康菲石油（ConocoPhillips）首席數(shù)字與信息官Pragati Mathur（普拉加蒂·馬圖爾）詳解這家油氣生產(chǎn)企業(yè)如何把人工智能從潛能變?yōu)閷?shí)績(jī)。
圖片來源：ConocoPhillips?
在一個(gè)以復(fù)雜運(yùn)營(yíng)和全球影響著稱的傳統(tǒng)行業(yè)里，ConocoPhillips?正借助人工智能重塑能源生產(chǎn)方式。在?CDIO Pragati Mathur（普拉加蒂·馬圖爾）的帶領(lǐng)下，這家總部位于休斯敦的公司以戰(zhàn)略、價(jià)值導(dǎo)向的思路推進(jìn)人工智能，聚焦效率、安全與可持續(xù)等核心目標(biāo)。從預(yù)測(cè)性維護(hù)、需求預(yù)測(cè)，到人工氣舉優(yōu)化等突破性應(yīng)用，ConocoPhillips?正在實(shí)現(xiàn)與其核心愿景一致的可量化業(yè)務(wù)成果。【注：人工氣舉（Artificial Lift）是一種在油井生產(chǎn)中常用的技術(shù)，主要用于提高油井的產(chǎn)量，尤其是在油藏壓力不足以將原油自然舉升到地面時(shí)。人工氣舉優(yōu)化是指通過調(diào)整氣舉系統(tǒng)的參數(shù)和操作策略，以提高生產(chǎn)效率、降低成本和延長(zhǎng)設(shè)備壽命?！?/span>
一、您在康菲石油（ConocoPhillips）將人工智能納入整體業(yè)務(wù)戰(zhàn)略的做法是什么？
作為上游企業(yè)，我們的所有工作都是為了生產(chǎn)能源以滿足市場(chǎng)需求，戰(zhàn)略核心是提高運(yùn)營(yíng)效率、降低成本并改善安全。我們也致力于股東回報(bào)和公司?ESG?目標(biāo)，正在努力減少范圍一和范圍二排放。我們對(duì)人工智能或任何其他技術(shù)的投入，都會(huì)緊扣這些業(yè)務(wù)價(jià)值。
我們?cè)趲啄昵熬椭种贫?/span>人工智能戰(zhàn)略，并與整體數(shù)字化戰(zhàn)略保持一致。我們使用人工智能已有多年，如今成熟度已足以讓我們重新構(gòu)想競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，我們正在實(shí)現(xiàn)過去無法達(dá)成的成果。
二、人工智能在效率、成本或安全方面帶來成效的實(shí)例有哪些？
首先是預(yù)測(cè)性維護(hù)。我們構(gòu)建了一套完整的人工智能模型，用于預(yù)判鉆機(jī)馬達(dá)的故障，讓我們能在故障發(fā)生前就進(jìn)行維修，從而顯著提升鉆井作業(yè)的效率。
其次是需求預(yù)測(cè)。我們利用人工智能模型對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而預(yù)測(cè)市場(chǎng)走勢(shì)。就拿天然氣預(yù)測(cè)來說，現(xiàn)在我們不僅能更精準(zhǔn)地預(yù)估供需，還能算清楚英國與歐盟之間管道輸送的具體流量。
但最令人驚喜的成果，來自我們目前最引以為傲的一項(xiàng)應(yīng)用——人工氣舉優(yōu)化。氣舉通過注入天然氣將原油舉升至地面，這在能源行業(yè)并非新概念；多年來，我們已在數(shù)千口井上使用人工舉升，每天產(chǎn)出近50萬桶原油，是公司業(yè)務(wù)的重頭戲。
過去，現(xiàn)場(chǎng)技師和工程師只能逐口井進(jìn)行測(cè)量和調(diào)參，一名工程師往往要負(fù)責(zé)數(shù)百口井，一天最多只能處理十幾口。然而，借助早已部署在這些井上的數(shù)字遙測(cè)系統(tǒng)，我們現(xiàn)在用人工智能作為基于物理的可信計(jì)算工具，每天對(duì)所有井進(jìn)行評(píng)估。調(diào)參頻率大幅提升，更多油氣被舉升至地面，整個(gè)流動(dòng)過程也顯著加快。在大宗商品行業(yè)，時(shí)間就是金錢，因此人工智能氣舉解決方案帶來了可觀的業(yè)務(wù)價(jià)值。
三、當(dāng)初選擇推進(jìn)氣舉解決方案的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)是什么？
我的團(tuán)隊(duì)已經(jīng)搭建了一套用例分析模型，這套模型催生了人工氣舉優(yōu)化項(xiàng)目，并正被推廣到儲(chǔ)量預(yù)測(cè)等其他領(lǐng)域。
