石油和天然气领域的人工智能市场规模、份额、增长和行业分析，按类型（机器学习 (ML)、计算机视觉）、按应用（预测性维护、油藏管理、生产优化）和 2033 年区域预测

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石油和天然气市场中的人工智能概述

2024年全球人工智能在石油和天然气市场的价值约为28亿美元，到2033年将进一步扩大到60亿美元，2025年至2033年复合年增长率约为8.5%。

人工智能 (AI) 石油和天然气市场正在快速转变，这一切都是因为该行业对于增加运营、节省开支和做出更好决策的重要性。机器学习、神经网络、未来预测分析等人工智能技术在上、中、下游领域得到越来越广泛的应用。在制造和勘探中，人工智能有助于地震数据读取、油藏建模和钻探利用。在中游领域，人工智能可以更好地进行管道泄漏检测和监控，而下游的炼油效率和需求（供应和需求）预测也得到增强。

人工智能在石油和天然气市场的应用可以带来更新的数据分析、异常检测、预测性维护和更高的安全水平。组织正在推广人工智能，以更快地做出基于数据的决策，减少设备停机时间，并提供高效的资源分配。全球对数字化变革的需求，加上传感器和物联网设备数据量的扩大，正在推动人工智能的采用。此外，随着环境挑战和能源转型的日益严峻，人工智能通过智能能源管理进一步促进碳足迹的减少。

石油和天然气市场中的人工智能主要发现

• 市场规模和增长:2024年人工智能在油气市场规模约为29亿美元，到2033年将达到64.0326亿美元，复合年增长率约为9.2%。
• 主要市场驱动因素:基于人工智能的预测性维护可以将停机时间减少多达 30%，从而提高石油和天然气活动的运营效率。
• 主要市场限制:高昂的前期成本和对专业知识的要求限制了人工智能在石油和天然气行业的大规模采用。
• 新兴趋势:与早期方案相比，人工智能碳排放监测系统的准确度提高了 20%，有助于环境合规性。
• 区域领导力:北美是石油和天然气领域人工智能应用的领先地区，这得益于优越的基础设施和大量熟练的专业人员。
• 市场细分:大约 65% 的石油和天然气组织正在利用人工智能来加强勘探和生产活动。
• 近期发展:2024 年 3 月，沙特阿美公司推出了经过 7 万亿个数据点训练的生成式 AI 模型 Aramco Metabrain AI，以简化运营。

COVID-19 的影响

由于 COVID-19 大流行期间供应链中断，石油和天然气市场的人工智能产生了负面影响

全球 COVID-19 大流行是史无前例的、令人震惊的，市场经历了低于预期与大流行前的水平相比，所有地区的需求。复合年增长率的上升反映了市场的突然增长，这归因于市场的增长和需求恢复到大流行前的水平。

COVID-19全球大流行对石油和天然气市场的人工智能（AI）造成了重大负面影响，主要是因为石油需求和价格大幅下降。全球范围内的封锁和旅行禁令导致工业实践和交通运输下降，导致石油消耗量直线下降。因此，石油和天然气机构的销售损失惨重，导致大多数机构暂停或取消数字化转型实践，包括人工智能的采用。预算限制变成了一个重大的挑战，整个行业的资本和运营支出都被削减。这直接影响了对预测分析和维护、数字孪生和自主钻井系统等人工智能技术的投资。原定的许多试点项目和人工智能促进的升级被暂停，而正在运行的项目则因供应链物流中断和远程工作限制而面临挑战。

此外，主要机构的劳动力短缺和设施挑战导致了人工智能的采用。世界能源需求的波动和市场的不可预测性也导致创新和新技术创新的减少。事实上，小型机构发现在生存和削减成本的时期很难证明对人工智能的资本投资是合理的。

最新趋势

与人工智能技术的战略合作伙伴关系推动市场增长

过去几个月，大型能源公司一直在与人工智能技术供应商建立战略联盟，以创建独立的创新实验室，以加快人工智能在其业务中的推广。例如，TotalEnergies 与法国人工智能初创公司 Mistral 合作建立了一个联合实验室，专注于其运营中的先进人工智能应用。同样，沙特阿美公司最近将 DeepSeek AI 的算法纳入其数据中心，并与芯片专家 Groq 签署了一项价值 15 亿美元的协议，这两项举措都凸显了石油巨头如何大规模投资人工智能基础设施和数据分析。这些协作创新中心不仅仅是概念验证试点，它们旨在将关键工作流程中的人工智能制度化，从预测性维护和水库建模到排放监测和自主运营。目标是更深入、更结构化地整合人工智能，而不是运行孤立的项目。

