數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入快車道，到2022年，全球數(shù)字化GDP將達(dá)到46萬(wàn)億美元，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型正是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心驅(qū)動(dòng)力。隨著全球范圍內(nèi)數(shù)字化轉(zhuǎn)型大趨勢(shì)的來(lái)勢(shì)洶洶，XR可視化技術(shù)成為傳統(tǒng)行業(yè)用創(chuàng)新科技武裝自身業(yè)務(wù)推進(jìn)落地的關(guān)鍵一環(huán)。

要論傳統(tǒng)行業(yè)，油氣開(kāi)采當(dāng)屬其一。

在古代西方人還不知石油是何物時(shí)，我們的祖先就已經(jīng)用它來(lái)燒飯和照明。早在公元1世紀(jì)，東漢史學(xué)家班固在其所著的《漢書(shū)·地理志》中就寫道：“高奴有洧水，可然。”“然”即“燃”，這里所說(shuō)的“可燃水”即指石油，這是目前發(fā)現(xiàn)關(guān)于石油的最早記載。

到了2020年，很多人認(rèn)為石油在新能源沖擊下正步入夕陽(yáng)產(chǎn)業(yè)。但事實(shí)上，未來(lái)20年內(nèi)油氣能源將依舊占據(jù)人類能源消耗的大頭。在中國(guó)，石油消耗占據(jù)整個(gè)能源消費(fèi)領(lǐng)域的40%，全球每年6個(gè)百分點(diǎn)由油氣行業(yè)產(chǎn)生。

如此龐大的產(chǎn)業(yè)基數(shù)，正面臨著產(chǎn)能需求過(guò)大、人工緊缺、開(kāi)采難度升級(jí)等眾多問(wèn)題?？梢哉f(shuō)，油氣產(chǎn)業(yè)數(shù)字化趨勢(shì)勢(shì)不可擋。

那么，油氣行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路究竟該怎么走？XR技術(shù)又在其中扮演怎樣的角色？為此，陀螺君來(lái)到位于北京的微軟中國(guó)研究集團(tuán)總部，對(duì)中國(guó)石油旗下分公司中油瑞飛的物聯(lián)網(wǎng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任/部門經(jīng)理孫仕勝進(jìn)行了采訪。

為何油氣行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型非做不可？

油氣行業(yè)的發(fā)展，是支撐一個(gè)國(guó)家乃至全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基本條件之一。

在中國(guó)，已經(jīng)有70%的石油出口海外，支撐起無(wú)數(shù)石油匱乏國(guó)家的基本生存需求。在政界，石油存量已經(jīng)是衡量一個(gè)國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力的底層標(biāo)準(zhǔn)，石油爭(zhēng)奪戰(zhàn)亦是因其而起。油氣行業(yè)的昌盛，是人力、技術(shù)、地域高度整合發(fā)展的結(jié)果，正所謂天時(shí)、地利、人和缺一不可。

隨著人類生活對(duì)于油氣資源的需求量激增，傳統(tǒng)油氣行業(yè)發(fā)展開(kāi)始顯露出各項(xiàng)不足。數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路的開(kāi)端，亦是從此處開(kāi)始。

1、人員缺口擴(kuò)大

數(shù)據(jù)顯示，目前全球油氣行業(yè)極具價(jià)值的生產(chǎn)作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)有1500萬(wàn)個(gè)，現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)工人達(dá)到1000萬(wàn)左右。國(guó)內(nèi)，中國(guó)石油員工達(dá)到100多萬(wàn)，現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)作業(yè)人員達(dá)到80萬(wàn)左右。

盡管如此，油氣行業(yè)對(duì)于工人的需求量還在進(jìn)一步攀升。孫仕勝稱：“中國(guó)石油一直以來(lái)嚴(yán)格采取‘出五進(jìn)一’的標(biāo)準(zhǔn)，未來(lái)五到十年人員大量減少，而我國(guó)每年的能源產(chǎn)量需求卻呈現(xiàn)出快速飆升態(tài)勢(shì)。”

另一方面，整個(gè)中國(guó)目前大力發(fā)展油氣行業(yè)。與此同時(shí)這些企業(yè)需要遵守相關(guān)的安全環(huán)保法則，再加上其本身帶有較高風(fēng)險(xiǎn)性，致使油氣行業(yè)聘用人員成本越來(lái)越高。人力與生產(chǎn)需求之間的嚴(yán)重不匹配，是油氣行業(yè)接下來(lái)面臨的最大問(wèn)題之一。

