2024年6月，笔者到访之江实验室并与国家最高科技奖获得者、中国科学院院士李德仁进行互动交流。在对谈中，李院士不经意地问：“你们油气行业的科研工作是假设驱动还是数据驱动？”笔者略加思索后回答：“油气行业，尤其是上游的勘探开发研究，目前还是以假设驱动为主，也就是先构建一个地质模型，再以此为指导开展迭代研究。”李院士颔首认同。半年多来，笔者一直在深入思考李院士提出的上述问题，并进一步结合近年来汹涌澎湃人工智能发展浪潮，探寻现代信息科技尤其是人工智能给油气资源开发领域带来哪些变革。
一些学者认为，人工智能（AI）是第四次工业革命的标志和引擎，但回顾工业革命演变史，笔者认为人工智能也许是新时代的“人类进步加速器”，将成为促进人类发展新的革命性力量，深刻地改变人类生产生活方式且成为新的时代标志，并引领人类从工业革命时代逐步进入人工智能时代。油气行业发展必须与人工智能时代相适应，尽快从假设驱动为主迈向数据驱动为主。
各有千秋 相辅相成
传统认识中，假设驱动（Hypothesis-Driven）和数据驱动（Data-Driven）作为两种不同的方法论，适用于不同的情境且各有优缺点。
假设驱动是基于现有知识，依赖理论、经验甚至直觉提出事物如何运作的假设，再通过观察、实验、调查或其他形式的数据来验证这些初始假设，比如通过露头观察、薄片扫描、岩心分析、地球物理探测等直接获取的地质信息来验证预先构建的地质模型，本质上是一种以“试错法”不断校正逼近真相的过程。其优点在于有明确的方向和目标，可以快速聚焦于特定的问题或解决方案；缺点是最初的主观性假设可能不准确，导致后续验证工作出现主观设计上的偏差。“油气在地质学家的脑海里”，即是油气行业假设驱动的典型理念。
数据驱动强调用数据说话、让数据作主，通过尽可能多收集相关数据，使用统计分析、概率计算等数据分析方法来挖掘数据中的模式、趋势和关联，本质上是一种基于数据的“设计法”寻求最优解的过程。其优点在于可以更加客观地揭示之前未被注意到的洞见；缺点是数据代表性与质量问题、过度拟合以及对大量数据处理能力的需求。但随着人工智能时代的到来，机器学习、数字孪生、量子计算等技术组合应用给数据驱动方法论带来了强大的内核升级，必将打破拥有海量数据的油气行业固有发展路径和逻辑。
假设驱动与数据驱动从来不是非此即彼的对立选择，而是相辅相成、不可割裂的两种思维方式。就像人类和AI的关系，远非简单的取代与被取代所能概括，实际上是一个相互学习、共同提升的过程。在假设驱动的创造性思维方面，AI目前还难以与人类相提并论，它对特定问题的优化与求解，还不是真正意义上的理解与创造。相比之下，数据驱动的AI因其强大分析能力不断地拓宽人类的认知边界，但人类的泛化能力和创新思维仍然尤为宝贵。
石油勘探开发是典型的综合性应用学科，成功找到油气并商业开发是一项复杂的探索发现过程，需要地质勘查、地球物理探测、钻井、储层改造、油气开采等多种技术手段、大量数据积累以及不断优化的预测模型支撑。
假设驱动 认知先行
早期油气发现主要依赖直觉和经验驱动，出露地表形成的油气苗是寻找地下油气的主要依据。
美国宾夕法尼亚州泰特斯维尔城附近的一条小河因常常漂着原油，被当地居民称为“石油溪”。1859年，埃德温·德雷克在石油� | 
