近日，智通云联在某油气行业千万级大模型垂直应用项目中成功折桂，这是大模型技术在油气行业应用中突破与创新的重要里程碑，是行业大模型应用模式的一次深刻变革。
油气资源作为国家重要的战略资产，在保障国家能源安全、推动经济发展方面扮演着至关重要的角色。无数建设者们辛勤付出，为我国能源事业的蓬勃发展贡献了巨大力量，并在实践中积累了丰富的成果，包括开发经验、数据资料、技术理论…这些宝贵的知识资产，对指导科研技术创新和推动产业升级具有非常重要的作用和意义。
然而，由于这些资料来自不同年代，被不同的方式保存在不同的地方和系统中：手写记录、微缩胶片、电子文档、不同时期建立的各类系统数据库……如同散落的珍珠，难以串联，更难发挥其潜在的巨大价值和作用。
另一方面，新老交替间，人走知识丢，如何实现专家经验传承和新人快速成长，将老一辈专家的研究成果持续无损地传承下去，让后辈们站在巨人肩膀、将更多时间精力放在科研技术攻关，也是非常重要的课题。
大模型技术迅猛发展，时代呼唤勇于挑战、敢为人先的创新者，在油气领域率先进行大模型落地应用探索。我们通过自动采集、加工、整理不同形式的企业知识资产，构建体系化的知识库，根据场景需求，开发并推出科研大师（如：报告智能辅助编写、注采协同智能分析）、知识管家（如：报告数据智能抽取、图谱智能构建）、岗位助手（如：会议纪要智能生成、报告总结、数据智能问答）等系列场景应用，实现过程提智、业务提效、组织提能。在行业大模型统一技术架构的基础上，我们还将持续迭代，逐步建设更加完善的场景大模型及其系列应用。
在未来的生产中，您可能会见到这样一番景象：面对生产过程中需要快速判断决策的事件，一线工作人员只需要将事件的客观情况和数据指标进行描述，油气大模型会立刻网罗所有相关的生产知识、标准规范、应急措施和相似案例等信息，挖掘潜在规律，给出推理过程、多维分析和处理建议，事件发生的原因被快速定位和有效解决，提升决策效率和质量。
智通云联，具有知识工程基因的油气大模型落地“实战派”
企业运行和发展离不开行业知识的积累沉淀、灵活运用和迭代创新，自20世纪60-80年代起，知识管理和知识工程的概念就陆续被提出。什么是知识？或许您有一个有意思的发现：在互联网高度普及的今天，我们并没有因为能容易搜索到很多资料而提高认识和解决问题的能力，这就是所谓的信息爆炸与知识贫乏的矛盾。“知识金字塔”概念由此而来，它将知识分为4个层次——DIKW，即数据 Data、信息 Information、知识 Knowledge、智慧Wisdom，最底层是数据，最顶层是智慧。也就是说，拥有数据和信息，并不能转化为知识，而知识需要进一步通过学习理解、融会贯通、创新应用、解决问题，才能形成智慧发挥价值。
在大模型技术出现前，我们往往通过知识图谱等技术来实现知识的挖掘、表达和存储，但需要投入的人工工作量很大。大模型技术出现后，通过技术手段的加持，帮助我们快速定位和提炼所需知识，解放常识性低价值事务时间，更专注于创造性工作，提高效率，不断创新。可以说大模型如同”催化剂“促进了知识图谱发挥最大价值，一定程度上重塑了知识工程。
但尽管当下通用大模型飞速发展，屡屡出圈，其实和行业深度融合的行业大模型应用凤毛麟角，推进得并不快。因为通用大模型对行业的理解不够深刻，大模型技术在行业落地的关键要素除了我们熟知的算力、算法、数据，最关键还要有高价值的应用场景，而高价值应用场景，恰恰就隐藏在企业的知识管理和知识工程实践中，企业的实际业务需求中。
知识图谱和大模型技术之间，相互反哺，相辅相成。知识图谱的优势在于准确性、可解释性，大模型的优势在于涌现能力，适用范围广。没有大模型技术加持的知识图谱，无法高质高效地被应用，缺失知识图谱及知识方法论指导的大模型，准确性、可解释性、实时性不理想，无法发挥出最大价值。
智通云联核心团队自2005年起即研究知识工程理论，在自然语言处理和知识图谱等领域深耕多年，从早期的向量算法，到机器学习、深度学习，逐步延伸到大语言模型（LLM）的研究，尤其在油气领域，拥有经300万+条经专业人士校验过的语料库和2000万+持续加工训练的油气行业知识库，这些知识是人工智能技术专家、知识工程专家与行业专家跨学科紧密合作的结果，历经了时间的沉淀和技术上的精心打磨。
经过近20年从理论到实践的积累，智通云联已经成为从实施方法论、技术平台和产品的自主研发，到落地应用全链条服务能力的专业Al公司，其行业知识图谱构建，多源异构信息自动化采集、智能化加工等技术处于国内领先水平，拥有经大型复杂项目验证的方法论与强交付能力，曾成功落地多个集团级知识中心、整装智能油田建设案例实践，是具有知识工程基因的油气大模型落地“实战派”。智通云联将以此项目成功为契机，进一步深化人工智能技术研究，推动油气勘探开发技术实现革命性突破，构建人工智能应用新生态。
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