2026全球石油和天然气行业状况报告

内容 石油和天然气组织建立在长期资产、严谨规划和资本配置之上。这些能力依然重要，但它们不再决定优势。 执行摘要 经营环境的变化速度已超过规划周期所能吸收的范围。价格、需求、供应链和排放都在同步变动，压缩了决策时间线，并增加了延误的成本。 执行—not 规划—决定了组织能够多快地检测变化、协调决策，并在不破坏安全、可靠性或回报的情况下采取行动。 韧性已从应急规划转变为运营纪律。领先的机构通过将数据、决策权及执行移出规划周期并纳入运营，从而在波动中维持绩效。 正转向涵盖生产、维护、交易、资本和排放的实时、集成化的IT、OT和商业决策。 工作流程和决策权在执行点汇聚，将适应性直接嵌入运 投资现在在市场、监管和运营中受到短周期波动的冲击。 石油和天然气 市场与技术趋势 – 宏观趋势 – 主要挑战与机遇 – 关键技术与影响 – 重点行业关键绩效指标 跨运营、规划和投资各环节的快速适应，有助于提升资本效率、资产运行时间和利润率。 宏观趋势 颠覆性技术与新能源进入者 脱碳化与监管转型 地缘政治下的能源与供应链重组 市场波动与能源需求变化 监管正在收紧，但并不均衡。排放要求、信息披露义务和碳成本都在增加，而全球采用的不一致性造成了不均等的压力。 波动性是结构性的，而非周期性的。价格、需求和利润率的假设正在更频繁地调整，这降低了规划的可见性并增加了资本风险。 能源流向正在重塑。地缘政治和能源安全正在重新绘制供应链，改变贸易路线、依赖关系和定价权。 公用事业公司、科技公司、基础设施参与者和新进入者正直接争夺资本、客户和项目执行。 场准入。对甲烷、燃烧和碳强度的验证进展正日益决定市场准入、融资和客户偏好。 速度。在领域运营、资本配置和交易决 电动化正在抑制部分市场的道路燃油需求。然而，液化天然气、石化 基础设施中断和地区不稳定降低了供应的可预测性，并使物流、合同 产品和航空领域仍在增长——尤其是在新兴市场。这正迫使企业做出更精准的资本配置决策。 和库存管理复杂化。 策中执行更快的组织将获得优势，而不是分析更多的组织。 口流向中国和印度，标志着对欧洲的依赖有所减少。到2027年底，欧盟将停止从俄罗斯进口管道天然气和液化天然气，转而从挪威、美国和卡塔尔进口相应数量的能源。 8%的运营生产，而整个行业在目标、实施计划以及透明披露之间仍存在差距。 ，人工智能投资将在三年内带来可衡量的竞争优势。 到2030年，电动汽车将使每日石油需求减少约540万桶。，随后趋于稳定，每日约为1.055亿桶。 跨资产、资本项目和交易的执行正面临日益增长的压力。 关键挑战与机遇 规划与资本韧性 排放与监管执行 供应与商业灵活性 数字化转型 挑战供应链的不可预测性降低，导致在采 人工智能能力是存在的，但碎片化的 长周期投资面临短期波动风险，这使 可强制执行的排放要求迫使组织在不 数据和决策权归属不明确限制了企业的影响力。 购、物流和交付方面面临中断风险增加。 得资本时机把握和投资顺序安排日益困难。 牺牲资产运行时间、延迟资本项目或压缩利润空间的情况下减少排放。 资本从固定计划转向情景触发决策，项目在变化条件下持续重新评估 人工智能从洞察力走向执行力，直接嵌入工作流程和决策中。 组织整合生产、物流、合同和交易，以实现实时响应。 排放数据成为运营和资本决策的一部分，而非一个报告层级。 。 资优先级排序，影响增长、效率和韧性举措之间的权衡。 智能将在三年内带来竞争优势，然而技能、数据集成和传统基础设施仍然是扩大价值的关键障碍。 ，大规模脱碳对于长期竞争力至关重要。 式人工智能能够提升生态系统中的可见性、洞察力与决策能力。 技术体现在资产运营、资本配置以及规模化交易决策中创造价值。 关键技术及其影响 数据、自动化和人工智能 设计安全 混合云设计 数据和自动化以及人工智能帮助油气组织减少信号与执行之间的延迟。