当前，我国石油石化行业正站在历史性转型的十字路口。面对全球能源结构重塑、碳中和目标推进与新一轮科技革命叠加的时代背景，行业传统的规模驱动模式已难以为继，智慧化、绿色化、高端化成为可持续发展的必然选择。党的二十大四中全会明确提出“加快发展新质生产力，推进产业智能化、绿色化、融合化”，为“十五五”期间能源行业的转型升级指明了方向。在此背景下，石油石化企业如何从传统的能源供应商向智慧化能源服务供应商跨越，不仅是行业自身发展的内在需求，更是服务国家战略、保障能源安全、实现高质量发展的关键路径。

本文基于“十五五”规划的政策导向与发展逻辑，系统梳理石油石化行业在定位重塑、技术突破、需求升级、绿色转型等方面的演进趋势，深入解析行业向“新智生态运营”转型的核心动因、实践路径与现实挑战，旨在为行业企业把握政策机遇、布局未来赛道、构建智慧化服务能力提供战略参考，助力我国石油石化行业在“十五五”期间实现更高质量、更可持续、更具竞争力的发展。

行业界定：从传统能源供应商到新智生态服务商的范式转换

石油石化作为国民经济的能源基石产业，其行业定位正经历本质性转变，从过去以“资源开采与炼化生产”为核心的传统能源供应商，逐步迈向以“智能运营+综合服务”为目标的新智生态服务商。这一转型并非简单的业务延伸，而是通过数字化、智能化技术对勘探开发、炼化生产、管道储运、产品销售全产业链的重构，实现从“产品供给”到“价值服务”的跨越。2025年国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出推动人工智能与能源产业深度融合，要求到2027年初步构建能源与人工智能融合创新体系，这一政策导向折射出行业核心价值的转移：不再仅依赖资源禀赋和产能规模，而是转向以技术创新为核心的智能运营能力，通过“三智四新”体系实现全产业链效率提升与价值创造。

从全球坐标来看，中国石油石化行业的发展路径兼具本土特征与国际对标性。与荷兰壳牌、沙特阿美等国际巨头相比，国内企业在数字孪生、AI大模型等技术的应用上虽起步稍晚，但在政策推动下实现了快速追赶——壳牌为全球30余处资产构建数字孪生系统，实现设备故障提前24-48小时预测;沙特阿美发布2500亿参数的AramcoMetabrainAI大模型，覆盖90余年工程地质数据;而国内头部能源化工集团已建成20余家数字孪生智能工厂，全员劳动生产率提升30%，万元产值能耗下降8%。在工艺与环保领域，国内石油石化行业形成了“长流程炼化为主、低碳工艺加速突破”的格局，碳捕获与封存(CCUS)、氢基炼化等技术逐步落地，同时在超低排放改造上实现全球领跑，为绿色转型奠定了技术基础。这种“跟跑-并跑-领跑”的差异化发展，既体现了行业的本土化适配性，也印证了新智运营成为全球石油石化行业的共同发展方向。

政策逻辑：高端化、智能化、绿色化的三重驱动

近年来石油石化行业的政策导向呈现出“高端化突破+智能化转型+绿色化约束”的三重特征，政策重心已从过去的“产能调控”转向当前的“体系化智能运营构建”，通过刚性约束与柔性引导相结合，推动行业向新智运营模式转型。2025年《工业互联网与石化化工行业融合应用参考指南》《智能制造典型场景参考指引（2025年版）》等政策，不仅强调单点技术升级，更注重构建可持续的智能运营体系，要求企业突破局部数字化，打造覆盖资源优化、绿色生产、能耗管理的全要素智能能力。而《2025年能源工作指导意见》与《中华人民共和国能源法》的实施，进一步将智能运营、绿色转型与科技创新列为能源行业的核心发展导向，明确提出用足用好“两新”政策，促进能源产业高端化、智能化、绿色化发展，为行业新智运营划定了政策边界与发展目标。

