DeepSeek燃爆了！中国石油大学（北京）石油工程学院院长宋先知谈对油气勘探开发影响

宋先知：在油气勘探开发领域，DeepSeek的应用将重塑行业技术路径与效率模式，加快油气行业数字化、智能化转型的步伐。DeepSeek通过开源生态和轻量化设计，训练成本仅为同类大模型的1/10，性能却接近GPT-4。显著降低了大语言模型对高性能算力的依赖，同时凭借开源生态推动了AI普惠化部署应用，打破了传统大模型的高算力和高成本的部署限制，使中小型油气企业和科研部门能够快速定制工具，积极参与“行业大模型”的建设，激发行业活力，形成一个“技术共享、多元竞争、协同创新”的新型行业生态。

Deepseek在油气勘探开发领域的深度融合，将进一步加速行业范式从“经验主导”向“数据智能驱动”的迭代转型。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。

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。

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。

宋先知：DeepSeek凭借强大的自然语言处理和深度思考能力引发行业关注，但其技术落地的挑战和潜在问题仍需理性审视。

首先是技术应用边界问题，大语言模型虽然能提升文本数据的分析效率，但具体场景建模、量化决策等性能有限，需警惕技术适用场景的过度泛化。同时，油气行业决策涉及高成本投入和安全风险，但现阶段AI大模型难以提供物理机制与数据驱动的融合解释，在实际应用落地方面还有较长的路要走。

其次，在技术不断发展的过程中，我们必须以客观理性的态度看待人工智能，保持自己的独立思考，避免过度依赖。DeepSeek已不再仅仅是传统工具的延伸，而是演变为一个能够分析、理解和推理的智能工具。他能帮助我们快速检索、梳理信息、生成文档等，减少了大量重复、简单的工作，但是这种能力的提升可能模糊人与工具之间的界限，使用户在不知不觉中过度依赖AI的决策，削弱自身的独立思考和判断能力。

然后是安全问题，油气勘探数据分散在油气公司、油服公司、研究院所等不同机构，在采集和使用数据过程中，如何确保遵循数据隐私法规，并防止企业机密或敏感信息的泄露，是当下需要我们深入思考和亟需解决的问题。

DeepSeek引发的行业共振彰显了AI技术对能源领域的赋能潜力，但油气勘探的本质绝非单纯的数据问题，唯有回归行业本质，在技术可行性与商业化落地间找到平衡点，才能避免沦为“空中楼阁式创新”。