从通用人工智能到代理式人工智能：制定您的工业转型路线图
在过去的18个月里，“生成式人工智能”一直是高管层战略会议上的热门话题。但如果这已经成了老生常谈呢？
在能源和工业领域，讨论的焦点正迅速从生成式人工智能转向代理式人工智能。这不仅仅是一次渐进式的更新，而是一种全新的范式，它将从单纯的任务增强，转向彻底重塑核心工业流程。
对于领导者而言，当务之急是如何为这场新的转型制定路线图。
这正是我们近期在休斯顿举办的“能源与工业领域的人工智能战略规划”高管专场会议的核心议题。与会者的共识十分明确：92%的能源行业高管认为，采用人工智能的企业将获得竞争优势，并在未来几年内创造出约3900亿至5500亿美元的价值。
事关重大，各路领军企业已开始采取大胆举措。我们看到埃克森美孚（ExxonMobil）在自主钻井领域开辟新路，英国石油（BP）利用数字孪生技术进行维护，雪佛龙（Chevron）则运用预测性人工智能和无人机。
但这仅仅是个开始。
能源行业为何已准备好迎接人工智能革命
根据我们的研究，我们确定了五个关键的“推动因素”，正是这些因素使得该行业成为人工智能应用的理想选择：
人工智能新词汇：从生成式人工智能到代理式人工智能
要把握这一变化及其价值，理解该技术的演变至关重要。
– 传统人工智能利用数据进行解读、分析和预测（例如预测设备故障）。
– 生成式人工智能（GenAI）利用现有数据生成完全崭新的内容（例如为新流程生成安全风险评估）。
– 如今，一个新概念应运而生：AI 代理。那么，什么是 AI 代理？它是一个能够感知环境、通过推理做出决策，并通过行动完成任务的系统。
人工智能关乎应用场景。AgenticAI 则致力于流程重塑。
虽然生成式人工智能（GenAI）能帮助工程师完成某项任务（例如分析报告），但人工智能代理 （AI Agent）却能统筹整个工作流。它 能够检测管道异常、通知相关团队并生成工作单，同时还能与多个遗留系统进行交互。
从理论到产业影响
正因如此，我认为我们正站在一个全新数据范式的门槛上。这些人工智能助手不仅将信息孤立存储，更能对其进行综合分析。它们将我们信息中的语气与过往决策相联系，将我们的创意草稿与浏览习惯相联系，将我们的声音与心率相联系。广告环境与人类环境之间的界限开始逐渐消融。
从定位到理解
我们目前已为多家领先的能源和工业企业实施了这些创新的生成式人工智能（GenAI）和代理智能（Agentic）解决方案。以下是一些实际案例：
- 生成式人工智能在工艺安全中的应用：针对一家无缝钢管制造商，我们开发了一款生成式人工智能工具，用于生成更全面、更可靠的风险评估报告。当前的风险评估数据往往存在信息孤岛且不完整。我们的解决方案通过整合风险评估表格，并利用跨站点学习技术来识别缺失的风险。结果显示：识别出的缺失任务增加了15%，缺失风险增加了37%，其中92%经HSE团队验证为相关风险。
- 生成式人工智能在工艺工程中的应用：我们开发了一款利用生成式人工智能对管道仪表流程图（P&ID）工作流进行数字化、解读和自动化的工具。该解决方案成功从30多份P&ID中提取了结构化数据，并准确解答了复杂的技术问题，从而加速了原本耗时且易出错的流程。
- 面向运维的代理式人工智能：为解决复杂的光纤故障问题，我们开发了一款代理式工具以加快故障排除速度。此前，运维人员常因工单中多达400行以上的评论而苦于应对。如今，该AI代理能够自动分析工单，对复杂案例进行总结，并突出显示关键信息。这使得工单分析时间缩短了75%，预计每年可节省约500万美元。
- 提升员工技能：仅靠技术是不够的。我们为一家全球领先的油气勘探与生产企业提供支持，通过黑客马拉松、针对性的大师班、提示词挑战赛以及职能工作坊，推动了生成式人工智能（GenAI）的应用。通过聚焦于实际应用场景（例如总结市场趋势或为交易委员会会议做准备），我们实现了94%的参与率和91%的满意度。
如何开启或加速您的AI之旅
每个组织在人工智能成熟度的发展道路上所处的阶段各不相同。下一步该怎么做，取决于您当前所处的阶段。
那些从今天开始梳理流程、制定发展路线图的领导者，将在未来几年重新定义效率、安全与价值。
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联系我们的专家团队：
–Ghadi Hobeika，管理Artefact 首席执行官
–Julien Stalla-Bourdillon，数据与人工智能合伙人兼行业负责人
–Antoine Peix，数据与人工智能咨询总监
–Alexandre Lachkar，高级数据与人工智能经理
–Juliette Campbell，数据与人工智能顾问
