交流会上，金山云荣获中国石油和石化工程研究会授予的中国智慧油气田优秀服务商重点示范单位奖牌；金山云大企业行业解决方案部总监毛东晖发表演讲，就金山云以云智能为核心构建行业解决方案能力，重点介绍了金山云在智慧油气田的技术与实践。
如今，云计算、大数据和人工智能等新兴技术不仅令人们的生活和工作更加便利，同时也让各行各业发生了巨大的变革。其中，油气产业作为关系到我国经济命脉的基础产业，又与民生息息相关，它的转型升级，是业界关注的焦点。
近年来，围绕“智慧油气”、“智能钻井”、“智慧炼厂”、“智慧管网”等领域的建设，已经成为能源行业的热门话题。油气行业存在的难题和挑战，应该如何运用新的技术解决？云、大数据、AI这些技术将如何助力打造智慧油气？
9月26日至27日，中国石油和石化工程研究会、北京石油学会、中国石油大学(北京)在北京联合召开“2019年中国智慧油气田技术交流会”，中石化信息管理部主任李剑锋、中海油信息部总经理王同良、中石油勘探开发研究院院士韩大匡、中国石化油田事业部副主任高爱华、中国石油勘探与生产分公司副总经理杜金虎、中国石油天然气集团有限公司信息管理部副总经理刘顺春等嘉宾出席，石化盈科信息技术公司总裁齐学忠担任主持人，金山云能源行业部总经理、中国石油大学（北京）人工智能学院联合研究中心副主任周刚、金山云大企业行业解决方案部总监毛东晖受邀参加，共同进行中国智慧油田技术的交流探讨。
交流会上，金山云荣获中国石油和石化工程研究会授予的中国智慧油气田优秀服务商重点示范单位奖牌；金山云大企业行业解决方案部总监毛东晖发表演讲，就金山云以云智能为核心构建行业解决方案能力，重点介绍了金山云在智慧油气田的技术与实践。
油气行业机遇挑战并存，金山云助力实现智能化
能源安全是国家安全的重要组成部分，是我国现代化建设全局和国家安全的重要战略资源。对油气行业进行智能化改造可提升行业业务效率、支撑新型行业场景、有利于构建我国可持续发展油气、能源战略。
油气行业在油藏数值模拟、井场现场视频监控、产学研结合时，存在着一些亟待解决的问题：使用传统方法进行油藏数值模拟不仅费时费力且不确定强；井场现场视频监控虽拥有物联网建设，但仍然依赖人眼监控，占用大量资源且无法进行数据分析；此外，部分企业对产学研结合认识不足，科研成果转化率较低。
毛东晖在演讲中介绍说，云计算作为企业数字化转型的基石，是实现企业数字化智能化转型的基础，因此，云服务商能够助力能源行业解决这些难题。作为云服务领军企业，金山云自2012年成立以来一直保持高速增长，目前已成为全球公有云市场前十，拥有强大的平台服务能力和技术创新能力，在融合大数据、人工智能等前沿技术创新上，构建了覆盖IaaS、PaaS、SaaS的全栈行业解决方案。一直以来，金山云积极推动AI技术与场景的深度融合，在智慧政务、智慧金融、智慧医疗、智慧工业等领域积累了丰富的实践经验。
针对以上问题，金山云以人工智能、大数据为核心，以云、区块链、物联网为实现方式，利用计算机视觉金睛、机器学习KML、自然语言处理NLP、知识图谱图数据库，通过新兴技术能力支撑、应用框架落地，实现智能勘探、智能钻井、智能开采、智能官网、智能集输等数据+场景应用，构建油气田实时监测大数据平台、智能井场哨兵平台、油气田实时监测大数据平台、油气领域的专家知识库平台、产学研人才生态体系，实现油气田行业智能化。
实时监测可视化平台则解决了通过结合用户日常使用的OA、ERP、DCS、视频、设备监测等数据，进行集成整合，并与传感设备和监控系统关联，打造油气田实时监测可视化平台，通过真实还原地质勘探、钻井开采、井场生产、净化厂等实时运行数据，叠加各类专业算法模型，帮助客户进行业务分析、趋势预判、管理决策，解决了单纯人眼进行大屏监控，效果不理想、视频的存储占用了大量资源等问题。
油气领域产学研结合则根据行业岗位能力要求，制定人才培养方案，根据校教学计划逐步升级课程，构建完整体系校企结合参与课题研究，引入行业技能认证证书，建立产业体系，进行就业输出，有利于培养产学研用一体化模式。金山云通过建设机器学习、深度学习、图数据库、实习平台、CPU资源、GPU资源的基础设施，与中石化、中石油、中海油等大型企业资源对接，建立课题研究、论文发表、技术赋能、人才培养、专利申请、合作开发、联合开发、项目孵化、技术咨询、产品包装的产学研体系，将研究转化成智能勘探、智能钻井、智能测井、智能开采、智能官网、智能集输等科研成果，真正实现研、教育、生产不同社会分工在功能上、资源优势上的协同与集成化。
智慧油气田的落地应用，有利于推进石油行业工业化和信息化的深度融合，可结合勘探开发、生产科研和经营管理的实际需求，消除信息孤岛，实现数据集成与共享，通过信息化建设促进油田主营业务转型升级。在演讲的最后，毛东晖表示，金山云将跟随5G时代的步伐，加快云计算和AI技术的发展革新，持续助力智慧油田建设，推动能源行业由数字化向智能化的跨越式转变。
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