Halliburton首席數(shù)據(jù)科學(xué)家兼技術(shù)研究員談能源行業(yè)AI應(yīng)用現(xiàn)狀

能源行業(yè)屬于高技術(shù)驅(qū)動性行業(yè)。由于需要在嚴(yán)苛的條件下處理大型設(shè)備中的各類自然資源數(shù)據(jù)，石油與天然氣行業(yè)長期使用數(shù)據(jù)及分析技術(shù)提高流程效率。近年來，能源行業(yè)企業(yè)開始加大對各類AI這既的應(yīng)用，通過多種方式做出探索，試圖了解如何進一步提升能源利用效率。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)、低成本計算資源以及七大AI應(yīng)用模式的廣泛普及，能源行業(yè)得以更全面、更便捷地從AI及ML中獲取實際價值。

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Halliburton公司首席數(shù)據(jù)科學(xué)家兼技術(shù)研究員Satyam Priyadarshy博士

Halliburton公司首席數(shù)據(jù)科學(xué)家兼技術(shù)研究員Satyam Priyadarshy博士表示，在能源行業(yè)這一受到嚴(yán)格監(jiān)管的領(lǐng)域內(nèi)，人工智能的采用往往面臨諸多獨特挑戰(zhàn)。在最近的AI Today播客中，他分享了過去十年以來能源行業(yè)在數(shù)據(jù)使用方式層面的變化，關(guān)于AI及ML的具體使用案例，以及各地區(qū)戰(zhàn)略方針給AI技術(shù)帶來的整體影響。

AI技術(shù)目前在能源行業(yè)擁有哪些實際應(yīng)用？

Satyam Priyadarshy博士: 能源行業(yè)一直在業(yè)務(wù)生命周期中的各個環(huán)節(jié)使用數(shù)據(jù)科學(xué)與AI解決方案，而且此前已經(jīng)獲得了不同程度的成功。但隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的全面普及，這類方案在能源行業(yè)中的擴展范圍與部署規(guī)模也在不斷增長。例如，現(xiàn)在企業(yè)可以使用無人機拍攝的視頻實時分析傳送管道泄漏情況、太陽能板上的灰塵規(guī)程量或者風(fēng)力輪機葉片的彎曲程度。我們率先以石油與天然氣行業(yè)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)構(gòu)建起自然語言編程算法并部署AI解決方案，旨在減少資金浪費并以近實時方式建立具備可操作性的洞見。能源行業(yè)目前已經(jīng)在超過100種場景下部署商業(yè)用例，通過簡單集群到復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)算法產(chǎn)生不同程度的經(jīng)濟價值。獲得成功的一大核心標(biāo)志，在于iEnergy（石油與天然氣行業(yè)的首套混合云解決方案）等云平臺的開發(fā)與部署，以及OpenEarh.community行業(yè)開放訪問平臺的正式上線。

目前能源行業(yè)在應(yīng)用AI方面面臨著哪些現(xiàn)實挑戰(zhàn)？

Satyam Priyadarshy博士: 目前能源行業(yè)在應(yīng)用人工智能及數(shù)據(jù)科學(xué)方面的挑戰(zhàn)可以概括為“FEAR”，其中包含的四大主要挑戰(zhàn)分別為：

第一原理（First-principles）?？茖W(xué)與工程技術(shù)在整個能源行業(yè)中一直占據(jù)主導(dǎo)地位，但長期積累的慣性導(dǎo)致不少專業(yè)人士難以大規(guī)模思考并實施數(shù)據(jù)科學(xué)與AI解決方案。

新興技術(shù)的發(fā)展（Evolutionary）步伐與行業(yè)中的實際應(yīng)用情況不符。事實證明，正是由于這種技術(shù)空缺，導(dǎo)致行業(yè)不得不浪費大量時間與資源搜索能夠建立能源數(shù)據(jù)科學(xué)模型所需要的數(shù)據(jù)集。如果這方面空白得不到填補，AI在能源行業(yè)中的影響始終難以擴大。

以往的成就（Accomplishment）掩蓋了新興解決方案的真正意義，從業(yè)內(nèi)人士的評論觀點中可以明顯看出，能源行業(yè)一直是高性能計算與海量數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的先驅(qū)。

面對如此根深蒂固的思維模式與自然反應(yīng)（Reactive），數(shù)據(jù)科學(xué)與AI要想真正在解決效率問題方面發(fā)揮作用，首先需要推動行業(yè)經(jīng)歷一場深刻的轉(zhuǎn)型與變革。

