数字经济的发展已经进入快车道，到2022年，全球数字化GDP将达到46万亿美元，而数字化转型正是数字经济的核心驱动力。随着全球范围内数字化转型大趋势的来势汹汹，XR可视化技术成为传统行业用创新科技武装自身业务推进落地的关键一环。

要论传统行业，油气开采当属其一。

在古代西方人还不知石油是何物时，我们的祖先就已经用它来烧饭和照明。早在公元1世纪，东汉史学家班固在其所著的《汉书·地理志》中就写道：“高奴有洧水，可然。”“然”即“燃”，这里所说的“可燃水”即指石油，这是目前发现关于石油的最早记载。

到了2020年，很多人认为石油在新能源冲击下正步入夕阳产业。但事实上，未来20年内油气能源将依旧占据人类能源消耗的大头。在中国，石油消耗占据整个能源消费领域的40%，全球每年6个百分点由油气行业产生。

如此庞大的产业基数，正面临着产能需求过大、人工紧缺、开采难度升级等众多问题。可以说，油气产业数字化趋势势不可挡。

那么，油气行业数字化转型之路究竟该怎么走？XR技术又在其中扮演怎样的角色？为此，陀螺君来到位于北京的微软中国研究集团总部，对中国石油旗下分公司中油瑞飞的物联网重点实验室主任/部门经理孙仕胜进行了采访。

为何油气行业数字化转型非做不可？

油气行业的发展，是支撑一个国家乃至全球经济发展的基本条件之一。

在中国，已经有70%的石油出口海外，支撑起无数石油匮乏国家的基本生存需求。在政界，石油存量已经是衡量一个国家竞争力的底层标准，石油争夺战亦是因其而起。油气行业的昌盛，是人力、技术、地域高度整合发展的结果，正所谓天时、地利、人和缺一不可。

随着人类生活对于油气资源的需求量激增，传统油气行业发展开始显露出各项不足。数字化转型之路的开端，亦是从此处开始。

1、人员缺口扩大

数据显示，目前全球油气行业极具价值的生产作业现场有1500万个，现场作业工人达到1000万左右。国内，中国石油员工达到100多万，现场生产作业人员达到80万左右。

尽管如此，油气行业对于工人的需求量还在进一步攀升。孙仕胜称：“中国石油一直以来严格采取‘出五进一’的标准，未来五到十年人员大量减少，而我国每年的能源产量需求却呈现出快速飙升态势。”

另一方面，整个中国目前大力发展油气行业。与此同时这些企业需要遵守相关的安全环保法则，再加上其本身带有较高风险性，致使油气行业聘用人员成本越来越高。人力与生产需求之间的严重不匹配，是油气行业接下来面临的最大问题之一。

2、人为安全事故占比高

据分析，80%的油气爆炸事故都是由一系列的误操作导致的。这些“人祸”主要是因为油气工厂有很多阀门、管道组成，当压力到一定程度如果调配不合理就会引起爆炸。

传统的油气管路管理，主要依靠人脑智慧。

当在场人员结合经验、现场勘查做出管路故障的决策后，其无法立即修正问题，而是需要汇报后方的操控中台，以此获得进一步的解决方案。有的时候，仅凭经验得出的结论，并非100%可以解决问题，随着问题的逐渐堆积，最终事故一触即发。

3、协同工作门槛过高

油气行业的工作内容，大致可以分为研究、生产作业和运营三大块。油气开采，就是通过检测、勘探技术在地表寻找油气，并通过钻井手段去采出油气，同时保障采出率维持在一个很高的水平。

因此，整个油气行业都是围绕着图形来开展一系列工作。在过去，整个油气田只有极少数的几名专业员工能够看得懂平面的油气田勘探图纸，他们需要折返于研究室与勘探现场之间数次，以确保为一线开采团队提供准确信息。

孙仕胜分享：“我从2015年开始致力于推进油气行业的数字化转型，其开端在于一次勘探经历——一线团队当时遇到勘探难题，现场无人能解。无奈之下只得从国外调聘专家前来解疑，我们被迫停工四天，损失一千多万元。专家到场后，问题在几分钟内便得以破解。”

受地域、人员、专业限制，很多油气工作的开展困难重重。从发现问题，到汇报、研究、提出方案，再到传达前方、解决问题，协同效率低下直接导致损失惨重。

孙仕胜觉得，油气行业正处在数字化转型的关键阶段，而XR可视化和人工智能技术、边缘计算等新兴科技的深度整合，将是赋能油气行业脱胎换骨，解决所有上述痛点的关键所在。

XR和AI，“石油大脑”的眼和手

去年，中油瑞飞提出了“石油大脑”计划。

孙仕胜强调，油气产业的数字化转型，就是指融合XR、云计算、大数据、物联网、人工智能等技术的统一技术平台，其支撑起油气勘探、油气开发、协同研究、生产运行、经营管理、安全环保、工程技术、数字政务八大业务应用。

“石油大脑”计划，是为了打造一个智能中台系统。

这是一个基础低台，它基于云智模块（包含数据标注、模型训练、预测服务、XR服务）和边缘模块（包含数据接入、推理服务、远传服务和XR服务）构筑，能够实现资源模块的集群管理、数据集群管理、权限管理、模型管理和模型分发。

