按类型（机器学习（ML），计算机视觉）（预测性维护，储层管理，生产优化）和2033年的区域预测

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石油和天然气市场概述中的人工智能

全球石油和天然气市场的人工智能在2024年的价值约为28亿美元，到2033年进一步扩大到60亿美元，从2025年到2033年的复合年增长率约为8.5％。

人工智能（AI）石油和天然气市场正在非常快速地转变，这都是由于行业对增加运营，节省开支并做出更好决策的重要性。机器人学习（ML），神经网络和未来预测分析等人工智能技术越来越广泛地用于上游，中游和下游领域。在制造和勘探中，AI有助于地震数据阅读，储层建模和利用钻井。在中游扇区中，AI可以更好地进行管道泄漏检测和监测，而下游，提炼效率和需求（供应和需求）预测得到了增强。

AI在石油和天然气市场中的利用会导致更新的数据分析，异常检测，预测性维护和更好的安全水平。组织正在推广AI，以更快，基于数据的决策，减少设备的停机时间并提供有效的资源分配。全球对数字变化的需求，加上传感器和IoT设备的数据量的扩展，正在引起AI的采用。此外，随着环境挑战和能源过渡的增加，AI进一步促进了智能能源管理减少碳足迹。

石油和天然气市场中的人工智能关键发现

• 市场规模和增长:在2024年，石油和天然气市场规模的人工智能约为29亿美元，到2033年，其复合年增长率约为9.2％。
• 关键市场驱动力:基于AI的预测维护可以降低停机时间多达30％，从而提高了石油和天然气活动的运营效率。
• 主要市场限制:高度前期成本和专业知识的要求限制了大规模采用AI在石油和天然气行业中的采用。
• 新兴趋势:与早期方案相比，启用AI支持的碳排放监测系统的准确性高20％，有助于环境合规性。
• 区域领导:北美是石油和天然气行业AI使用的主要地区，由优越的基础设施和熟练的专业人员库来实现。
• 市场细分:大约65％的石油和天然气组织正在使用AI来增强勘探和生产活动。
• 最近的发展:2024年3月，沙特阿拉姆科（Saudi Aramco）宣布了其7亿亿元训练的生成AI模型Aramco Metabrain AI，以简化运营。

COVID-19影响

石油和天然气市场中的人工智能由于供应链的破坏而在COVID-19大流行期间产生负面影响

全球COVID-19大流行一直是前所未有的，而且市场经历比较期待与流行前水平相比，所有地区的需求。 CAGR的增长反映出的突然市场增长归因于市场的增长，并且需求恢复到流行前水平。

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，这主要是因为石油需求和价格的巨大下降。全球锁定和旅行禁令导致工业实践和运输的下降，导致石油消费趋势下降。因此，石油和天然气机构观察到巨大的销售损失，导致大多数人暂停或取消包括AI采用在内的数字转型实践。预算限制变成了一个重大的绊脚石，资本和运营费用在整个行业中都被削减。这直接影响了对AI技术的投资，例如预测分析和维护，数字双胞胎和自动钻探系统。许多计划进行的飞行员项目和AI-FARACITACTAIL升级都停止了，而运行项目由于供应链物流休息和远程工作限制而观察到了挑战。

此外，主要机构的劳动力短缺和设施挑战引起了AI的吸收。世界能源需求和市场不可预测性的波动也导致创新和创新的新技术减少。实际上，小型机构发现在生存和削减成本时，很难证明对AI的资本投资是合理的。

最新趋势

与AI技术的战略合作伙伴关系，以推动市场增长

在过去的几个月中，大型能源公司一直在与AI技术供应商建立战略联盟，以创建单独的创新实验室，目的是加快跨业务的AI推广。例如，Totalenergies与法国AI初创公司Mistral合作，建立了一个关注其运营中高级AI应用程序的联合实验室。同样，沙特阿美最近将DeepSeek AI的算法纳入其数据中心，并与Chip Specialist Groq签署了15亿美元的交易 - 两者都将在AI基础架构和数据分析方面的大规模投资于大规模上的石油专业如何以大规模的规模投资。这些协作创新枢纽不仅是概念的飞行员，而且旨在使跨关键工作流程的AI制度化，从预测性维护和储层建模到排放监控和自主操作。目的是在更深入和结构上整合AI，而不是运行孤立的项目。

