非數字原生企業數字化轉型實踐與認識
——以中海石油智能油田建設示范項目為例

林楊

中海石油(中國)有限公司天津分公司

伴隨著工業4.0迅猛發展，企業數字化轉型已成為必然趨勢［1-7］。國內外各大石油公司等非數字原生(傳統)企業紛紛投身數字化轉型建設。目前數字化轉型研究成果偏重于宏觀的策略研究和局部工作方法的闡述，較少從基層實踐角度提供一套較全面、易入手、可借鑒的參考案例，以解決非數字原生企業數字化轉型數據基礎薄弱、技術路線適應性差、保障能力不足的問題［8-12］。

在闡述企業數字化轉型基本認識基礎上，從中海石油智能油田示范項目建設基層實踐認識出發，論述了非數字原生企業數字化轉型難點、數據管理、技術路線、組織保障，為同類型企業的數字化轉型工作提供參考。

1 非數字原生企業數字化轉型挑戰

數字原生企業是指流程、交易和交互主要依賴于技術支持的組織，且在內外部運營中均以數字技術應用作為競爭優勢；非數字原生企業基本以物理世界為中心來構建，圍繞生產、流通、服務等具體的經濟活動展開業務，缺乏天然的軟件和數據平臺為核心的數字世界入口，使得非數字原生企業與數字原生企業之間存在顯著差異［13-14］。

由于發展于數字時代之前，非數字原生企業數字化轉型難度大，以中海石油為例，其數字化轉型面臨挑戰主要包含如何做好以下幾個方面。

(1)形成共識，科學認識數字化轉型本質。數字化在當前時代的內涵，是以數據為中心的思想理論體系、方法論和技術架構體系。數字化轉型的驅動力是數字技術，轉型的對象是業務，轉型的本質是改變生產力，進而帶動生產關系的變革［15-16］。數字化轉型作為企業發展戰略，不是短期的信息化項目，是一個長期過程，需要公司上下達成共識，科學認識數字化轉型本質，共同發力。

(2)數據治理，建立數字化轉型先決條件。數據已經成為企業數字化轉型的核心要素，好的數據質量可大幅提高業務運作效率、降低成本。與其他非數字原生企業面臨困境相同，中海石油已有信息化建設，分別針對具體的業務需求建立各自的應用系統，因數據無法提供高效共享與協同，造成部分系統功能冗余、“煙筒”林立。數字化轉型需做好數據治理，解決數據集中共享難、治理難度大等問題［8］。

(3)確定合適的數字化轉型技術路線。目前，已有的非數字原生企業數字化轉型研究成果偏重于宏觀的策略研究和局部工作的闡述，難以從基層實踐角度為中海石油提供較系統、易入手、可借鑒的完整參考案例，需明確一條適合的數字化轉型技術路線。

(4)建立數字化轉型成果保障。在以往信息化系統建設中，IT技術人員不精通業務，業務人員未深度參與系統開發，造成建設成果不能完全貼合實際業務需求，從而形成“重建設，輕應用”的現象。為保障數字化轉型成果，需尋求一種數字化轉型質控保障體系，并建立專職隊伍，以協助公司決策層推動、質控、鞏固、優化數字化轉型成果。

2 數據治理方法

在數字化轉型過程中，數據既是基礎要素也是核心要素。我國已從制度層面將數據作為一種新的生產要素，與土地、勞動力、資本、技術等傳統要素并列［17-19］。非數字原生企業需要考慮“數據從哪里來、指令到哪里去”，以及相應的數權、安全和可靠性問題。

對數據進行針對性的治理，可打通企業內部不同層級、不同系統之間的數據壁壘，逐步實現規范化管理，通過消除數據不一致，使數據資產在業務、管理、戰略決策中發揮價值［14］。

與互聯網公司相比，非數字原生企業通常以眾多局部業務流程為導向進行信息化建設，形成大量的IT“煙囪”，即“1類業務，1個IT系統，1個數據庫”。以中海石油為例，近20年的信息化建設成果為公司生產、科研、管理和決策提供了數據支撐，曾獲得國務院國資委中央企業信息化水平A級評價，但未能避免傳統企業遇到的數據孤島問題，公司已有開發生產類信息系統達80余套，數據資產分散、標準不統一、質量參差不齊，數據治理難度大。

