由于新冠肺炎和OPEC協議的失敗，石油和天然氣行業正在經歷重大變化和價格飆升。沙特阿拉伯等主要國家向巴基斯坦借出了價值300萬美元的石油，但由于未付款，這些國家即將取消該協議。

這樣的政治和經濟混亂使石油和天然氣行業陷入了一種復雜的狀態。新的影響，如對綠色能源的推動和對更多以客戶為中心的服務的需求，進一步增加了股東的憤怒。石油和天然氣行業參與者被迫對能源價值鏈、資產和運營進行重大重新評估。

關于石油和天然氣行業改變其逆風而行的令人震驚的報道不斷出現。據估計，到2050年，全球近70%的電力生產將來自風能和太陽能。更多的報告顯示，到2033年，全球銷售的所有新車中有50%將是電動汽車?？稍偕茉丛谄囍械氖褂靡呀浭艿矫芮嘘P注，并隨著技術的發展而改變。隨著所有的發展，數字技術的進步使得能源行業發生了巨大的變化。

為了給能源行業帶來數字化，該行業應該像對待其他商業走廊一樣對待數字化轉型。它們應該在目的、目標和戰略方面帶來創新和有效的解決方案。

但我們不能得出這樣的結論：能源行業忽視了投資數字化的部分。報告顯示，在過去幾年中，能源公司越來越多地投資于數字技術，自2014年以來，全球投資每年增長20%。2016年，投資額飆升至470億美元。估計顯示，隨著以石油為重點的數字服務將投資從目前的50億美元提高到2025年的300億美元以上，這一投資將進一步增長。

因此，能源部門現在愿意接受變革。隨著技術發展的出現，減少或減少碳排放以及通過以成本效益的方式追蹤石油儲量來滿足需求的壓力越來越大。作為下一個發展階段，能源部門傾向于獲取新的勞動力戰略并做出數據驅動的決策。

很少有數字技術已經對能源行業產生了影響

人工智能繪制油層圖：

人們錯誤地認為，人工智能(AI)不是在能源領域發揮作用的正確創新戰略。但為了打破這一神話，正在開發基于云的人工智能平臺來分析地下地球物理數據。基于云的來源跟蹤數據的含義提供了更準確的快速解決方案。借助人工智能，可以很好地利用油氣行業的鉆井方法來追蹤和發現地下油氣藏。一份報告顯示，到2022年，油氣行業的人工智能價值將從2017年的15.7億美元增加到28.5億美元。

機器學習是一個安全的避風港：

機器學習將幫助離岸公司遠距離運作，而不必經常往返于石油儲備之間。人工智能可用于評估新鉆井平臺或鉆井地點的潛在影響。它還有助于在負責人面前評估擬議項目的環境風險。機器學習服務通過工具性實現使工作更安全。

物聯網預測機械問題：

物聯網(IoT)是專門設計的，通過從任何地方訪問，連接并使工作變得輕松。當物聯網應用于石油和天然氣行業時，它在優化成本方面發揮著至關重要的作用。它通過實現預測性維護、性能預測和實時風險管理來提高安全性。物聯網通過其與所有機械項目的連接來收集數據。傳感器將能夠在人類意識到之前就檢測到機器故障。這可以防止事故發生，主要是在機器崩潰之前查看損壞情況，從而節省資金。

輕松交易的區塊鏈：

要想在加快交易速度的同時降低成本，最好的辦法就是選擇區塊鏈來處理資金。區塊鏈將能源生產商與客戶直接聯系起來。它提供了一個安全的環境，可以在更廣泛的網絡功能中潛在地發送和接收數據。

以機器學習、區塊鏈、大數據和物聯網等人工智能技術為特色的人工智能正在推動石油和天然氣行業走向數字化。能源行業可能面臨前所未有的挑戰，但每天都有新技術涌現，以克服困難，使工作變得簡單。