海洋论坛▏我国海洋油气领域人工智能机器人的发展与思考
一、引 言
“人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。人工智能（AI）英文是Artificial Intelligence，是研究、探索用于模仿、延展人类的智能的理论、手段、实现工具以及实践应用的新生科学。现有的学科理论中有2种实现人工智能方式。第1种是计算机工程学法，利用传统的计算机编程，使系统变得“智能”。现有很多领域呈现大量此类成果，如文字识别技术（OCR）。第2种是模拟法，在本身实现智能的基础上，还同时模拟人类或生物机体进化或思维模式进行能力提升，如遗传算法和人工神经网络。对人或其他生物的进化、遗传等机理模拟的方法称作遗传算法，对人或其他生物大脑内神经的联动机理模拟的方法称作人工神经网络。
第1种方法通常用于工作逻辑相对简单，产品升级需求节奏不快的领域，第2 种方法通常用于解决复杂逻辑问题，对后续快速迭代需求较为旺盛的领域有良好的应用前景。人工智能需要具备三方面能力。一是完备的感受能力，即机器视觉；二是精准的解析与反应能力，即自然语言剖析与知识翻译；三是高效的思维能力，即机器学习；四是敏捷的行动能力，即执行输出最终成果。
机器人学是人工智能学科的一个学习分支，主要专注于运动和控制。机器人可称作是可编程机器，其一般能够自动地或半自动地执行一系列操作和指令。
传统机器人没有实现智能化，不具备拟人化的升级与学习，人们向往一种技术产品使得相关机械产品具有高度的智能的能力，人工智能机器人的出现是完美融合了人工智能和机器人的各自特点。主要体现在四个价值创造点，一是加速企业创新，二是提升用户满意度，三是减少运行成本，四是增进生产效率，特别是在海洋油气领域尤为突出，作业环境较为恶劣，遇到极端环境条件下操作人员无法现场作业，直接影响生产，对企业利润大打折扣。
二、国际领先实践案例
密歇根州立大学研究人员针对机器鱼进行研究开发，最新的成果对机器鱼的续航能力有所提高，增加了滑翔功能，可以通过拍打尾巴游动，提升了探测距离。同时，研究人员在机器鱼上配备各种水下测量传感器，目的是能够探测到原油。传感器比较特殊，具备了GPS定位与无线网络通信能力。
研究中有一个名为GRACE的机器鱼（滑翔机器ACE），它主要帮助解决“墨西哥湾漏油”事件。机器鱼配备的石油传感器，所以释放“大鱼群”在海湾重点区域跟踪监测漏油痕迹。该类机器鱼的设计环境能允许其在极其险恶的海水中正常使用，可以绕开水下各种障碍，时刻保持着网络接入。
挪威机器人钻井系统公司已经研发出了一个全自动石油钻井平台，该发明原理源于火星探测漫游者（MER），可以持续获取周围各类环境数据，通过人工智能特定程序算法表达判别不同反应。该平台确认作业地点的位置坐标是通过卫星来定位的，可以全自动立起高度相当于14层楼的井架并自动开发钻井，依照相关程序完成作业后可以依靠卫星导引继续行驶到另一个目标作业地点。
如今许多科技工作者研究领域在石油石化行业自动化智能应用。除了专业的IT 新技术企业在研究，很多能源石油公司也已开始致力于探索如何用人工智能机器人取代工人从事危险且耗时的油气领域工作。Equinor 公司（挪威国油）已预测，伴随AI机器人研发水平的进步，海上石油与天然气开发将减少半数人力资源，而且可以提升超过25%作业效率。
深海海洋油气领域被认为是未来世界油气增产的潜在宝藏。相较陆地作业，在恶劣严峻的水下环境进行勘探开发实施难度更高、风险更大，因此对数字化、智能化、无人化需求更加迫切。目前世界范围内有超过数千台的ROV 机器人在海上工程作业中得到广泛应用，其中海洋石油、天然气等资源开发和作业领域应用最多。
挪威国家石油公司和康斯伯格公司与挪威科技大学已合作推进海底机器人的研发，将研制可游动的海底蛇形机器人。该科研成果为的是寻找替代庞大而昂贵的维护船只的设备，对目前技术难以达到深水区域的油气装置设备等进行维修维护，一旦得以应用可降低大量成本。
三、人工智能机器人发展面临的挑战与思考