數據治理是解決企業數字化轉型問題不可或缺的手段，根據中海石油智能油田示范項目建設實踐，非數字原生企業數據治理可注重以下4個方面：(1)承接數據治理工作的組織須獲得管理層支持與授權，在工作目標和工作思路上達成共識，確保工作不走樣、不變形；(2)建立信息與業務聯合的數據管理組織，數據本質代表業務，服務于業務管理，業務部門是數據管理的責任主體；(3)尊重科學，采用成熟的方法論和工具，目前國際石油行業主流數據模型主要有POSC和PPDM等2個數據模型［15］；(4)建立績效考核體系，通過量化考核結果提高治理效率，最終實現數據治理的目標。

非數字原生企業數字化轉型初期，數據治理成熟度較低，數據湖建立不完善。中海石油智能油田示范項目建設成員基于“數據為王”思想，成立數據評審領導小組和執行小組，制定數據評審方案，量化三輪數據考核，并建立三專制度：專人負責、專題周會和專項進度跟蹤制度。嚴守數據完整(All)、數據實現前后端聯動(Associated)、數據支持系統功能準確呈現(Appeared)的3A標準。以上方法，有效保障了中海石油智能油田示范項目建設的實施。

3 中海石油數字化轉型技術路線

技術路線決定數字化轉型的落地方案，合適的技術路線有助于保證數字化轉型成果的科學性、實用性、靈活性。

3.1 技術路線思路

中海石油智能油田示范項目建設總體原則：基于集團公司統一規范，以“云化+平臺化+云邊協同+敏捷開發與交付”為建設思路，采用“數據+平臺+應用”的云架構建設模式和“數據+算力+算法”的智能應用技術體系，強調溝通、協作、共享、集成，探索開發運維一體化協同(DevOps)。

技術架構由PaaS、IaaS和邊緣層組成，結合實際業務需求，開展智能油田功能設計、技術實現，搭建包含前、中、后臺的“穩敏雙態”IT技術架構，并建立管控流程和技術標準，為智能油田提供穩健的技術支撐。

3.2 技術路線實踐

(1)搭建業務中臺，完成從集中式架構向分布式架構轉型。通過業務中臺的建設，降低應用建設的復雜度，完成從單體到微服務的轉型，將可復用的業務能力沉淀到業務領域模型中，為企業其他領域項目快速復用提供支撐，實現業務和流程的組合和融合，降低業務領域與數據之間的耦合度，充分展現微服務的獨立性，通過API接口進行穩敏態業務的串聯［20-21］。

(2)建設數據中臺，消除數據孤島。通過全域數據采集與管理實現不同業務領域中臺數據的集中管理，實現全維度數據的深度融合和共享，通過數據服務支持業務決策、分析，萃取數據價值，加速業務價值的變現。數據中臺和業務中臺是相輔相成的，共同支撐前端業務，最終共同實現“業務數據化和數據業務化”。

(3)建設統一云平臺，支持中臺運行。云平臺是中臺建設運行的基礎環境，也是開發運維一體化的基礎平臺。在云平臺應用與管理方面，通常依賴國外開源社區的開源軟件，部分國內數字化轉型案例缺乏對技術生態自主可控能力。為降低企業云原生運營的重大風險，實現真正的自主可控，中海石油智能油田示范項目建設實踐中，將關鍵業務場景與華為自主研發的微云管理平臺融合，用云邊協同技術解決方案構建工業互聯網平臺。關注對開源軟件代碼的理解、掌握、改進和應用能力［22］，通過容器化部署，將各項服務實現云端管理，邊端高效運行［23-34］，合理規避空間和時間的缺陷，打破常規的技術和管理方式，建立自主可控的技術生態圈。

(4)構建現場級工業物聯網，搭建全場景工業互聯網。光纖通訊技術與無線接入方式融合互補，實現現場網絡全覆蓋，為海上平臺生產現場智能監測設備(如智能儀表、泵工況等)、單兵設備(如移動PDA)等終端設備提供網絡接入環境?；趹脠鼍?，將邊緣一體機硬件資源與物聯網、數據采集服務技術有機結合，實現與各類協議不統一的數據采集設備互聯，通過協議解析、采集、甄別、錄波服務等，將現場數據傳送到陸地云端，構建泛在感知的工業物聯網。