2、人為安全事故占比高

據(jù)分析，80%的油氣爆炸事故都是由一系列的誤操作導(dǎo)致的。這些“人禍”主要是因?yàn)?/span>油氣工廠有很多閥門、管道組成，當(dāng)壓力到一定程度如果調(diào)配不合理就會(huì)引起爆炸。

傳統(tǒng)的油氣管路管理，主要依靠人腦智慧。

當(dāng)在場(chǎng)人員結(jié)合經(jīng)驗(yàn)、現(xiàn)場(chǎng)勘查做出管路故障的決策后，其無(wú)法立即修正問(wèn)題，而是需要匯報(bào)后方的操控中臺(tái)，以此獲得進(jìn)一步的解決方案。有的時(shí)候，僅憑經(jīng)驗(yàn)得出的結(jié)論，并非100%可以解決問(wèn)題，隨著問(wèn)題的逐漸堆積，最終事故一觸即發(fā)。

3、協(xié)同工作門檻過(guò)高

油氣行業(yè)的工作內(nèi)容，大致可以分為研究、生產(chǎn)作業(yè)和運(yùn)營(yíng)三大塊。油氣開(kāi)采，就是通過(guò)檢測(cè)、勘探技術(shù)在地表尋找油氣，并通過(guò)鉆井手段去采出油氣，同時(shí)保障采出率維持在一個(gè)很高的水平。

因此，整個(gè)油氣行業(yè)都是圍繞著圖形來(lái)開(kāi)展一系列工作。在過(guò)去，整個(gè)油氣田只有極少數(shù)的幾名專業(yè)員工能夠看得懂平面的油氣田勘探圖紙，他們需要折返于研究室與勘探現(xiàn)場(chǎng)之間數(shù)次，以確保為一線開(kāi)采團(tuán)隊(duì)提供準(zhǔn)確信息。

孫仕勝分享：“我從2015年開(kāi)始致力于推進(jìn)油氣行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，其開(kāi)端在于一次勘探經(jīng)歷——一線團(tuán)隊(duì)當(dāng)時(shí)遇到勘探難題，現(xiàn)場(chǎng)無(wú)人能解。無(wú)奈之下只得從國(guó)外調(diào)聘專家前來(lái)解疑，我們被迫停工四天，損失一千多萬(wàn)元。專家到場(chǎng)后，問(wèn)題在幾分鐘內(nèi)便得以破解。”

受地域、人員、專業(yè)限制，很多油氣工作的開(kāi)展困難重重。從發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，到匯報(bào)、研究、提出方案，再到傳達(dá)前方、解決問(wèn)題，協(xié)同效率低下直接導(dǎo)致?lián)p失慘重。

孫仕勝覺(jué)得，油氣行業(yè)正處在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵階段，而XR可視化和人工智能技術(shù)、邊緣計(jì)算等新興科技的深度整合，將是賦能油氣行業(yè)脫胎換骨，解決所有上述痛點(diǎn)的關(guān)鍵所在。

XR和AI，“石油大腦”的眼和手

去年，中油瑞飛提出了“石油大腦”計(jì)劃。

孫仕勝?gòu)?qiáng)調(diào)，油氣產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，就是指融合XR、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)的統(tǒng)一技術(shù)平臺(tái)，其支撐起油氣勘探、油氣開(kāi)發(fā)、協(xié)同研究、生產(chǎn)運(yùn)行、經(jīng)營(yíng)管理、安全環(huán)保、工程技術(shù)、數(shù)字政務(wù)八大業(yè)務(wù)應(yīng)用。

“石油大腦”計(jì)劃，是為了打造一個(gè)智能中臺(tái)系統(tǒng)。

這是一個(gè)基礎(chǔ)低臺(tái)，它基于云智模塊（包含數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、預(yù)測(cè)服務(wù)、XR服務(wù)）和邊緣模塊（包含數(shù)據(jù)接入、推理服務(wù)、遠(yuǎn)傳服務(wù)和XR服務(wù)）構(gòu)筑，能夠?qū)崿F(xiàn)資源模塊的集群管理、數(shù)據(jù)集群管理、權(quán)限管理、模型管理和模型分發(fā)。