双碳目标与“人工智能+”行动的叠加，进一步强化了政策对石油石化行业的智能与绿色双重约束。行业内部已形成共识：“碳达峰靠工艺优化，碳中和靠智能与低碳技术融合”。为实现这一目标，政策层面构建了多层次约束与激励机制：一方面通过碳交易市场、节能降碳专项行动划定绿色底线，要求石化化工行业系统性推进工艺低碳改造、能源结构优化；另一方面通过税收优惠、信贷支持等政策倾斜，鼓励企业布局AI大模型、数字孪生、绿电炼化等智能低碳技术。从实践效果来看，政策引导与技术创新已形成协同效应——沙特阿美通过AI算法优化注水方案，将油田采收率从35%提升至70%；国内某炼化企业借助智能优化软件实现“分子管理”，石油分子利用效率提升显著，印证了“智能与绿色共生”的转型逻辑。

技术演进：“三智”体系引领的全产业链智能变革

技术创新是石油石化行业突破转型瓶颈、实现新智运营的核心驱动力，当前行业技术演进的核心方向是构建“智能感知-智能平台-智能决策”的全栈技术体系，通过技术融合带动运营模式的根本性变革。在智能感知层面，依托5G、物联网、北斗、SD-WAN等新一代通信与感知技术，石油石化企业正加快构建覆盖勘探、储运、炼化、销售全链条的全时全域智能感知网络——某炼化企业部署的防爆轨道式巡检机器人集群，集成高清摄像头、红外热成像仪和气体检测模块，实现高危管段自动化监测覆盖率100%，仪表识别准确率达99.3%;壳牌为墨西哥湾海上作业平台构建的数字孪生模型，可实时同步200余种设备数据维度，通过AR辅助调试减少50%的现场差旅需求。这些技术应用打破了传统人工感知的时空限制，为智能运营提供了高保真的数据基底。

在智能平台层面，企业采用“云边端”协同架构建立统一的数据管理与服务平台，实现跨地域、跨系统的全量数据汇聚。石化盈科打造的工业互联网平台ProMACE®，深度融合信息通信技术与实体经济，支撑研发设计、生产制造、供应链及营销服务全业务环节，有效消除信息孤岛;某大型能源化工集团构建的财务一体化运营体系，整合ERP、资金系统等内部数据及银行、税务等外部数据，实现预算编制效率提升50%以上。而AI中台的建设则进一步释放了数据价值，通过预训练模型库、自动特征工程等功能，为研发、生产、销售等环节提供智能算法支撑，推动数据从“资产”向“生产力”转化。

在智能决策层面，深度融合机理模型与数据模型成为核心突破方向。石油石化行业地质勘探、炼化反应等过程涉及复杂机理，传统模型难以精准刻画，而AI与深度学习技术的应用则解决了这一痛点——壳牌开发的GeodesicAI解决方案，大幅提高水平井定向控制的准确性;国内某油气企业利用AI识别油藏，计算效率远超传统地震属性算法;沙特阿美的AramcoMetabrain大模型，可实现最优油井布局方案推荐、成品油价格趋势预测等功能。同时，强化学习、多智能体系统的应用，推动决策模式从“静态规则”向“动态自演进”跃迁，在油品调合、供应链优化等场景中实现自主决策，形成兼具精准性与适应性的智能决策中枢。

需求变革：综合能源服务与高端制造驱动的消费结构升级

下游需求结构的变化是推动石油石化行业新智运营的外部动力，当前行业正面临“传统油品需求平稳与新兴需求快速崛起”的双重格局，需求端的结构性变革倒逼供给端加速智能与服务转型。受能源结构转型影响，传统成品油需求增速放缓，但高端化工品、综合能源服务、低碳技术服务等新兴需求快速增长：航空煤油、高端碳材料、特种油品等高端石化制品的市场需求持续攀升，要求企业加快“油转化”“油转特”步伐;而新能源汽车、储能、氢能等领域的发展，催生了充电、加氢、碳管理等综合能源服务需求。某润滑油企业推出的智能润滑服务平台，为钢铁、矿山、电力等行业客户提供设备在线监控和故障诊断服务，帮助客户降本增效30%以上，成为从“产品供应商”向“服务提供商”转型的典型样本。

