（上接第一版）在勘探开发业务优化决策层面，依托 DeepSeek 深度推理引擎与知识提取能力，辅助工程师实现多源异构数据的实时融合分析，同时通过大小模型协同技术，实现从数据采集、风险诊断到方案优化等的闭环管理，实现勘探开发全流程的监测和优化。在协作机制革新层面，DeepSeek 有望加快勘探开发工程协作的数字化与智能化进程，通过集成地质、工程、市场等多领域数据，帮助企业构建全景业务视图，实现流程无缝衔接与信息高效流通，有助于打破信息孤岛，提升油气勘探开发的整体协调效率。在知识管理维度，DeepSeek 可以对海量文献、工程报告、施工日志等非结构化数据进行深度挖掘，快速检索并提取关键信息，为油气行业知识积累、传播和革新提供新的途径。尽管前景广阔，DeepSeek在油气领域的落地仍面临技术适配与数据安全的双重挑战。如何在安全合规前提下实现高效利用，仍需进一步探索与实践。
问：DeepSeek 给能源领域带来的变化更主要是在技术（工具）层面上呈现，还是在观念理念上？
宋先知：DeepSeek 在能源领域带来的变化既是技术上的革新，也是观念理念上的转变，两者相辅相成，正共同推进技 术 创 新 与 认 知 革 命 的 正 向 循 环 。DeepSeek 作为开源的国产大语言模型，提供了一个高效、可扩展的工具平台。通过算法优化、多模态数据融合等技术，具备私有化、轻量化部署的优势，降低部署成本，确保数据安全，使油气勘探开发各个环节在自主创新方面拥有更大的“可能”。DeepSeek的问世本身就是创新理念的成功，其强大的自然语言处理和逻辑推理能力，降低了跨界知识整合的门槛，将极大地激发广大科研工作者跨领域协同创新的思维和灵感，从而带动油气勘探开发技术团队从更广阔的视角出发，打造更具灵活性的智能化解决方案，形成“AI+能源”的行业创新范式。总体来说，DeepSeek 不仅提供先进的技术工具，更重要的是重塑行业对数据价值、知识管理和创新路径的底层认知。这种技术与理念的共振效应，未来将推动油气勘探从“经验驱动”向“智能驱动”的质变。随着技术迭代与行业场景的深度耦合，这种双向赋能效应还将持续放大。
问：当前，国内油气勘探开发对于DeepSeek 等人工智能技术的应用达到了什么样的水平，以及主要应用在哪些领域？将来，人工智能技术在该领域的发展将会更加着重于哪些方面呢？
宋先知：国内油气行业对 DeepSeek等人工智能技术持有开放、积极的态度。据有关报道，近期中国石油、中国石化和中国海油相继完成了 DeepSeek 的私有化部署，并积极开展相关应用场景设计和技术探索。例如，中国石油昆仑大模型现已启用 DeepSeek 的深度思考能力，让用户体验油气领域专业知识推理等AI服务。与此同时，经过前期创新研发与技术升级，国内油气勘探开发智能化水平不断提升。例如，地震资料处理解释、岩心图像智能分析和钻井方案智能优化等技术日益成熟，并取得了一定的工程应用成效。整体而言，DeepSeek 在油气勘探开发领域正处于技术创新向场景探索、现场应用的过渡阶段，需要进一步通过理念创新和技术升级推动大规模的应用落地。随着 DeepSeek 等人工智能技术与油气行业的深度融合，还将在更多方面表现出优势。例如，实现油气勘探开发全生命周期数据治理与领域知识高效提取，构建一批高质量油气行业知识库，为油气领域大模型研发升级夯实基础；充分挖掘 DeepSeek 的应用潜能，推动其与数字孪生、多智能体等前沿技术的协同发展，实现油气人工智能迭代升级；完善跨学科跨领域的合作创新模式，不断探索新的应用场景，为油气人工智能的持续升级提供坚实的基础。
文/石油商报（节选）