孫仕勝表示：“隨著云計(jì)算時(shí)代的到來(lái)，IT計(jì)算正從傳統(tǒng)的服務(wù)器+終端的架構(gòu)方式向著云計(jì)算架構(gòu)方式轉(zhuǎn)變。結(jié)合邊緣計(jì)算，HoloLens 2被賦予基于云端處理龐大數(shù)據(jù)信息的能力，基于這樣的智能中臺(tái)系統(tǒng)，我們得以利用XR技術(shù)在智能現(xiàn)場(chǎng)和超級(jí)工人兩大方面賦能油氣行業(yè)。”

智能現(xiàn)場(chǎng)和超級(jí)工人，指的是基于XR、IoT、AI、云計(jì)算等技術(shù)突破舊技術(shù)體系下模式的限制，虛實(shí)智控結(jié)合，在油氣行業(yè)培訓(xùn)、巡檢、操作和研究四個(gè)方面構(gòu)建企業(yè)生產(chǎn)作業(yè)智能助手，打造超能工作者的過(guò)程。

培訓(xùn)

油氣行業(yè)培訓(xùn)，面臨的三大問(wèn)題是培訓(xùn)成本高昂、實(shí)操場(chǎng)地安全保障難做、學(xué)員難以理解抽象管路結(jié)構(gòu)。

孫仕勝稱：“建立XR的培訓(xùn)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)向企業(yè)延伸巡檢、操作、應(yīng)急處置等課件，推進(jìn)企業(yè)接觸XR裝備，提供虛實(shí)混合的配套課程。讓學(xué)員在安全的環(huán)境中逼真呈現(xiàn)實(shí)際的操作環(huán)境，快速提升員工水平。”

孫仕勝認(rèn)為，新的時(shí)代需要更為聰明的人工。而個(gè)體智能已經(jīng)沒(méi)有辦法讓其掌握復(fù)雜的東西，所以提出智能培訓(xùn)的概念，一方面是為了確保學(xué)員的培訓(xùn)安全，另一方面基于HoloLens 2呈現(xiàn)的課件，可1:1還原出油田模型，并支持易上手的交互模式。

直觀、安全、易操作，是XR培訓(xùn)平臺(tái)與傳統(tǒng)培訓(xùn)的最大區(qū)別。這種方式可以極大程度提升學(xué)員的學(xué)習(xí)熱情，將抽象的油氣知識(shí)具像化，有助于學(xué)員吸收和應(yīng)用。

目前，中油瑞飛的混合現(xiàn)實(shí)培訓(xùn)平臺(tái)主要面向油氣生產(chǎn)落地，此外鉆井作業(yè)培訓(xùn)會(huì)在今年逐步落地。孫仕勝認(rèn)為：“目前VR培訓(xùn)尚不成熟，超過(guò)一千萬(wàn)的項(xiàng)目很少，多數(shù)集中在百萬(wàn)級(jí)甚至幾十萬(wàn)級(jí)。今年，我們將驅(qū)動(dòng)XR項(xiàng)目到千萬(wàn)級(jí)水平，這也是技術(shù)發(fā)展帶來(lái)的機(jī)會(huì)。”

巡檢、操作

傳統(tǒng)的巡檢是人腦判斷緊急性，這種方式不光效率低下，往往容易因?yàn)樾畔贤ú患皶r(shí)造成誤操作。現(xiàn)在，基于XR的智能巡檢系統(tǒng)可以做到自動(dòng)識(shí)別、機(jī)器提示和遠(yuǎn)程協(xié)作，極大程度解決了上述問(wèn)題。

孫仕勝表示：“智能巡檢，是機(jī)器智能基于大數(shù)據(jù)、人工智能算法為操作人員提供可靠的全局信息參考，并可以聯(lián)動(dòng)后方的中控臺(tái)，實(shí)現(xiàn)一人一專家的工作模式。”

超級(jí)工人，是人腦智能與機(jī)器智能結(jié)合的體現(xiàn)。AI智能輔助操作，讓普通人員具備專家級(jí)操作能力。

原理上，借助HoloLens 2，可以通過(guò)遠(yuǎn)程錨點(diǎn)、空間渲染、物體識(shí)別來(lái)感知現(xiàn)場(chǎng)的零部件狀態(tài)，再依據(jù)后方的云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)和業(yè)務(wù)系統(tǒng)解析部件存在的問(wèn)題。這是一個(gè)十分復(fù)雜，多技術(shù)聯(lián)動(dòng)的過(guò)程，正是基于這一整套的感知，最終令HoloLens 2得以實(shí)現(xiàn)人性化的交互。

