies Pvt. Ltd
• C3.ai, Inc.
• 微软公司
• 英特尔公司
• 壳牌公司
• 俄罗斯天然气工业股份公司
• 华为技术有限公司
• NVIDIA 公司