这是一个数智技术加速迭代的时代。面对人工智能的澎湃浪潮，集团公司在2026年年中工作会议提出“着力提升人工智能引领科研范式变革能力”，不但要拥抱人工智能，更要用好人工智能，把智能之力引向科研深处。

　　《资本论》写道：“各种经济时代的区别，不在于生产什么，而在于怎样生产，用什么劳动资料生产。”科研的跃迁，同样始于工具与方法之变。从经验、理论到计算，过往的三次科研范式主要遵循“观察—假设—验证”的研究逻辑，耗时漫长，环节繁复。

　　如今，依托大模型、算力和海量数据，人工智能早已超越画图、跑数据等辅助应用，开始重塑整个科研工作流程。人工智能驱动的新型科研范式，实质是走向人机协同、数据智能驱动科学发现的全新科研模式。这一改变无疑是颠覆性的。

　　然而现实中，部分企业对人工智能的热情很高，真正进入研发环节却步履迟缓；模型、平台不断上线，原有科研流程仍旧故我。只有让人工智能成为引领科研范式变革的核心力量，才能催生创新发现。

　　向认知的深处去。英国乘蒸汽革命之势抢得先机，德美在电气时代后来居上，美国又持续领跑信息革命。历史经验证明，发展机遇总是垂青先行者，每一次技术革命都是弯道超车的绝佳契机。人工智能就是当前最大的“机会窗口”，要打破“不愿用、不敢用、不会用”的思维惯性，以开放心态主动拥抱人工智能，把智能思维融入科研攻关全链条。分层分类加强培训，从研究难题中寻找智能应用切口，鼓励小步快跑、边干边研，在实践中积累经验。

　　向机制的痛处去。回望改革开放，深圳特区先行先试只是第一步，直到全面推开建制，才有了后来的波澜壮阔。人工智能要突破传统模式下的机制困境，从零星试点走向在科研领域的规模应用；要加强顶层设计，依托数据中心织密算力网络，汇聚数据资源，使科研端的创新能够直达生产端。同时，让成熟的研究成果沿同类业务快速复制，推动点上成果连片成网，为人工智能规模化落地铺路筑基。

　　向人力的短处去。在数智时代，人必须正视AI的长处，纵身跃入AI浪潮。中国石油7.8万名科技创新人才是迈向智能化最可倚重的力量，但懂油气的人未必通算法，懂算法的人未必在现场。未来，要推动科研人才向一线下沉、技术骨干向智能领域拓展，同步打通校企联合培养通道，与顶尖高校共建“AI+能源”联合实验室，把人才规模转化为智能胜势。

　　向主业的实处去。吉林油田“红岗模式”之所以可贵，恰恰在于新能源直接融入油气生产，相互增益。人工智能落地亦是如此，不能另起炉灶、脱离生产主业而存在，要沿着流程走通每一个环节。从研发立项、技术攻关到现场验证的全过程中找准高价值场景，把模型嵌入具体创新操作中，逐步形成研发需求从一线提出、成效在现场验证、成果经迭代推广的运行机制。

　　风起于青萍之末，浪成于微澜之间。人工智能正以前所未有的速度重塑创新生态。石油企业必须以等不起、慢不得的紧迫感拥抱这一浪潮，唯有如此，方能让智能之力转化为建设世界一流企业、引领科研范式变革的跃迁之势。