該模型的核心有三點(diǎn)：
首先，看價(jià)值——必須緊扣公司的核心目標(biāo)，先問這項(xiàng)方案能否提升產(chǎn)量、效率或安全。
其次，建立合作——我們過去作為工程公司，習(xí)慣“從零自研”，現(xiàn)在要轉(zhuǎn)變思路，與外部伙伴共建解決方案。
最后，優(yōu)先級(jí)排序——合適的伙伴會(huì)與我們一樣對(duì)結(jié)果負(fù)責(zé)，真正幫助我們排好輕重緩急。
四、談?wù)剤F(tuán)隊(duì)吧。為了讓技術(shù)組織成為持續(xù)產(chǎn)出用例的“引擎”，您做了哪些重組？
我們采用全球矩陣式的產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)架構(gòu)。產(chǎn)品負(fù)責(zé)人通常不在IT部門，而是來自業(yè)務(wù)一線的專家，比如油藏工程師。我的團(tuán)隊(duì)嵌入到每個(gè)產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)里，先傾聽業(yè)務(wù)需求，再給出技術(shù)如何釋放效率的建議，并負(fù)責(zé)落地實(shí)施。我們的職責(zé)之一就是識(shí)別能與業(yè)務(wù)需求匹配的生成式人工智能機(jī)會(huì)。產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)就是為了強(qiáng)化伙伴關(guān)系與深度協(xié)作。
我們會(huì)從各專業(yè)領(lǐng)域抽調(diào)人員組成這些產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)，讓他們分析全球場(chǎng)景、梳理需求、做出商業(yè)論證。整個(gè)過程采用硅谷風(fēng)險(xiǎn)投資模式——用例價(jià)值夠高就獲得資金，否則就淘汰。
五、你們是怎樣讓董事會(huì)為這項(xiàng)能力感到振奮的？
我們非常幸運(yùn)，董事會(huì)本身就具備深厚的技術(shù)背景，其中幾位董事還創(chuàng)辦過高科技公司。即便如此，我們?nèi)詮?/span>“AI?101”講起：先說明為什么要關(guān)注人工智能，以及它如何為公司釋放價(jià)值。之后，董事會(huì)主動(dòng)要求安排更深入的一對(duì)一人工智能題會(huì)，并建議我們前往硅谷取經(jīng)。
在那里，我的團(tuán)隊(duì)和我篩選了100家人工智能企業(yè)，挑出25家最具潛力的公司，用兩天時(shí)間深入了解它們的產(chǎn)品如何幫助我們解決難題、推動(dòng)業(yè)務(wù)。我們向每家供應(yīng)商都拋出三個(gè)問題： ?
人工智能的“可能性藝術(shù)”是什么？
它究竟能幫我們實(shí)現(xiàn)什么？
對(duì)市場(chǎng)響應(yīng)速度又能帶來怎樣的提升？
這些公司規(guī)模都不大，但創(chuàng)新速度極快。
回公司后，我們專門為董事會(huì)舉辦了一場(chǎng)技術(shù)展示會(huì)，分享了一系列數(shù)字化解決方案。董事會(huì)興致極高，已要求我們?cè)賮硪淮危故靖嘈路桨?，讓他們持續(xù)了解我們?nèi)绾芜\(yùn)用數(shù)字技術(shù)優(yōu)化業(yè)務(wù)流程。如今，他們對(duì)戰(zhàn)略性應(yīng)用數(shù)字技術(shù)如何帶來競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)有了更深刻的認(rèn)識(shí)。
六、講故事已經(jīng)成為推動(dòng)人工智能落地的關(guān)鍵技能之一。你給董事會(huì)講了一個(gè)怎樣的故事？
我們講的故事圍繞第一個(gè)用例——預(yù)測(cè)產(chǎn)量遞減曲線。該用例它使用歷史油井?dāng)?shù)據(jù)來預(yù)測(cè)產(chǎn)量。過去我們也做遞減曲線預(yù)測(cè)，但精度不高：大致算一下，然后就等著看結(jié)果?，F(xiàn)在，借助新的人工智能方案，我們的預(yù)測(cè)精度大幅提升，節(jié)省的成本也非?？捎^。
我們先把財(cái)務(wù)影響擺在董事會(huì)面前；當(dāng)他們追問“怎么做到的”時(shí)，我們才告訴他們這是人工智能用例的功勞。我們沒有花大量時(shí)間去定義什么是人工智能，我們直接拿它解決了一個(gè)實(shí)實(shí)在在的業(yè)務(wù)難題給他們看。整個(gè)過程看似輕描淡寫，實(shí)則步步為營(yíng)。