这种上升的模式和趋势确立了从人工智能创新和试验到正式将其嵌入企业技巧的逐渐转变。它表明了一种认识，即运营效率、费用节省和环保实践+效益等持久价值源自与领先技术公司合作建立的资本充足的内部人工智能能力。

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石油和天然气市场细分中的人工智能

按类型

根据类型，全球市场可分为机器学习（ML）、计算机视觉

• 机器学习（ML）:机器学习是石油和天然气行业最流行的人工智能形式之一，它允许系统自动从过去的数据中学习，并根据经验增强性能，而无需明确编程。机器学习算法有助于检测地震数据中的模式、预测设备故障并简化生产流程。例如，机器学习模型用于通过检查大型地质数据集、过去的钻井参数和实时钻井设备数据来提高钻井效率。
• 计算机视觉:石油和天然气行业越来越多地采用计算机视觉技术来实现视觉检查过程的自动化。它被用于利用无人机和监控硬件的管道跟踪、海上实践和炼油厂。这种人工智能可以通过提前监控泄漏、腐蚀或物理故障等潜在问题来帮助制定预防性政策，从而降低运营风险并确保合规性符合安全标准。

按应用

根据应用，全球市场可分为预测性维护、油藏管理、生产优化

• 预测性维护:人工智能支持的预测性维护可帮助石油和天然气组织最大限度地减少计划外停机时间和维护费用。机器学习算法使用传感器数据来预测可能发生的设备故障。它允许早期干预并最大限度地减少业务中断。它在维护海上钻井平台、钻井平台和管道等通道受限且维修费用昂贵的情况下尤其有价值。
• 水库管理:人工智能通过提供复杂的工具来提高对水库行为的理解，正在彻底改变水库管理。通过模拟和数据分析，人工智能优化井位、储量估算并提高采收率。这有助于做出更明智的决策并提高资源开采效率。
• 生产优化:人工智能在生产优化中的应用强调最大限度地提高石油采收率以及优化运营。实时数据分析使操作员能够动态修改压力和流量等参数。人工智能驱动的智能模型可以在生产场景中以不同的方式创建，并推荐最佳经济的方法，从而在利用产出的同时减少浪费和能源消耗。

市场动态

市场动态包括驱动因素和限制因素、机遇和挑战，说明市场状况。 

驱动因素

节省成本和提高运营效率以提振市场的要求

有明显的提升石油和天然气市场增长中的​​人工智能。在所有驱动因素中，人工智能在石油和天然气市场的兴起是在不损失效率的情况下降低各种运营成本的持续需求。人工智能允许并促进困难工作、预测分析和维护的自动化，以及通过更新的数据做出更好+准确的决策。举例来说，人工智能驱动的硬件系统可以轻松地自行监控钻井参数，从而实现更准确、更经济的作业。这减少了非生产时间并减少了昂贵的停机时间。

大数据和物联网集成的增长以扩大市场

物联网 (IoT) 设备和传感器的使用和采用的增加已将石油和天然气实践转变为制造大量数据。人工智能驱动的快速技术，尤其是深度学习和机器学习，主要是读取和理解这些数据。这些可以实现早期错误检测、油藏模拟和供需预测，还可以提高价值链上的生产力和安全预防措施。

制约因素

高额实施费用和技术复杂性可能会阻碍市场增长

尽管有好处，但在石油和天然气实践中采用人工智能驱动的实践是资本密集型的​​，并且技术上的需求很高。改善遗留基础设施、改善劳动力和员工以及维护网络安全政策的成本可能很高，特别是对于中小型组织而言。除此之外，在该基础设施之上采用人工智能可能具有挑战性且费力，从而阻碍了采用。

脱碳和可持续发展目标为市场上的产品创造机会

机会

随着全球能源市场变得更加绿色和更好的实践，人工智能促进脱碳的潜力越来越大。人工智能可以更好地利用能源，减少燃烧和排放，并监测各种运营中的碳足迹。人工智能根据绿色优先事项和 ESG 标准促进未来的预测性排放跟踪/控制和能源效率利用区域。

 