仅靠分析并不能改善执行。在运营约束下做出的决策才能改善执行。 混合云设计上支持跨分布式、始终在线的运营执行，这些运营能够满足峰值需求、实现本地化执行，并确保数字、门店及供应链环境中的持续可用性。 量子计算旨在解决经典计算无法处理的问题，包括复杂优化、分子建模、材料发现以及先进能源系统模 设计安全保护运营，不仅限于基础设施，涵盖从控制系统和边缘设备到企业平台和云分析的所有层面。 零信任架构、网络隔离、加密以及持续威胁监控在保障关键基础设施安全的同时，也维持了运营的连续性。 流程智能、互联工作流和AI辅助决策支持，使运营瓶颈可见，并减少在运行时间、安全、吞吐量和运营方面的响应延迟。 对于石油和天然气行业而言，近期的优先事项并非广泛部署，而是做好准备工作。那些建立研发能力、建立合作伙伴关系以及明确用例路径的组织，将更有能力在量子技术能够改进材料、流程、物流和长期规划的地方加以应用。 云能够实现现场、工厂、物流和企业系统之间的协同决策，减少信号与行动之间的延迟，同时保持对工业运营的控制。 合云战略，就难以实现数字化转型的全部潜力。 称，他们正在积极开发安全设计能力，并将实施范围从试点阶段扩展。 能的AI将改变他们的行业 程进行重大改造，以提高流程效率并减少人工操作。 资本效率、资产运行时间和能源强度决定了领先者与同行之间的绩效差距 选择行业关键绩效指标 脱碳导致的单位生产/产出 关键业务资产的可用性 净资产收益率 (ROCE) 作为资本密集型产业（例如上游开发、液化天然气装置、炼油厂、石化工厂、管道），资本效率的微小差异会造成股东价值的巨大差异。 能源是主要的运营成本，并且与范围1/2排放紧密相关。许多脱碳路径都是从提高效率开始的，因为提高效率通常是成本最低的减排方式。 生产和通量受关键设备运行时间（压缩机、涡轮机、泵、旋转设备、裂解装置、反应器、终端）的限制 升日程可靠性，保障客户承诺，并通常通过减少“故障修复式”的紧急抢修来提高安全性。 符合投资者预期、应对客户压力（尤其是液化天然气/成品油）以及管理碳成本风险。 剥离、推迟、收购）成为可能，涵盖上游/下游领域以及化石能源与转型投资之间。 过去三年（截至2025年）脱碳化努力 关键业务资产可用性 2 整个组织的资本运用回报率（ROCE）1 导致的单位生产或产出能耗降低 战略要务 – 商业创新– 战略灵活性– 运营效率– 人工智能就绪的运营与劳动力模式– 可持续发展及能源转型 商业创新超越了资产效率，转向了AI赋能的增长、新的产品与服务以及生态系统价值。 需要了解什么商业创新 将数据应用于可靠性、规划、交易和排放的组织能立即提高利润率、运行时间石油和天然气领域的创新仍然立足于核心业务。人工智能不会取代资产性能，而是会放大它。 67%据一些石油和天然气高管称，他们正积 和资本效率。当洞察力改变行动点的决策和执行时，价值才得以实现。 极重新设计工作方式，以充分发挥人工智能的潜力。 新的营收模式并非先于执行卓越而存在，而是由此产生。更强的利润率控制、更可靠的交付承诺以及可信的低碳表现，为差异化的产品/服务提供和新的商业路径创造了条件。 64%据石油和天然气高管中的一部分人表示 40%，人工智能的创新创造了新的收入来源 方案并将其嵌入日常执行，而非延长那些无法改变结果的试点项目。 未来三年，归因于人工智能的收入增长——从目前的约5%收入增长到超过7%。 将核心创新转化为可扩展的增长，通过严谨的执行 该做什么 商业创新 截至2028年，绝大多数石油和天然气高管预计人工智能将在包括以下领域在内的多个领域解锁新的商业模式：1 将增长从效率转向差异化将AI投资集中于具有明确商业影响力的应用场景。重点关注资产可靠性、生 关键考量执行准备情况，而非领导层意图，决 定了规模。石油和天然气高管指出关键障碍，包括人工智能技能短缺、为人工智能培训整合复杂数据，以及过时的IT基础设施不合适。