能源化工行业面临传统增长动能减弱、资源环境约束趋紧、下游需求波动、核心技术受制于人等难题，研发、生产运营、经营管理决策长期高度依赖人员经验，效率效能存在明显瓶颈。中石油（北京）数智研究院以建设行业级高质量数据集为核心，释放数据要素价值，融合人工智能技术研发昆仑大模型，推动全产业链、全要素智能化升级。

一是多渠道汇聚多模态数据资源，标准+能力筑牢复杂场景应用基础。通过内部采集、系统集成、外部采购、公开数据获取及合成数据等多种方式，汇聚内外部多渠道数据资源。数据维度覆盖文本、视觉、时序等多模态类型，已建成覆盖勘探开发、炼化化工等六大领域的高质量数据集，总规模达550TB。制定77项行业数据标准，将传统测井数据从单一维度识别提升至“钻、录、测”三维综合判识，识别范围由分米级扩展至百米级油藏视角，为复杂场景应用奠定基础。

二是构建全流程技术架构提供工具支撑，创新功能驱动数据流通复用提效。构建覆盖需求、采集、存储、管理、治理、标准、应用的全流程、多层次技术架构，提供数据服务全流程工具链。创新研发智能标注、数据增强合成、“边生产、边采集、边标注”等功能，形成数据质量与模型效果迭代提升的飞轮效应。实现数据在集团内部油田、炼化、销售等企业间流通共享，避免行业数据集重复建设，提升数据复用效率。

三是打造全链路解决方案赋能行业大模型，多场景落地实现降本增效。打造“数据集+大模型+场景”全链路解决方案，基于高质量数据集训练昆仑大模型。数据服务支撑“1+4+N”模型产品体系及“十域百景千应用”场景建设，已在26条业务线、119个业务域中落地100个应用场景，覆盖输送管质量检测、常减压工艺优化等多个生产环节。2025年度已实现降本增效超过2.49亿元，大幅缩短数据处理周期。

四是数据复用降本增收，行业范本助力产业升级。在经济效益方面，通过数据复用、效率提升为行业降本增效，为企业创造直接收益；在社会价值方面，提供可复制、可推广的数据基础底座与解决方案，加速能源化工行业智能化转型；在产业创新方面，多国语言版本模型助力在“一带一路”国家应用推广，可延伸至智能制造、绿色低碳等赛道，扩大行业数字化转型影响力。

（本项目获得2025年“数据要素×”大赛全国总决赛开放性创新赛道优秀奖－应用实践奖）