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教人工智能与涡轮机一起运转
随着能源公司将人工智能深入工业运营，成功越来越依赖于治理、可信数据以及旨在增强人类专业知识的系统，伍德赛德能源公司数字副总裁安德鲁·梅洛尼表示。
日期：2026年7月2日 合作伙伴：Infosys
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应用场景却远非面向消费者的工具。在物理基础设施、运营连续性和安全性至关重要的行业中，人工智能正成为核心运营层。凭借其庞大的工业系统和源源不断的运营数据，能源行业让我们得以一窥这种未来可能的样子。
在伍德赛德能源公司，人工智能的应用并非始于生成式模型或企业级副驾驶。该公司多年来一直在勘探、钻井、维护和工厂运营中构建预测分析、优化系统和机器学习工具。“我们一直从设备、工厂和资产中获取大量运营数据，”公司数字副总裁安德鲁·梅洛尼表示。“这些数据为我们创造了非常明确、价值很高的用例。”这种对基础设施和治理的长期投资，如今正推动向能够支持复杂工业工作流的智能体 AI 系统更广泛的转变。伍德赛德并非要取代人类操作员，而是设计 AI 系统来增强高风险环境中的专业知识。一个典型例子是“启动顾问”，这是一款 AI 副驾驶，帮助操作员管理液化天然气工厂启动的复杂过程。“我们真正在思考的是，如何支持组织中的员工，让他们能够做出更好的决策、更快的决策，”梅洛尼解释道。
该公司的做法反映了工业 AI 领域更广泛的演变：从孤立的实验，转向建立在标准化平台、受治理数据和可重复部署模式之上的企业级系统。梅洛尼认为，这种转变要求组织重新思考其技术栈以及工作本身的完成方式。“我们不是简单地将 AI 附加到现有流程上，”他说。“我们正在深入思考如何重新构想这些工作。”梅洛尼的座右铭变成了：“大处着眼，小处原型，快速规模化。”随着 AI 系统变得更加自主和互联，那些在炒作之下花费多年构建运营基础的公司，可能更有可能取得成功。“我们的愿景是建立一个自主企业，让拥有自主权的智能体能够真正深入地与我们的核心工作流互动，”梅洛尼说。
本期《商业实验室》由 Infosys 合作制作。
完整文字记录：
Megan Tatum： 来自《麻省理工科技评论》，我是 Megan Tatum，这里是《商业实验室》，一档帮助商业领袖理解从实验室走向市场的新技术的节目。本期节目由 Infosys 合作制作。现在，当人们想到人工智能时，他们通常会想到聊天机器人或生产力工具，但一些最复杂、影响最大的 AI 应用实际上发生在远离消费类应用的地方，在安全、可靠性和物理系统至关重要的复杂工业环境中。全球能源行业就是一个典型例子。像伍德赛德能源公司（一家总部位于西澳大利亚的全球能源生产商）这样的公司，已经应用 AI 超过十年，从高级分析和运营，到远程决策支持，再到更智能的维护和大规模资产的能效提升。如今，伍德赛德正在扩展这一经验，将 AI 更深入地嵌入其运营和企业中，并重点关注治理、数据质量和人类问责制。两个词送给你：技术燃料。我今天的嘉宾是伍德赛德能源公司数字副总裁安德鲁·梅洛尼。欢迎你，安德鲁。
Andrew Melouney： 谢谢，Megan。很高兴来到这里。
Megan： 很高兴邀请到你。那么，安德鲁，正如我刚才所说，能源行业对待 AI 的方式与科技或消费类企业截然不同。早期价值出现在运营和工业环境中，而不是面向消费者的生成式 AI 工具。这是为什么？能源行业的 AI 之旅有何不同？
Andrew： Megan，我认为这归根结底在于我们工作的性质。能源运营以及伍德赛德所做的工作，资产密集度非常高，安全至关重要，并且高度依赖物理系统。当你思考伍德赛德的运营方式时，我们覆盖了整个价值链。我们从勘探到钻井和地下工作，再到项目开发，一直延伸到资产运营（这些资产通常在恶劣和偏远的地点运营），此外还有全球能源组合营销和交易。我们一直从设备、工厂和资产中获取大量运营数据，这些数据为我们创造了非常明确、价值很高的用例。当你考虑可靠性、安全性和效率时，这些对像伍德赛德这样的公司来说都是非常关键的事情。我们从事传统 AI 已经很多年了。如果你考虑分析、优化、预测模型等技术，我们从 2015 年左右就开始将这些技术应用于我们的数据集和业务中。最近，随着生成式 AI 的出现，我们确实发现我们拥有一个非常强大和出色的基础，可以在此基础上构建，并真正解决问题以改善业务。同样，无论是为了保持……
（注：原文在“keepin”处截断，翻译也相应停止。）