孙仕胜表示：“随着云计算时代的到来，IT计算正从传统的服务器+终端的架构方式向着云计算架构方式转变。结合边缘计算，HoloLens 2被赋予基于云端处理庞大数据信息的能力，基于这样的智能中台系统，我们得以利用XR技术在智能现场和超级工人两大方面赋能油气行业。”

智能现场和超级工人，指的是基于XR、IoT、AI、云计算等技术突破旧技术体系下模式的限制，虚实智控结合，在油气行业培训、巡检、操作和研究四个方面构建企业生产作业智能助手，打造超能工作者的过程。

培训

油气行业培训，面临的三大问题是培训成本高昂、实操场地安全保障难做、学员难以理解抽象管路结构。

孙仕胜称：“建立XR的培训平台，实现向企业延伸巡检、操作、应急处置等课件，推进企业接触XR装备，提供虚实混合的配套课程。让学员在安全的环境中逼真呈现实际的操作环境，快速提升员工水平。”

孙仕胜认为，新的时代需要更为聪明的人工。而个体智能已经没有办法让其掌握复杂的东西，所以提出智能培训的概念，一方面是为了确保学员的培训安全，另一方面基于HoloLens 2呈现的课件，可1:1还原出油田模型，并支持易上手的交互模式。

直观、安全、易操作，是XR培训平台与传统培训的最大区别。这种方式可以极大程度提升学员的学习热情，将抽象的油气知识具像化，有助于学员吸收和应用。

目前，中油瑞飞的混合现实培训平台主要面向油气生产落地，此外钻井作业培训会在今年逐步落地。孙仕胜认为：“目前VR培训尚不成熟，超过一千万的项目很少，多数集中在百万级甚至几十万级。今年，我们将驱动XR项目到千万级水平，这也是技术发展带来的机会。”

巡检、操作

传统的巡检是人脑判断紧急性，这种方式不光效率低下，往往容易因为信息沟通不及时造成误操作。现在，基于XR的智能巡检系统可以做到自动识别、机器提示和远程协作，极大程度解决了上述问题。

孙仕胜表示：“智能巡检，是机器智能基于大数据、人工智能算法为操作人员提供可靠的全局信息参考，并可以联动后方的中控台，实现一人一专家的工作模式。”

超级工人，是人脑智能与机器智能结合的体现。AI智能辅助操作，让普通人员具备专家级操作能力。

原理上，借助HoloLens 2，可以通过远程锚点、空间渲染、物体识别来感知现场的零部件状态，再依据后方的云计算、物联网大数据分析系统和业务系统解析部件存在的问题。这是一个十分复杂，多技术联动的过程，正是基于这一整套的感知，最终令HoloLens 2得以实现人性化的交互。

操作人员可以不受空间束缚，随时获取千里之外专业人员的协助；操作人员可以按照系统提示自己解决现场故障，而不用逐级汇报等待解决方案；一旦操作失误，HoloLens 2会立即触发报警，为第一时间解决故障争取宝贵时间。

据悉，中油瑞飞自2018年开始探索结合混合现实设备的智能化巡检、操作。截至目前，已经在物探、钻井、油气生产、销售等领域均有进展。

研究

今年，中油瑞飞尝试把XR技术带入到油气研究领域，实现地质、油床、地震、测井、钻井工具的虚拟化管理，围绕研究目标建立协同的操作场景，让研究人员更加形象得通过可视化数据获取到有用信息。

孙仕胜称：“XR带来的变革，要从人际交互的角度来说。最早的系统只能做命令行的操作，后来变更到桌面操作系统，更多是虚拟化的东西。但要让桌面化操作来控制实际的油气作业现场，就需要一个新纬度的人机交互方式，HoloLens 2提供了这样的解决方案。”

目前，中油瑞飞正和斯伦贝谢合作落地这一项目。油气研究数据的可视化，可以让非专业人员看懂图纸，进一步降低企业对于专业识图人员的需求，进而实现人员缩减同时工作效率反增的效果。

总结

孙仕胜认为：“XR技术之于‘石油大脑’计划，是不可或缺的一项。后者更像是在打造一个数字孪生的基于虚拟平台对数据进行分析、决策的油气行业通用平台，而最终的落地应用，依赖于HoloLens 2这样的可视化和交互设备支持。”

陀螺君得知，目前HoloLens 2的在油气行业的适用性旧存在一些瓶颈区域，比如防爆区和高亮区。孙仕胜表示：“我们目前在和微软深入探讨，是否有可能基于油气领域来提供一款定制化产品。当然，上千万美金的投资成本和巨大的需求将成为实现想法的最大拦路虎。”

微软混合现实亚太区业务总监缪臻颖称：“基于HoloLens 2定制的Trimble XR10是一款专门为现场工作人员设计，以便于在安全控制环境中使用的新型安全帽解决方案。从这一角度来讲，我们以开放的心态与合作伙伴探讨不同领域对于HoloLens 2定制化需求的可行性，微软现在已经有工程师团队正就HoloLens 2在某一领域的定制化可行性进行深入探讨。”

总的来说，XR技术的落地，是将数字孪生中的数据、场景、模型等虚拟内容重新回落到现实生产、工作中的重要纽带。这种回落得以替代现实中危险作业场合、弥补人工缺口、提升作业安全性，是辅助传统产业走上数字化转型快车道的不二之选。