七、CIO的角色一直在演變。你對(duì)未來坐上這把椅子的人有什么建議？
我早年的一位導(dǎo)師曾告訴我：“你是技術(shù)人，但要去讀政治、非虛構(gòu)和小說——總之大量閱讀，學(xué)會(huì)切換思維。”這種“換個(gè)角度思考”的能力，正是我在高管團(tuán)隊(duì)里最看重的品質(zhì)之一：持續(xù)學(xué)習(xí)、保持好奇、具備戰(zhàn)略思維，最重要的是渴望弄懂業(yè)務(wù)到底是怎么運(yùn)轉(zhuǎn)的。如果你來自財(cái)務(wù)，就花一天去跟一線操作員“影子跟班”；如果你是操作員，就坐下來跟財(cái)務(wù)聊聊。
我剛加入?ConocoPhillips?時(shí)，就泡在油田現(xiàn)場(chǎng)，因?yàn)槲覍?duì)油氣業(yè)務(wù)完全陌生。我想向公司各個(gè)崗位的人學(xué)習(xí)，弄清整個(gè)價(jià)值鏈。如果你不了解今天的業(yè)務(wù)如何運(yùn)作，就無法用人工智能去重塑它。帶著好奇心、對(duì)業(yè)務(wù)的深度理解，以及對(duì)創(chuàng)新的熱情，你就能釋放出超乎想象的價(jià)值。
作者：Martha Heller（瑪莎·海勒）
Martha Heller（瑪莎·海勒）是科技領(lǐng)導(dǎo)力人才領(lǐng)域備受關(guān)注的思想領(lǐng)袖，現(xiàn)任?Heller?首席執(zhí)行官。Heller?是一家專注于技術(shù)高管尋聘的頂級(jí)獵頭公司。在其輝煌的職業(yè)生涯中，Martha（瑪莎）已成為高管尋聘領(lǐng)域的權(quán)威聲音；她已為數(shù)百位?CIO、CTO、架構(gòu)師及其他高級(jí)技術(shù)職位完成招聘，并成為全美眾多高管的信賴顧問。同時(shí)，她在?CIO.com?擔(dān)任撰稿人已超過二十年。
她曾創(chuàng)立CIO Executive Council——一個(gè)面向全球?1000?強(qiáng)首席信息官的專業(yè)組織，并著有《The CIO Paradox: Battling the Contradictions of IT Leadership》及《Be the Business: CIOs in the New Era of IT》兩本書。她的電子通訊《The Heller Report》已成為業(yè)內(nèi)必讀刊物。
在創(chuàng)辦Heller?之前，Martha?曾在總部位于波士頓的全球化獵頭公司?ZRG Partners?負(fù)責(zé)?IT?領(lǐng)導(dǎo)力業(yè)務(wù)。她本科畢業(yè)于漢密爾頓學(xué)院英語系，并在紐約州立大學(xué)石溪分校獲得英語碩士學(xué)位。
譯者：小知
睿觀：
在傳統(tǒng)重工業(yè)領(lǐng)域，油氣巨頭康菲石油（ConocoPhillips）正以一種高度戰(zhàn)略性、價(jià)值導(dǎo)向的思路推進(jìn)AI（人工智能）落地，其核心是將每一項(xiàng)AI投資都與提升運(yùn)營(yíng)效率、降低成本、改善安全等核心業(yè)務(wù)目標(biāo)緊密掛鉤。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，其CDIO（首席數(shù)字與信息官）Pragati Mathur構(gòu)建了以業(yè)務(wù)專家為負(fù)責(zé)人的全球矩陣式產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)，IT人員嵌入其中，并采用“風(fēng)險(xiǎn)投資模式”篩選高價(jià)值用例，已成功應(yīng)用AI解決了“人工氣舉優(yōu)化”等關(guān)鍵場(chǎng)景的難題。其成功經(jīng)驗(yàn)證明，CIO必須首先成為“業(yè)務(wù)的學(xué)生”，深入一線理解價(jià)值鏈，并通過“先展示業(yè)務(wù)成果，后揭示AI技術(shù)”的巧妙敘事策略來獲得高層支持，才能將AI的潛能，真正轉(zhuǎn)化為企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
向董事會(huì)推銷AI的最佳方式：不要談?wù)揂I，要談?wù)揂I解決的那個(gè)價(jià)值數(shù)百萬美元的業(yè)務(wù)問題。