数据质量和可用性可能是消费者面临的潜在挑战

挑战

人工智能系统还依赖于高质量、更好的数据集来跟踪准确的未来预测和分析。大多数石油和天然气机构继续努力解决数据标准化、集成和访问问题。不正确的数据或错误的数据来源可能会导致错误的见解，从而削弱人工智能系统的效果和投资回报率。

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石油和天然气市场中的人工智能区域见解

• 北美

北美地区的人口不断增长美国石油和天然气市场的人工智能。美国是石油和天然气人工智能市场的主导者和顶级参与者，其快速采用先进技术和强大的基础设施紧随其后。人工智能在石油和天然气市场的应用可以带来更新的数据分析、异常检测、预测性维护和更高的安全水平。组织正在推广人工智能，以更快地做出基于数据的决策，减少设备停机时间，并提供高效的资源分配。全球对数字化变革的需求，加上传感器和物联网设备数据量的扩大，正在推动人工智能的采用。埃克森美孚、雪佛龙和哈里伯顿等美国大型石油和天然气市场参与者正在大力投资人工智能，专注于勘探、钻井和生产实践。顶级人工智能技术供应商和研究机构的存在也推动了创新。政府促进能源效率和数字化的做法也发挥了重要作用。此外，页岩气转型增加了对更好的数据驱动实践的需求，确保人工智能的集成，并且对于在美国石油和天然气市场保持竞争力是必要的。

• 沙特阿拉伯

沙特阿拉伯拥有世界上最大的石油储量，正在迅速采用人工智能来改造其能源行业。根据其 2030 年愿景计划，该国正在投资基于人工智能的技术，以提高生产力、降低开支并推动可持续能源目标。沙特阿美等公司正在与人工智能公司合作，将机器学习和数据分析融入勘探、炼油和物流中。所有这一切正在将沙特阿拉伯变成数字油田技术的区域中心。

• 中国

由于强有力的政府激励措施、巨大的能源需求和加速的技术创新，中国正在成为石油和天然气领域人工智能应用的重要贡献者。中国石化和中石油等中国国家石油公司正在使用人工智能进行预测维护、地震解释和优化炼油工艺。政府的智慧能源和工业数字创新举措也推动了人工智能在中国石油和天然气行业的应用。

主要行业参与者

主要行业参与者通过创新和市场扩张塑造市场

过去几个月，大型能源公司一直在与人工智能技术供应商建立战略联盟，以创建独立的创新实验室，以加快人工智能在其业务中的推广。

与此同时，油田服务公司的目标是实施人工智能来实现现场操作自动化、跟踪设备状况并最大限度地减少停机时间。勘探和生产运营商正在将人工智能应用于油藏建模、生产优化和能源消耗监测。大多数企业正在建立战略合作伙伴关系和协作，以加快数字化转型计划、对数据基础设施进行投资，并开发专门为石油和天然气环境设计的智能平台。

石油和天然气市场顶级人工智能公司名单

• Schlumberger (U.S.)
• Halliburton (U.S.)
• Baker Hughes (U.S.)
• Siemens AG (Germany)
• IBM Corporation (U.S.)
• Microsoft Corporation (U.S.)
• Oracle Corporation (U.S.)
• Accenture (Ireland)
• ai, Inc. (U.S.)
• Rockwell Automation, Inc. (U.S.)

重点产业发展

2025年6月全球领先的能源巨头TotalEnergies与法国人工智能初创公司Mistral AI签署战略合作伙伴关系，见证了油气行业人工智能的重大产业突破。该协议的核心是创建人工智能创新实验室，以加快将尖端人工智能技术部署到 TotalEnergies 的业务中。

这一合作计划是将生成式人工智能和大型语言模型深度集成到石油和天然气运营中的一步。该实验室将创建定制的人工智能模型，以增强地震解释、优化运营决策并优化炼油和上游资产的能源消耗。

报告范围

这人工智能在石油和天然气领域的市场份额增长报告通常广泛覆盖行业的多个方面，包括市场规模和预测、技术细分和应用细分。它以执行摘要开始，强调主要趋势、驱动因素、限制、机会和竞争状况。该报告随后进行了区域分析——北美、欧洲、亚太地区、中东和非洲以及拉丁美洲——重点关注每个市场的采用率和增长前景。

在技​​术方面，报告将人工智能解决方案分为机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理和机器人等类型，并评估了每种解决方案在勘探、生产、中游物流、炼油和下游流程中的作用。特定应用部分着眼于预测性维护、油藏优化、钻井自动化、排放监测、供应链管理以及健康与安全合规性等应用。