这种上升的模式和趋势逐渐从创新和实验AI到正式将其嵌入企业技巧。它表明了一种意识到，持久价值（例如运营效率，支出节省和环保实践+福利）来自与领先技术公司合作建立的良好资本化，内部AI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，全球市场可以分类为机器学习（ML），计算机视觉

• 机器学习（ML）:机器学习是石油和天然气行业中最受欢迎的AI形式之一，它允许系统自动从过去的数据中学习，并通过经验来提高性能，而无需明确编程。 ML算法有助于检测地震数据，预测设备故障和简化生产过程中的模式。例如，通过检查大量地质数据数据集，过去的钻井参数和实际时间钻井设备数据，将ML模型用于提高钻孔效率。
• 计算机视觉:在石油和天然气部门中，计算机视觉技术越来越多地用于自动化视觉检查过程。它用于管道跟踪，离岸实践以及使用无人机和监视硬件的炼油厂。这样的AI通过监视泄漏，腐蚀或物理缺陷的潜在问题来帮助预防政策，从而降低了操作的风险，并确保合规性符合安全标准。

通过应用

根据应用，全球市场可以分类为预测性维护，储层管理，生产优化

• 预测性维护:由AI提供支持的预测维护有助于石油和天然气组织最大程度地减少计划外的停机时间和维护费用。 ML算法使用传感器数据来预测设备发生故障。它允许尽早干预并最大程度地减少业务中断。它在维护离岸钻机，钻机和管道的维护中尤其有价值，该钻机和管道受到限制且维修昂贵。
• 水库管理:AI通过提供复杂的工具来改善储层行为理解，从而彻底改变了储层管理。通过模拟和数据分析，AI优化了井位，储备估算并提高恢复率。这会导致更有信息的决策和提高提取资源的效率。
• 生产优化:生产优化中的AI使用强调最大化石油的恢复速率以及优化操作。实时数据分析使操作员能够动态修改压力和流速等参数。可以在生产方案中以不同的方式创建AI驱动的智能模型，还可以推荐最佳的经济方法，从而在消除浪费和能源消耗的同时利用产出。

市场动态

市场动态包括驾驶和限制因素，机遇和挑战说明市场状况。 

驱动因素

要求节省成本和运营有效性以提高市场的要求

有明显的提升石油和天然气市场增长的人工智能。在所有驱动因素中，石油和天然气市场中AI采用的兴起是持续降低各种操作成本而不会降低其效率的需求。 AI允许并促进难以通过更新的数据来自动化困难的工作，预测分析和维护以及更好 +准确的决策。为了说明，AI驱动的硬件系统可以自行轻松监视钻井参数，从而实现更准确和经济的操作。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以扩大市场的增长

物联网（IoT）设备和传感器的使用和采用增加和采用已将石油和天然气实践变成了制造大量数据的制造。 AI驱动的快速技术，尤其是深度学习和机器学习，主要是阅读和理解这些数据。这些允许早期错误检测，储层模拟以及供需预测，并提高价值链的生产力和安全预防措施。

限制因素

高实施费用和技术复杂性，以阻碍市场增长

尽管有益，但采用AI驱动的石油和天然气实践是资本密集型的，在技术上的需求很高。改善遗产基础设施，更好的劳动力和人员以及维护网络安全政策的成本很高，尤其是对于中小型组织而言。随之而来的是，在此基础设施之上采用AI可能是具有挑战性和艰苦的，阻碍采用的。

脱碳和可持续性目标，为产品在市场上创造机会

机会

随着世界各地的能源市场变得更加绿色和更好的实践，AI促进脱碳的潜力不断上升。 AI可以更好地利用能量，减少燃烧和排放，并监视各种操作中的碳足迹。 AI促进未来的预测排放跟踪/控制和能源效率利用区域，该区域符合绿色优先级和ESG标准。