您如何看待過去十年來，能源行業(yè)中數(shù)據(jù)使用方式的變化？

Satyam Priyadarshy博士: 數(shù)十年來，能源行業(yè)一直在創(chuàng)造各種多維、多元且多樣化的數(shù)據(jù)集。但即使是在今天，從海量數(shù)據(jù)中獲取價值仍是一項嚴(yán)苛的挑戰(zhàn)。過去十年以來，大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計算范式以及平臺方法的快速成熟與全面普及，使得行業(yè)數(shù)據(jù)的實際應(yīng)用獲得長足進步。但就價值優(yōu)化與大化而言，能源行業(yè)距離建立“數(shù)據(jù)原生業(yè)務(wù)”還有很長的路要走。

從石油與能源行業(yè)的角度來看，處理數(shù)據(jù)與人工智能問題有哪些實際挑戰(zhàn)？

Satyam Priyadarshy博士:  根據(jù)麥肯錫公司的研究結(jié)果，CNBC曾在2015年3月發(fā)表一篇報告，標(biāo)題為《石油企業(yè)正被無法使用的數(shù)據(jù)所吞沒》。這篇報道的關(guān)鍵在于，石油與天然氣行業(yè)能夠?qū)嶋H使用的數(shù)據(jù)僅占全部數(shù)據(jù)收集量的1%，而高管們的愿望則是利用其中的95%。為什么在實踐與愿景之間會存在如此巨大的差距？因為與其他行業(yè)不同，石油與天然氣行業(yè)面臨著極為復(fù)雜的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。從行業(yè)角度來看，數(shù)據(jù)大眾化與數(shù)據(jù)驅(qū)動型創(chuàng)新一直被限制在難以共享的小圈子之內(nèi)。換言之，任何一家企業(yè)，只要其中仍然存在數(shù)據(jù)與文化孤島，就不可能利用可擴展的AI驅(qū)動型方案從數(shù)據(jù)中創(chuàng)造價值。

大型機構(gòu)是如何在AI等新興技術(shù)浪潮之下實施變更管理的？

Satyam Priyadarshy博士: 數(shù)據(jù)科學(xué)與AI已經(jīng)在各行各業(yè)中證明了自身具備的巨大戰(zhàn)略價值與經(jīng)濟潛力。事實上，任何規(guī)模的組織都可以享受高成熟度AI應(yīng)用帶來的便利，但這同時也要求我們將數(shù)據(jù)科學(xué)與AI全面集成到產(chǎn)品、服務(wù)、工作流與商業(yè)模式當(dāng)中。要獲得成功集成、成功發(fā)展，組織必須在以下幾個領(lǐng)域推進轉(zhuǎn)型：1）在適當(dāng)背景下全面了解數(shù)據(jù)科學(xué)與AI；2）保證最高領(lǐng)導(dǎo)層有意愿推動戰(zhàn)略變革；3）建立起自動化、優(yōu)化與創(chuàng)新框架；4）尋求正確的人才培養(yǎng)方法；5）在技術(shù)之外，為數(shù)據(jù)科學(xué)及AI解決方案的實施與擴展建立良好視圖。

能源行業(yè)如何處理與數(shù)據(jù)相關(guān)的安全性、隱私性、透明性與道德問題？

Satyam Priyadarshy博士: 從傳統(tǒng)角度來講，能源行業(yè)一直受到高度管制而且非常強調(diào)運營合規(guī)。因此，行業(yè)內(nèi)部已經(jīng)制定了非常成熟的數(shù)據(jù)治理與安全策略；所以在某種程度上，將數(shù)據(jù)引入內(nèi)部模型開發(fā)及研究有時候確實會帶來問題。但隨著數(shù)據(jù)科學(xué)與AI成熟度的不斷提升，行業(yè)參與者們正在修改、或者至少開始重新審視數(shù)據(jù)治理中的具體條款，同時著手部署用于實時監(jiān)控數(shù)據(jù)說、透明度以及道德規(guī)范的解決方案。如今，AI部署最佳實踐已經(jīng)成為各個行業(yè)最關(guān)注的核心議題。隨著時間推移，可用信息量將不斷增長，實踐方案也將以敏捷方式適應(yīng)數(shù)據(jù)價值發(fā)掘需求，同時不斷降低數(shù)據(jù)使用風(fēng)險，增強數(shù)據(jù)驅(qū)動型創(chuàng)新的安全性、隱私性與道德標(biāo)準(zhǔn)。