操作人員可以不受空間束縛，隨時(shí)獲取千里之外專業(yè)人員的協(xié)助；操作人員可以按照系統(tǒng)提示自己解決現(xiàn)場(chǎng)故障，而不用逐級(jí)匯報(bào)等待解決方案；一旦操作失誤，HoloLens 2會(huì)立即觸發(fā)報(bào)警，為第一時(shí)間解決故障爭(zhēng)取寶貴時(shí)間。

據(jù)悉，中油瑞飛自2018年開(kāi)始探索結(jié)合混合現(xiàn)實(shí)設(shè)備的智能化巡檢、操作。截至目前，已經(jīng)在物探、鉆井、油氣生產(chǎn)、銷售等領(lǐng)域均有進(jìn)展。

研究

今年，中油瑞飛嘗試把XR技術(shù)帶入到油氣研究領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)地質(zhì)、油床、地震、測(cè)井、鉆井工具的虛擬化管理，圍繞研究目標(biāo)建立協(xié)同的操作場(chǎng)景，讓研究人員更加形象得通過(guò)可視化數(shù)據(jù)獲取到有用信息。

孫仕勝稱：“XR帶來(lái)的變革，要從人際交互的角度來(lái)說(shuō)。最早的系統(tǒng)只能做命令行的操作，后來(lái)變更到桌面操作系統(tǒng)，更多是虛擬化的東西。但要讓桌面化操作來(lái)控制實(shí)際的油氣作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)，就需要一個(gè)新緯度的人機(jī)交互方式，HoloLens 2提供了這樣的解決方案。”

目前，中油瑞飛正和斯倫貝謝合作落地這一項(xiàng)目。油氣研究數(shù)據(jù)的可視化，可以讓非專業(yè)人員看懂圖紙，進(jìn)一步降低企業(yè)對(duì)于專業(yè)識(shí)圖人員的需求，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)人員縮減同時(shí)工作效率反增的效果。

總結(jié)

孫仕勝認(rèn)為：“XR技術(shù)之于‘石油大腦’計(jì)劃，是不可或缺的一項(xiàng)。后者更像是在打造一個(gè)數(shù)字孿生的基于虛擬平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、決策的油氣行業(yè)通用平臺(tái)，而最終的落地應(yīng)用，依賴于HoloLens 2這樣的可視化和交互設(shè)備支持。”

陀螺君得知，目前HoloLens 2的在油氣行業(yè)的適用性舊存在一些瓶頸區(qū)域，比如防爆區(qū)和高亮區(qū)。孫仕勝表示：“我們目前在和微軟深入探討，是否有可能基于油氣領(lǐng)域來(lái)提供一款定制化產(chǎn)品。當(dāng)然，上千萬(wàn)美金的投資成本和巨大的需求將成為實(shí)現(xiàn)想法的最大攔路虎。”

微軟混合現(xiàn)實(shí)亞太區(qū)業(yè)務(wù)總監(jiān)繆臻穎稱：“基于HoloLens 2定制的Trimble XR10是一款專門為現(xiàn)場(chǎng)工作人員設(shè)計(jì)，以便于在安全控制環(huán)境中使用的新型安全帽解決方案。從這一角度來(lái)講，我們以開(kāi)放的心態(tài)與合作伙伴探討不同領(lǐng)域?qū)τ?/span>HoloLens 2定制化需求的可行性，微軟現(xiàn)在已經(jīng)有工程師團(tuán)隊(duì)正就HoloLens 2在某一領(lǐng)域的定制化可行性進(jìn)行深入探討。”

總的來(lái)說(shuō)，XR技術(shù)的落地，是將數(shù)字孿生中的數(shù)據(jù)、場(chǎng)景、模型等虛擬內(nèi)容重新回落到現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)、工作中的重要紐帶。這種回落得以替代現(xiàn)實(shí)中危險(xiǎn)作業(yè)場(chǎng)合、彌補(bǔ)人工缺口、提升作業(yè)安全性，是輔助傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)走上數(shù)字化轉(zhuǎn)型快車道的不二之選。