 

数据质量和可用性可能是消费者的潜在挑战

挑战

AI系统还依靠高质量，更好的设置数据来遵循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应对数据标准化，集成和访问。数据或错误的数据源可能会导致错误的见解，从而破坏了AI系统和ROI的效果。

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石油和天然气市场区域洞察力的人工智能

• 北美

北美地区的增长美国的石油和天然气市场人工智能。美国是石油和天然气市场人工智能的统治和顶级参与者，其次是对先进技术以及强大的基础设施的快速拥护。 AI在石油和天然气市场中的利用会导致更新的数据分析，异常检测，预测性维护和更好的安全水平。组织正在推广AI，以更快，基于数据的决策，减少设备的停机时间并提供有效的资源分配。全球对数字变化的需求，加上传感器和IoT设备的数据量的扩展，正在引起AI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高度投资于AI，专注于探索，钻探和生产实践。顶级统治AI技术供应商和研究机构的存在也迫使创新。促进能源效率和数字化的政府实践也具有重要作用。此外，页岩气的转换增加了对更好，数据驱动的实践的需求，确保AI融合，并且对于在美国石油和天然气市场中保持竞争力是必不可少的。

• 沙特阿拉伯

拥有世界上一些最大的石油储量的沙特阿拉伯正在迅速拥抱AI来改变其能源行业。根据其2030年愿景计划，该国正在投资基于AI的技术，以提高生产率，降低支出并推动可持续的能源目标。沙特阿美（Saudi Aramco）等公司正在与AI公司合作，将机器学习和数据分析注入勘探，炼油和物流。所有这些都将沙特阿拉伯变成了数字油田技术区域中心。

• 中国

由于政府强大的激励措施，巨大的能源需求和加速技术创新，中国正在成为AI在石油和天然气部门中使用的重要贡献者。中国国家石油公司（例如Sinopec和Petrochina）正在使用AI进行预测维护，地震解释和优化精炼过程。政府行业智能能源和数字创新的倡议也推动了中国石油和天然气行业的AI使用。

关键行业参与者

关键行业参与者通过创新和市场扩展来塑造市场

在过去的几个月中，大型能源公司一直在与AI技术供应商建立战略联盟，以创建单独的创新实验室，目的是加快跨业务的AI推广。

同时，油田服务公司的目标是实施AI来自动化现场操作，跟踪设备状况并最大程度地减少停机时间。勘探和生产运营商正在将AI应用于储层建模，生产优化和能源消耗的监视。大多数人正在建立战略合作伙伴关系和合作，以加快数字化转型计划，对数据基础架构进行投资，并开发专门为石油和天然气环境设计的智能平台。

石油和天然气市场公司的顶级人工智能清单

• 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.)

关键行业发展

2025年6月，当全球领先的能源专业之一的全能剂（AI）与法国人工智能初创公司Mistral AI签署了战略合作伙伴关系，在石油和天然气行业的人工智能（AI）中看到了一个重大的工业突破。该协议围绕创建AI创新实验室的建立，以加快将尖端AI技术部署到全能量的业务中。

这项协作计划是将生成AI和大型语言模型与石油和天然气运营深入整合的一步。该实验室将创建自定义的AI模型，以增强地震解释，优化运营决策，并优化精炼和上游资产的能源消耗。

报告覆盖范围

这石油和天然气市场份额中的人工智能＆增长报告通常在该行业的几个方面提供广泛的覆盖范围，涵盖市场规模和预测，技术细分和应用程序细分。它从执行摘要开始，该摘要突出了主要的趋势，驱动因素，限制，机会和竞争性。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 - 介绍了每个市场的采用率和增长前景。

在技术方面，该报告将AI解决方案归类为包括机器学习，深度学习，计算机视觉，自然语言处理和机器人技术等类型，并评估每个人如何在探索，生产，中游物流，炼油过程和下游过程中发挥作用。特定于应用程序的部分查看诸如预测维护，储层优化，钻井自动化，排放监测，供应链管理以及健康与安全合规之类的应用程序。