一股剧烈变革浪潮持续席卷全球能源行业，市场秩序被打破，规律将被重塑，以能源利用清洁化、低碳化和高效化为特征的能源转型加速推进。受可再生能源快速增长、交通电气化迅速普及和能效提高等多种因素影响，油气领域企业面临的挑战日益凸显。以人工智能为代表的新一代数字技术也为传统能源企业带来了机遇和挑战。壳牌、挪威石油等国际领先企业正在加快实施新技术应用策略，抢占创新发展制高点。各竞争领域对信息化新技术的应用水平与效能会规划将来的能源市场版图。
面对挑战，应该打破固有思维模式，一方面要一如既往地做好油气主业，优化现有业务流程，另一方面也要对环境变化保持足够的敏锐度，正视自身在产业结构、技术能力等方面与国际同行的差距，加快推进公司数字化转型，迎接能源行业变革的浪潮。人工智能和大数据应用可以把能源行业彻底改变。以海洋机器人为例，有助于降低了石油勘探作业成本，提高企业安全运营能力及作业效率，在整条行业领域产业链得到应用。再如道达尔与谷歌的合作，共同研究如何利用AI自动化分析能力解读勘探业务，这些从而“释放”有限的人力去完成一些更为复杂的任务，比如提升模型算法，优化现有业务流程，变革工作重点，将人的价值作用发挥到最大值。
在机器人制造领域，国际一流企业经过数年发展，在机器人应用与科研方面积攒了丰富的技术和经验，国内机器人应用近年来取得的高速发展大多得益于国内外新趋势的发展，但国内机器人主要占有在中低端市场，高端市场产品少之又少，核心在于关键技术上未能突破，例如电机、传感器、控制系统、核心芯片等组件的研发制造。在海洋油气领域工作环境复杂多变，用于海洋石油勘探的机器人应该具有环境适应性与容忍性，关键技术突破点在低温伺服电机。同时，高科技材料也是关键技术，是限制其能否得到应用的重要瓶颈。
AI领域的高阶发展应深度融合现有的人工智能技术，打造成为可自我升级的智能产物。虽然中国现在已有机器人可以在海洋油气领域得到应用尝试，但都不具备类人脑的高级推理演进行为能力，只能延寻既定的程序满足基础行为模式的作业环境。因此突破机器学习遇自主行为控制等关键技术，研发具有高阶智慧与行为能力的AI机器人将是我们未来发展重要方向。关键核心点在于数据、算法、算力。数据是AI的基础，有海量的数据资源，人工智能才可能挖掘到潜在的价值；算法是AI的引擎，如深度学习算法不断快速迭代，更新提高；算力是AI 的保障，如果计算能力跟不上的话，也将限制人工智能的发挥，量子计算技术的突破将可能带来革命性进展。如今的人工智能技术大都基于大数据来衍生的智能决策和自我学习，但多维度复杂海量暗数据在计算分析过程中得不到很好利用，主动降维后的数据又不足以代表大数据。
纵观油气生产领域应用场景，如故障预警诊断、异常行为分析等，一个时期内获取数据属于部分样本，因此，人工智能仍需在部分样本数据学习技术上有所突破，需要具有资深业务与IT能力的科研工作者对场景的模拟算法做不断地有效矫正，满足实际工程应用需求。
四、人工智能发展的保障措施
美国总统特朗普2月11日签署一份行政令，启动“美国人工智能倡议”。这份倡议体现出“美国优先”、“顶层推动”和“数据开放”三个主要特点。这份倡议明确提出，要保护关键的人工智能技术不被战略竞争者和对手国家获得。倡议指出，保持美国在人工智能技术领域的优势，对美国经济和国家安全利益至关重要。该倡议是确保美国在人工智能领域的领导力的正面支持文件，可见人工智能技术的应用前景与战略研究地位。
所以，我国应在多方不同层级促进人工智能健康而迅猛的发展。从国家层级，要重点关注技术与产业的深度融合，建立国家专项科研实验基地；从行业领域层级，要重点构建机器学习所需的大数据库，保障大数据行业基础，推动人工智能与能源行业油气领域深度融合创新; 从企业层级，要关注鼓励我国领先企业成熟经验推广，大力提升企业核心能力，加强与互联网等创新基因强大的相关企业的战略合作。未来已来，我们即将迎来人工智能应用的辉煌时代。
【作者简介】文/张旭光，中国海洋石油集团有限公司；本文来自《信息系统工程》（2019年第5期），参考文献略，用于学习与交流，版权归作者及出版社共同拥有，文中图片系我平台加载，转载也请备注由“溪流之海洋人生”微信公众平台整理。
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