全球化业务拓展与产业链协同需求，进一步推动石油石化企业构建智能协同的运营体系。在国内市场竞争加剧的背景下，企业迫切需要加快国际业务布局，加强与国际伙伴在资源勘探、技术研发、市场拓展等方面的合作。壳牌构建的全球供应链模型GSM，覆盖90个国家的资产级数据，可预测至2100年的油气产量与碳排放;国内某大型能源化工集团建设的一体化运营中心，汇聚下属各板块的实时物联数据，实现全集团资产的实时监控与产销协同优化。这些实践表明，智能技术的应用打破了地域与产业链的壁垒，推动石油石化运营从“单企业优化”向“全球产业链协同”升级。

争议与挑战：新智运营转型中的结构性矛盾解析

尽管石油石化行业新智运营的方向明确，但在实践过程中仍面临多重结构性矛盾，这些矛盾既是行业转型的痛点，也是未来突破的关键。从技术与融合维度来看，新智运营面临“技术碎片化”与“知识复用率低”的瓶颈：当前企业的数字化转型多集中在单点技术应用，如巡检机器人、设备预测性维护等，尚未形成全产业链的智能协同;行业内隐性知识分散，勘探、炼化等环节的经验难以转化为可复用的模型与算法，制约了智能运营的迭代速度。同时，AI大模型、数字孪生等技术的应用还面临数据安全与模型可信的挑战——石油石化数据涉及国家安全与商业机密，联邦学习、数据加密等技术的应用尚未普及，模型“幻觉”问题也影响了决策的可靠性。

从绿色与成本维度来看，低碳转型与智能升级的成本压力成为企业的重要制约。石油石化行业是能耗与碳排重点行业，碳排放量约占工业碳排放量的五分之一，开展CCUS、绿电炼化等低碳技术改造需要巨额资金投入;而智能感知设备、数据平台、AI算法的研发与部署，同样需要持续的资本与人才支撑。某炼化企业的数字孪生智能工厂建设投入巨大，虽实现了效率提升，但中小炼化企业受资金限制难以跟进，导致行业转型呈现“头部领跑、中小滞后”的分化格局。此外，全生命周期碳管理的落地还面临数据溯源难、标准不统一的问题，IoT传感器采集的排放数据与碳交易、合规报告的对接尚未形成统一体系，影响了碳管理的实际效果。

从组织与生态维度来看，传统组织架构与新智运营的需求不匹配。石油石化企业多为层级化的传统组织，部门壁垒严重，数据与知识难以流通;而新智运营需要扁平化、敏捷化的组织架构，支撑跨部门、跨产业链的协同创新。壳牌通过Shell.ai平台打造AI研发生态，允许数据科学家在各项目中积累经验，而国内企业的组织变革相对滞后，尚未形成有效的“知识贡献-价值分配”激励机制，制约了员工参与智能转型的积极性。

石油石化行业的新智运营并非简单的技术叠加，而是通过“政策引导体系构建+技术驱动全链智能+需求牵引服务转型”的三角模型，实现从“传统运营”到“新智生态”的根本性转变。短期内，随着“人工智能+”行动的深入推进与低碳政策的落地，企业将加快高价值场景的智能技术试点，如设备预测性维护、炼化工艺智能优化、碳管理数字化等，为全产业链智能运营积累经验与数据;中长期来看，“三智”体系的深度融合、行业知识的沉淀复用、跨企业的生态协同，将成为推动行业价值提升的三大核心动力。

从具体路径来看，壳牌的数字孪生全球运营模式、沙特阿美的AI大模型应用、石化盈科的“三智四新”解决方案，已为行业提供可复制的转型样本;国内企业可通过“试点-推广-生态”的步骤，先在勘探、炼化等核心环节落地智能技术，再逐步打通全产业链数据与流程，最终构建行业级的工业互联网平台。同时，需加快构建“技术研发-人才培养-生态协同”的支撑体系：通过设立专项基金支持AI大模型、数字孪生等核心技术研发，完善职业教育体系培养智能运营人才，建立跨企业的技术联盟与标准制定机制，破解技术、成本与组织的多重瓶颈。预计到2030年，石油石化行业将逐步迈入“生态智能”阶段，头部企业将主导绿色技术联盟与智能运营标准制定，实现全产业链的效率跃升与价值重塑，真正完成从传统能源巨头到新智生态服务商的转型。