编者按：当AI浪潮席卷而来，一场生产力变革正悄然重塑时代发展格局。从内容创作、应用创新到产业落地，大模型已成为普通人转型升级的新工具。如何用AI突破创作瓶颈？怎样让人机协同成为生产力跃迁的密钥？《模访》栏目，将深入采访大模型实践者，倾听他们与AI协作的真实故事，探讨人机协作的可能，解构AI时代的创新逻辑与价值重构。

在千米乃至万米的超深层钻探作业中，看不见的井下暗藏重重风险。频发的井漏故障如同一只潜伏的“拦路虎”，始终威胁着深地钻探的安全，漏层预警难、漏点定位不准、堵漏失效，一旦事故发生便会造成巨额经济损失。面对这一困扰行业的难题，扎根石油工程领域多年的刘雅莉却选择直面挑战，她带领团队研发的“智井平台WellInsight”，将AI大模型与深地钻探深度融合，让智能体化身深井的“数字哨兵”，在岩层深处为能源勘探撑起一片安全的天空。

看见产业真需求，告别论文式科研

刘雅莉的科研之路始于对石油工程的热爱。本科、硕士就读常州大学，之后于中国石油大学（华东）攻读博士，又远赴加拿大卡尔加里大学联合深造。归国后，她回到常州大学任教，拥有多项专利授权和SCI论文，是典型的“学院派”精英。

长期与国内各大油田企业合作，让她看清了高校科研与产业现场之间难以逾越的鸿沟。“在高校做科研，我们更多是探究故障产生的内在机理，但油田现场需要的是能直接落地、提前避险、压降损失的实操解决方案。”刘雅莉坦言，高校科研成果大多止步于论文发表、专利授权，“这些很难转化为一线工人可直接使用的生产工具。”

近年来，我国深地钻探技术不断突破，万米深井逐步落地投产，井下传感器每秒甚至每毫秒都会传回海量工况数据。依靠人工对照曲线研判故障，不仅准确率有限，更无法实现提前预警。往往地面察觉数据异常时，井下已经发生不可逆故障，补救成本高昂。

在走访一线油田期间，刘雅莉目睹过井漏事故造成的大额经济损失，也听过工程师们“如果早几分钟知道就好了”的无奈叹息。这些画面像一根刺，扎进她心里：“能不能在问题出现之前就提前预判？”

一边是成熟的科研积累，一边是产业端亟待解决的现实难题，巨大的落差让刘雅莉决心走出校园。2026年，她做了一个大胆决定：创立常州唯识智能科技有限公司，打破科研与产业之间的壁垒，把实验室里的技术，变成守护深地钻探安全的实用工具。

让万米深井拥有“智慧大脑”

深井之下，风险如影随形。刘雅莉瞄准的，正是深地钻探中频发的“井漏”难题。

“我们国家在深地钻井工艺上发展了很多年，积累了海量数据。但对于传统石油行业来说，依靠人工经验判断曲线变化，准确率受限且无法实时响应。”刘雅莉解释道，智井平台的引入，正是为了解决人力无法处理海量数据、无法发现非线性响应关系的难点。

然而，驯服AI大模型首先要“喂”给它大量失败的案例。在研发初期，刘雅莉团队面临的最大挑战是数据的“乱”。“不同油田的数据标准不统一，有的井口一秒采集一次数据，有的十秒一次，单位也各不相同。”刘雅莉感叹，为了让AI“学会”识别故障，团队花费了大量精力进行数据清洗和标准化处理，通过与高校大数据学院合作，终于啃下了这块“硬骨头”。

功夫不负有心人。如今，智井平台WellInsight已成长为一名成熟的“井下医生”。它不仅能识别故障，更能实现“漏前预警”。“在井漏事故发生前5分钟，我们就能进行准确预测。”刘雅莉自信地介绍，平台预测精度达86%，定位精度达85%，关键技术指标优于国际同行水平。在实际应用中，智井平台曾在某深井实现60秒精准定位漏层、3小时一次堵漏成功，直接填补了国内相关领域的技术空白。

除了“井漏”，对于卡钻等其他复杂故障，智井平台也能通过地质工程参数提取和动力学模型，精准识别故障类型与层位。与国内外石油行业服务公司巨头相比，唯识智能在定位精度上提升了约20%，一次性堵漏成功率提升30%，治理时间缩短70%，成本更是降低了50%。

创业路上，团队是最大的底气

“一路走来最大的感悟，就是团队的力量”，刘雅莉感慨。作为科研出身的创业者，三名核心成员专注于技术研发。“原本我以为依托成熟技术就能顺利打开市场，真正对接产业端才发现，单一科研力量远远不够。”唯识智能的快速发展离不开人才的汇聚，更离不开常州这片创新创业沃土的滋养。璞跃常州OPC国际社区搭建的创业互助生态、官方资源对接渠道，让刘雅莉团队不用分心处理琐事，能够全身心聚焦核心技术。

“社区主动推荐我们参加‘华罗庚杯’常州人工智能创新创业精英赛，让我们有机会站上更高的舞台展示。”刘雅莉表示，在社区的帮助下，团队顺利参加比赛并拿下上海站赛区二等奖，打开了行业知名度，拓宽企业市场合作渠道。同时，社区完善的人才扶持政策，帮助企业安心吸纳优质人才，目前团队已扩充至十余人，分工覆盖研发、市场、运营全链条。

如今，唯识智能已与多家石油钻探企业签订技术服务意向合作，智井平台正逐步成为深地作业的“标配”。面向未来，刘雅莉有着清晰的蓝图，团队将持续优化AI钻探智能体，同步推出国企私有化定制、中小服务商订阅式服务两种商业模式，继续扎根深地能源智能化领域。

“AI大模型和钻探的结合，一定会越来越紧密”，刘雅莉说。钻井深度越来越深、区块越来越偏远、故障类型越来越复杂，这些趋势都在呼唤AI的介入。从高校讲台到OPC创业一线，这位常州姑娘正带着智井平台走向更多油田，让AI在万米深井里扎下根。

新华日报·交汇点记者 邵佳

图片由受访者提供