一、石油行业发展概述
石油是指气态、液态和固态的烃类混合物，具有天然的产状。石油又分为原油、天然气、天然气液及天然焦油等形式。石油一词多用于说明油层渗透率、孔隙度及油藏品位。而原油一词多用于国家统计的原油产量统计数字、评价原油理化性质及用于说明采收率、采出程度及采油速度。石油作为矿产资源是指含水、含气的油，而原油作为一种工业产品，其中的水、气已从油中分离出来，是一种合格的工业产品。
石油和原油的区别
资料来源：华经产业研究院整理
二、全球石油行业发展现状
全球石油资源总量丰富，勘探开发潜力较大。截至年末，全球石油证实储量达亿桶，储量寿命为53.5年。
资料来源：《BP世界能源统计年鉴》，华经产业研究院整理
地质构造对盆地演化、油气藏形成条件等方面有着重要影响。由于全球各地区地质构造情况不同，全球的石油资源分布存在较大的不均衡性，储量区域集中度较高。全球石油资源主要分布在中东地区、中南美洲以及北美洲，年分别占比48.3%、18.7%和14%。。
资料来源：《BP世界能源统计年鉴》，华经产业研究院整理
全球石油产量过去十年与需求量变动基本一致，市场基本处于均衡状态。据统计，年，全球石油产量达亿桶，较年减少22亿桶；全球石油消费量达亿桶，较年减少29亿桶。
资料来源：WoodMackenzie，ETRI，华经产业研究院整理
相关报告：华经产业研究院发布的《-年中国石油行业市场运行现状及投资规划建议报告》
三、中国石油行业发展现状
中国石油资源较为丰富，年以来中国石油储量保持稳定，年，中国石油剩余技术可采储量为36.2亿吨，同比增长1.7%。
资料来源：自然资源部，华经产业研究院整理
中国石油消费需求远高于产量。随着中国工业的快速发展，石油企业不断加强高质量勘探和效益开发，积极释放优质产能，石油产量总体保持稳定，年中国石油产量达1.9亿吨。需求缺口呈逐步扩大趋势，年中国石油表观消费量达7.4亿吨。
资料来源：公开资料整理
中国石油需求不断增加，且近年来加大开展石油储备，对外依存度逐渐增加，中国石油长期面临着资源约束和供需短缺的矛盾。年，中国石油进口量达5.4亿吨，对外依存度提升至73.4%。
资料来源：公开资料整理
据自然资源部数据，至年，我国海洋石油产量由万吨波动增长至万吨，期间年复合增长率为1.66%。
资料来源：自然资源部，华经产业研究院整理
在中国经济发展、市场需求以及油价回升驱动下，中国海洋油气勘探力度持续加大。年，中海油在中国海域的勘探开发资本性总支出为.2亿元，较年增加64.4亿元。
资料来源：中海油，华经产业研究院整理
四、油气行业的系列政策与会议
年6月共同发布《年能源工作指导意见》，以推动能源高质量发展，不断提高能源安全保障能力作为全年能源工作的指导方针。《意见》强调要“坚持以保障能源安全为首要任务”，在全球疫情蔓延、国际油价突破历史低位、中美经贸摩擦、全球经济衰退等多重不利因素叠加的复杂环境下，内外部不确定因素增加，国家在能源保障领域秉持底线思维，将保障能源供给安全放在突出位置。此次《意见》延续了“七年行动计划”的发展规划，不仅再次强调增大油气勘探开发力度，为油气产业定下长期发展基调，同时还在资金、技术、合作等方面提供了良好政策支撑。
资料来源：自然资源部，国家能源局，发改委，中国石油新闻中心，华经产业研究院整理
五、石油行业未来发展展望
在智能化、“双碳”战略目标的新时代背景下，石油勘探开发领域智能化转型发展是能源行业极为核心与避不开的重要战略研究目标。随着石油资源品质的不断劣质化，油气资源开采的难度不断加大，开采成本逐年攀高，油气勘探开发面临的新挑战是抛弃以前“储量为王”，树立“数据为王”的新理念，加大数据治理力度，提升数据价值。同时，数据、算力、算法、场景“四位一体”，共同驱动人工智能技术“以点带面”在石油勘探开发领域应用。
人工智能技术在石油勘探开发领域的应用“如日方升”，但石油勘探开发人工智能应用“道阻且长”，人工智能工业化落地应用面临重重困难。一方面，数据共享难，数据质量管控机制尚不完善。“数据大不等于大数据”，油气勘探开发虽然积累了海量的数据，但是由于缺乏有效的质量管控和共享机制，数据质量问题堪忧，强中心化产生大量数据孤岛。另一方面，“新瓶装旧酒”现象突出，探索应用多，工业落地少。人工智能如果没有做到减员增效，那就是没用的，是花架子。目前，部分项目在立项过程中存在蹭热点现象，多以“技术驱动”，而非“需求驱动”，不能解决油田一线的生产问题，因而也无法做到真正的减员增效。同时，“小样本”、储层非均质性、多解性等客观原因也给人工智能的应用落地增加了很大的难度。
行而不辍，未来可期。人工智能应用是一项持久攻坚战，不能一蹴而就，需要以点带面，逐渐铺开。采取近期发展战略和远期发展战略相结合的方式，统筹考虑顶层设计、数据治理、研发布局、工业推广、人才培养等方面，实现协同创新发展。深化油气勘探开发数据采集、存储管理、提取使用一体化应用技术，利用区块链等技术加大油气勘探开发数据治理体系研究，形成全新“智能数据”，构建“平台+数据+模型+应用”AI赋能体系。建成新业态和新生态，聚焦勘探开发一体化，实现勘探开发研究和生产运营智能化。石油勘探开发人工智能应用有助于能源企业提质增效、降本减负，加快国家能源安全以及碳达峰、碳中和的战略进度。
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