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中國石油發(fā)布3000億參數(shù)昆侖大模型

5月28日,中國石油發(fā)布3000億參數(shù)昆侖大模型,標志著中國石油在人工智能領域又邁出關鍵一步,全力推動“人工智能+”行動走深走實。

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3000億參數(shù)昆侖大模型成果正式發(fā)布 金添攝

中國石油深入貫徹落實黨中央、國務院關于推動人工智能發(fā)展的決策部署,將“數(shù)智石油”納入公司戰(zhàn)略體系,制定發(fā)布“數(shù)智中國石油”總體規(guī)劃,將昆侖大模型建設與應用作為智能化發(fā)展工程的核心,按照“深沉厚重、大氣謙和”的總體原則,全力打造能源化工行業(yè)一流大模型和深度應用場景,不斷塑造高質量發(fā)展新動能新優(yōu)勢。

從2024年8月昆侖大模型完成備案,成為中國能源化工行業(yè)首個通過備案的大模型,到2024年11月發(fā)布700億參數(shù)昆侖大模型建設成果,中國石油始終緊緊圍繞行業(yè)大模型、應用場景、數(shù)據(jù)集、AI中臺、算力中心等五大目標任務,不斷完善“1+4+N”架構體系,集智打造參數(shù)規(guī)模更大、泛化能力更強的行業(yè)大模型,加速形成新質生產(chǎn)力。

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中國石油發(fā)布3000億參數(shù)昆侖大模型成果 常正樂攝

行業(yè)大模型方面,語言大模型參數(shù)從700億提升至3000億,視覺大模型參數(shù)從3億提升至44億,多模態(tài)大模型參數(shù)從160億提升至800億。專業(yè)大模型方面,勘探全領域專業(yè)大模型持續(xù)迭代,問數(shù)、代碼、物資采購、安全生產(chǎn)等專業(yè)大模型不斷完善;場景大模型不斷升級,為碳酸鹽巖走滑斷裂識別等關鍵領域賦新能。

場景應用是中央企業(yè)發(fā)展人工智能的最大優(yōu)勢所在。中國石油圍繞26條業(yè)務線、119個業(yè)務域,優(yōu)化形成“十域百景千應用”的全景視圖。本次共發(fā)布100個應用場景,其中迭代升級43個、新增57個,已全部投產(chǎn)。

從勘探開發(fā)、煉油化工到裝備制造,應用場景賦能油氣全產(chǎn)業(yè)鏈。在油氣勘探開發(fā)領域,昆侖大模型構建智能化全波形反演應用場景,提高了地震波波動方程求解效率,實現(xiàn)了正反演全流程10倍以上的效率提升。在煉油化工領域,昆侖大模型賦能化工產(chǎn)業(yè)鏈“龍頭”裝置,煉化時序專業(yè)大模型支撐乙烷制乙烯工藝運行優(yōu)化場景,加快設備故障處置效率,乙烯收率得到明顯提升。在銷售領域,AI智能體嵌入加油站管理系統(tǒng),24小時在線響應員工及客戶需求。在裝備制造領域,昆侖大模型應用場景覆蓋從設計到售后各個環(huán)節(jié),實現(xiàn)頂驅裝備CAD設計圖紙自動生成、輸送管產(chǎn)品質量智能檢測等智能化場景應用。此外,昆侖大模型以“數(shù)字員工”助力管理與服務,“數(shù)字財會審核專員”“數(shù)字造價工程師”等23個專業(yè)高效“數(shù)字員工”上崗,全面提高業(yè)務效率效能。

人工智能技術的發(fā)展,離不開算法、算力、數(shù)據(jù)的協(xié)同創(chuàng)新。AI中臺是中國石油人工智能建設管理的中樞,也是統(tǒng)一技術架構、統(tǒng)籌資源管理、有序開展建設的重要抓手。當前,昆侖大模型AI中臺已嵌入語料處理、模型訓練與應用部署三大流水線,實現(xiàn)多家商業(yè)大模型訓練推理工具鏈的統(tǒng)一納管,支持主流開源大模型的私有化部署;搭建了全棧國產(chǎn)化的智算算力環(huán)境,算力資源全部納入AI中臺管理,高峰時算力使用規(guī)模達到1950P。

高質量數(shù)據(jù)集是人工智能大模型訓練、推理和驗證的關鍵基礎。中國石油建立行業(yè)、專業(yè)、場景三級數(shù)據(jù)集管理機制,按需制定了73項數(shù)據(jù)采集與標注規(guī)范,研發(fā)專用數(shù)據(jù)處理工具,提升數(shù)據(jù)處理效率與質量,數(shù)據(jù)集規(guī)模已達到500TB,行業(yè)知識問答對100萬個、行業(yè)推理問答對25萬個,為人工智能提供充足“養(yǎng)分”。

人工智能是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅動力量。作為全球最大的綜合性能源與化工公司之一,中國石油正在深度擁抱人工智能,積極搶占創(chuàng)新發(fā)展新賽道,持續(xù)研發(fā)高價值應用場景,加快營造開放共享的數(shù)智生態(tài),讓人工智能加速融入能源與化工行業(yè),成為發(fā)展新質生產(chǎn)力的重要“引擎”。

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