教会AI与涡轮机一起运转
伍德赛德能源公司展示了AI在工业环境中的实际应用，通过长期的数据基础设施投资，将预测分析、优化和生成式AI整合到运营中，提升安全性和效率，同时保持人类决策者的主导地位。
人工智能可能通过聊天机器人和图像生成器俘获了公众的想象力，但其一些最具影响力的用例正远离面向消费者的工具。在物理基础设施、运营连续性和安全至关重要的行业中，AI正成为核心运营层。能源行业以其庞大的工业系统和持续不断的数据流，为我们展示了这种未来可能的样子。
伍德赛德能源公司（Woodside Energy）是一家总部位于西澳大利亚的全球能源生产商。公司在AI领域的探索并非从生成式模型或企业助手开始，而是花了多年时间构建预测分析、优化系统和机器学习工具，应用于勘探、钻井、维护和工厂运营。数字副总裁Andrew Melouney表示：“我们一直从设备和工厂中获得大量运营数据，这些数据为我们创造了清晰且高价值的用例。”
这种对基础设施和治理的长期投资，如今使公司能够向支持复杂工业工作流的自主AI系统转型。伍德赛德设计的AI系统并非取代人类操作员，而是在高风险环境中增强专业能力。一个典型例子是“启动顾问”（Startup Advisor），这是一个AI助手，帮助操作员管理液化天然气（LNG）工厂的复杂启动过程。Melouney解释道：“我们真正思考的是，如何支持组织中的人员，使他们能够做出更好、更快的决策。”
公司的做法反映了工业AI的更广泛演变：从孤立的实验转向基于标准化平台、可治理数据和可重复部署模式的企业级系统。Melouney认为，这种转变要求组织重新思考技术栈以及工作本身的完成方式。“我们不是简单地在现有流程上添加AI，”他说，“而是深入思考如何重新构想这些工作。”
Melouney的口头禅是：“大处着眼，小处着手，快速扩展。”随着AI系统变得日益自主和互联，那些在炒作背后花费多年时间构建运营基础的公司可能脱颖而出。Melouney表示：“我们的目标是实现自主企业，让具有自主性的AI代理能够深入与我们的核心工作流互动。”
伍德赛德的AI之旅始于对运营数据的长期投资和治理。公司建立了企业级数据平台，持续采集资产和系统中的高频数据，确保数据安全、结构清晰且治理良好，从而在使用时获得信任。例如，维护智能（Maintenance Intelligence）解决方案通过分析历史维护记录和设备性能，优化维护时机。该工具已经在某个资产上试运行，预计可在五年内将维护工时减少高达15%。
在基础设施之上，伍德赛德正在叠加自主AI，以提供更深入的洞察和优化。公司将重点放在维护优化、LNG工厂可靠启动以及前线员工工具上。Melouney强调，技术的成功在于人员、流程和技术的结合，公司已经通过敏捷工作方式和设计思维培训，为AI的采用奠定了文化基础。