应对这些挑战将需要更广泛的转型努力。 产优化、能源效率、交易、排放表现和利润空间。优先推进具有明确责任主体、可扩展路径和可衡量价值的举措。 85%基于实时水库管理数据的动态定价 将数据集中于结果变化之处。资产、维护、地下、交易和排放数据有助于改进规划、可靠性、利润率、低碳方案和客户承诺。设定清晰的归属、访问、安全和价 值指标，以便能力在试点项目后得以扩展。 77%碳信用与交易 77% 废弃物和副产品循环经济模式 有选择地将组织布局于新兴低碳价值链和能源体系。加强技术、物流和能源基础设施方面的合作，以加速能力建设与市场准入。 储能即服务 需要了解什么战略灵活性 缺乏协调的选项性会摧毁价值 在石油和天然气行业，灵活性并不意味着持续的创新。它意味着将选择权融入业务中，使资产、合同、停工窗口期、物流能力和资本承诺等成为长周期、难以逆转的要素。一旦选择被锁定，即使市场或监管环境发生明确变化，也难以采取行动。 79%化学和石油行业CEO表示，竞争环 境的变化速度超出了他们调整流程和预算的能力。 仅靠灵活性并不能保护价值。组织也需要协调才能利用它。团队可能持有替代供应商、存储能力、交易头寸或维护窗口，但当生产、供应、交易、财务和运营未能围绕最佳应对措施达成一致时，仍会损失价值。 52%化学品和石油行业的首席运营官们对当前的运营流程能够适应地缘政 团队、数据与决策权的组织，在条件变化时能更快地行动。 治或监管变化充满信心。 将运行规划、整合与决策支持作为一个系统来执行 该做什么 战略灵活性 71%化学和石油行业的CEO们表示，一个覆 管理供应、需求和物流方面的波动性定义触发行动的市场、资产、物流和监管信号。在选项锁定前，将应对方案 关键考量规划、整合、决策支持和投资调整需 纳入计划。随后，团队根据情况变化调整生产、维护窗口、采购、仓储、路线和交易。 要作为一个系统来运行。 盖整个企业的集成化数据架构对于促进跨部门协作和推动创新至关重要。 工作流碎片化、预算僵化以及升级路径缓慢，都会削弱执行力。 围绕优先决策进行整合，而非一次性整合所有系统。为生产计划、维护时机、物流 、交易和资本决策建立共同认知。明确负责人、升级路径和决策权，以便团队在干扰影响绩效前达成一致。 60%当意外变化发生时，化工业和石油 行业的首席运营官表示，他们在平衡现有运营的融资与创新投资方面面临挑战。 将运营绩效、适应性和可持续性视为一个统一的执行议程。在压力到来之前，利用数据和人工智能，在执行前测试安全、正常运行时间、利润率、成本 、排放和资本纪律之间的权衡。 效率损失源于数据碎片化、决策延迟和系统脱节——而非资产性能。 需要了解什么运营效率 油气作业已能生成警报、模型、仪表盘和绩效信号。真正的挑战才刚刚开始。约束需要验证，计划者需调整日程，工单等待审批，交易员需更新头寸，运营与维护部门需就下一步行动达成一致。当这些交接环节缓慢或依赖人工跟进时，效率就会下降。 60%化学和石油行业的CEO们表示，他们 的AI能力显著提升了运营效率、决策能力和创新能力。 流程智能、人工智能以及互联的运营数据揭示了协调失效之处。它们暴露了工作积压、审批停滞、约束未被发现以及手动变通措施掩盖了反复出现的绩效损失的情况。 仅34% 议，转向指导性决策和工作流协调。系统检查约束条件，建议下一步行动，触发工作流，并跟踪结果。近期的价值来自于代理辅助执行，而非完全自主。 们拥有一个统一的资产和资产绩效数据的记录系统。 运营效率通过可靠性、成本和吞吐量来衡量。 需要了解什么运营效率 上游（采矿）资产管理领导者们的首要任务 1 下游（化工和石油）资产管理领导者最优先考虑的事项 2 74%降低拥有总成本 66%提升资产可靠性与设备运行时间 61%降低拥有总成本 可靠性 引用提升移动车队和固定工厂资产性能 将数据、工作流程和决策支持嵌入运