除了对于变化的猜测，各能源企业还在定夺新型技术究竟能否确实构建。人工智能（全称AI）早已证明了自身对于石油与天然气公司的价值，但在行业之内大量使用AI技术依然面对着一系列障碍。Tessella公司（专门获取工程与咨询服务，目的协助全球各能源公司通过数据确认提高钻井平台运作及企业整体运营效率的方法）能源部门主管RayHall认为，“石油公司在AI技术的使用方面面对着诸多挑战。

除了对于变革的天然排斥之外，对于现有科学知识否充份以及新型技术能否确实构建等仍不存在顾虑。”Hall同时回应，“我们的非常一部分客户早已在各大技术方案供应商身上投放了巨额资金。然而，尽管分析结论具备吸引力，但实际报酬却令人沮丧。

”Hall说明称之为，石油企业多年以来仍然在供应链平台以及炼油规划当中利用模型预测掌控（全称MPC）等分析方法。Hall认为，“他们仍然在运用结构化数据处理方案以及分析技术。然而，由于这些旧有技术很少与新型分析技术相结合（例如通过机器学习提高业绩水平），因此各企业往往在这一领域缺乏有一点注目的进展。

”从竞争的角度来看，最重要的是石油与天然气企业由于面对着其它行业所难以想象的多方面挑战，因此在解决AI及其它新兴技术难题方面正处于主动地位。一方面，石油与天然气行业不存在着长年的价格不确定性。

Hall回应，“单桶原油多达100美元的日子早已一去不复返，全球市场需求上升与生产能力下降使得油价一路走低，同时意味著石油企业必需大幅度降低生产与炼油成本。”这意味著应用于新型技术以提高效率，需要协助各石油与天然气企业构建明显的成本节约效果。

Hall特别强调称之为，“举例来说，机器人或许需要在生产资产中发挥作用以处置钻井与铁矿流程。”除此之外，这一领域还面对着从业人员老龄化问题。Hall认为，“分析领域早已早已做出大量预测，而且人们广泛意识到，未来五到十年当中将有低约40%的石油与天然气员工卸任。用人力代替这部分不具备非常丰富经验的劳动力将极具挑战性;利用理解与机器学习解决方案减少自动化决策反对，从而减少对于经验的倚赖就变得十分最重要。

”最后，随着对于石油及天然气资源依赖性的减少，这一行业内的从业企业亦必须改变自身业务以沦为掌控可再生能源的原始能源供应商。Hall回应，“为了构建这一目标，各企业必须以有利可图的方式同时运营化石能源与可再生能源。

这将必须创建起一套更加现代化的技术环境，从而更加有效地符合客户市场需求并优化能源结构。”Tessella公司早已协助多家石油企业利用AI技术提高业务流程。

举例来说，其曾多次与一家石油公司客户合作，协助后者提高对现有钻井设备使用寿命及生锈水平的理解，并期望借以取得更加相当可观的铁矿收益。Hall讲解称之为，“该公司享有大量历史数据，但却缺少充份的分析与解读。我们搜集了全部油井运营数据历史记录，并利用一系列AI统计资料技术辨识数据结构，寻找历史数据与生锈水平之间的关联性，而后扎根潜在变量以理解历史记录中的哪些因素与生锈情况有关。

”这项工作容许客户更加热情地基于风险做出决策，进而充份理解各类不确定性、风险与敏感性因素。Hall总结称之为，“这将带给极大的反响。理解生锈状况对于项目实行至关重要。

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