大型組織中，數(shù)據(jù)科學(xué)與數(shù)據(jù)科學(xué)團隊的角色定位經(jīng)歷了怎樣的變化？

Satyam Priyadarshy博士: 數(shù)據(jù)科學(xué)這個概念很好理解，就是對數(shù)據(jù)進行科學(xué)處理。為了進行科學(xué)實驗，人們需要使用多種工具、技術(shù)與假設(shè)以提出問題并尋找答案。同樣的，數(shù)據(jù)科學(xué)會利用可擴展的AI解決方案通過第一原理工程手段，借助數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計方法的力量推動數(shù)據(jù)創(chuàng)新。六年多以來，我一直領(lǐng)導(dǎo)著石油與天然氣行業(yè)的首處大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)科學(xué)卓越中心。事實證明，該中心確實產(chǎn)生了巨大的內(nèi)部價值，也讓眾多其他組織產(chǎn)生了興趣，逐步將數(shù)據(jù)科學(xué)與AI解決方案推向更廣闊的場景。我們的創(chuàng)舉證明，數(shù)據(jù)科學(xué)團隊、領(lǐng)域或者主題專家以及業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人之間完全可以建立起共通的創(chuàng)新方法，進而為組織帶來可觀的經(jīng)濟價值。我們已經(jīng)開發(fā)出一種SMART DigitalRM方法，通過教育及動手案例為數(shù)據(jù)科學(xué)及業(yè)務(wù)團隊提供技術(shù)能力，引導(dǎo)他們運用數(shù)據(jù)科學(xué)及AI解決方案獲取成功。

您認(rèn)為在圍繞AI技術(shù)培養(yǎng)勞動力的過程中，最需要解決的核心需求是什么？

Satyam Priyadarshy博士: 目前已經(jīng)有上百種關(guān)于AI主題的課程，能夠幫助大眾快速認(rèn)識這一深刻的技術(shù)變革。但是，AI與數(shù)據(jù)驅(qū)動型創(chuàng)新的實踐，需要在正確的上下文中通過正確的內(nèi)容進行知識轉(zhuǎn)化。在我們過去六年立足石油與天然氣行業(yè)推進的全球人才培養(yǎng)過程中，我們先后為專業(yè)人士舉辦過多次人才轉(zhuǎn)型研討會、新兵訓(xùn)練營與進階課堂，并發(fā)現(xiàn)這種更有針對性、更易于量化的培養(yǎng)方式能夠帶來遠超廣義勞動力培養(yǎng)課程的實際效果。此外，我們還高度關(guān)注對新時代下高管人員的知識培養(yǎng)?？傊?，石油與天然氣或者說能源行業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家招聘、管理與保留方法，必然與其他行業(yè)存在著制度乃至文化層面的不同，必須明確認(rèn)識到這個基本前提。

您還參與到幫助毛里求斯制定AI戰(zhàn)略的工作當(dāng)中。能不能聊聊其中的具體情況？

Satyam Priyadarshy博士:  好的。2019年，我有幸受邀成為毛里求斯共和國人工智能委員會的成員。作為顧問之一，我的任務(wù)是就如何在利用數(shù)據(jù)驅(qū)動型創(chuàng)新與AI實施舉措方面幫助該國取得成功。這也是毛里求斯未來十年遠景規(guī)劃的重要組成部分。委員會的職責(zé)包括制定行動計劃、提出并評估正確的AI解決方案，由此為毛里求斯的國民經(jīng)濟、社會經(jīng)濟活動以及各頂級AI人才與企業(yè)提供更好的發(fā)展環(huán)境。該委員會由毛里求斯以及全球其他國家的從業(yè)者共同組成。

未來幾年，您對哪些AI技術(shù)抱有期待？

Satyam Priyadarshy博士：人工智能代表的不只是一種技術(shù)，而更多是一片創(chuàng)新藍海。AI應(yīng)用將在未來幾年內(nèi)給每個人的工作與生活帶來全方位影響。我個人認(rèn)為AI將在三大重點領(lǐng)域帶來深遠影響，即自動化、優(yōu)化與創(chuàng)新。例如，要使用數(shù)字孿生方法模擬鉆井工作流程，就需要對平臺上的各組件進行集成、吸納、執(zhí)行與仿真，借此實現(xiàn)全面自動化。能源行業(yè)的工作流程非常繁雜，而且面臨多種挑戰(zhàn)，因此使用AI技術(shù)對于優(yōu)化效率及生產(chǎn)力極具現(xiàn)實意義。隨著新興技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)驅(qū)動下的AI技術(shù)有望給能源行業(yè)的現(xiàn)場環(huán)境帶來更多即時可用的創(chuàng)新型解決方案。

總之，數(shù)據(jù)科學(xué)與AI將為我們的業(yè)務(wù)帶來更強大的彈性、可持續(xù)性與安全性，幫助從業(yè)者應(yīng)對更為復(fù)雜的現(xiàn)實挑戰(zhàn)。當(dāng)然，這一切也要求組織努力克服FEAR，同時充分運用SMART DigitalTM所代表的全新方法。

本文標(biāo)題：Halliburton首席數(shù)據(jù)科學(xué)家兼技術(shù)研究員談能源行業(yè)AI應(yīng)用現(xiàn)狀
本文URL：http://muchs.cn/article22/chhsjc.html

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