通過AI人工智能與邊緣計算技術，連通陸與海，貫穿云和邊，助力精準決策，極大提高海陸協同性，提高運營效率，降低生產成本，實現工業互聯網的建設［35-40］。

中海石油智能油田示范項目云邊協同解決方案(圖1)，將業務場景與軟件結合，實現了分散系統的數據集成、協同管理，形成一套傳統業務與IT技術深度融合的產品。隨著中海石油數字化轉型工作的深入，該產品將被繼續研發并推廣，為同類型非數字原生(傳統)企業提供借鑒。

4 數字化轉型保障體系

4.1 安全防護

完善的數據及網絡安全防護機制是數字化轉型的保障條件［41］。在符合國家網絡安全法和等級保護制度的同時，需結合企業的容忍度和承受能力，選擇合適的防護手段進行環境搭建。在經濟條件允許的情況下充分利用新的防護技術，構建個性化的訂制防護體系。

中海石油依據“等保2.0二級+”要求，重點從計算環境、區域隔離、監測審計等多個方面進行數據及網絡安全保障，包含海上與陸地、邊緣與云端、工控與生產、監測與巡檢共4個備案對象，共計6類89套設備網絡架構，形成了“一個中心、三重防護”的防控體系。

另外，非數字原生企業一般自身不具備信息化實施能力，信息化項目通常通過外包的方式進行實施，給企業帶來額外的數據安全挑戰。外包合同必須明確數據安全義務，建立履約機制，以支持企業總體的數據安全制度及其實施［42］。

4.2 V&V質控保障

V&V是驗證(Verificationa)與確認(Validationa)的簡稱［43-44］。驗證，即評估或評價系統或部件，以確定在生命周期中的某個給定階段的產品是否滿足階段開始確立的需求；確認，即在開發過程期間或結束時對系統或部件進行評價，以確定其特定用途是否達到預期。在重大項目的重要系統建設中，如核電儀控系統，V&V工作貫穿項目全生命周期，包括評估、分析、評價、評審、審查和測試，確保研發過程按計劃、進度以及預算執行［45］。

為保證數字化轉型成果質量，中海石油智能油田建設示范項目引入V&V管理，設置獨立于甲、乙方外的“第三只眼”，客觀監控并及時修改項目過程的錯誤和異常，預測過程風險并加以預防，共發現整改各類問題項100+，有效避免了代碼風險、成果風險、測試風險、不一致性風險以及進度風險。

4.3 組織保障

非數字原生企業遇到諸多問題，部分企業因無法抵抗風險或難以適應新模式而轉型失敗。建立一支由企業各層級管理、業務和技術人員組成的專職隊伍，共同推進數字化轉型，有助于順利推動非數字原生企業數字化轉型。專職隊伍可以實現：(1)協同各個部門，消除體制障礙，暢通價值鏈條；(2)發揮專業背景優勢，把握業務痛點，貼近用戶需求；(3)系統部署技術體系，賦能優化轉型；(4)妥善應對誤區障礙，抵御轉型風險。因此，數字化轉型不僅要做好技術應用，更要適時進行組織調整，以順應數據作為新型生產要素而產生的新型生產關系。

專職隊伍職責應包含：統籌數字化轉型規劃、設計及建設，為智能化建設提供技術支持，管理數據資產，組織數字化轉型及智能化發展有關技術研究攻關，承接或自主承建數據平臺(中臺)建設，對已建設系統進行運維服務、推廣應用，從而做到在公司整體業務范圍內，協助公司決策層推動、質控、鞏固、優化數字化轉型成果。

5 結論及認識

(1)基于中海石油智能油田示范項目建設實踐，應用專人負責、專題周會和專項進度跟蹤制度及數據完整、數據實現前后端聯動、數據支持系統功能準確呈現的“3專+3A”數據治理方法，以“云化+平臺化+云邊協同+敏捷開發與交付”的技術路線，建立順暢的數據流動，準確實現安全管理、油藏研究、生產優化、設備管理等9大功能；引入V&V “第三只眼”做質控保障；組建專職隊伍，協助公司決策層推動、質控、鞏固、優化數字化轉型成果的同時，培養了一批復合型人才。

(2)非數字原生企業數字化轉型應注重以數據為基礎，加快統一數據標準建設和數據治理工作，建立數據湖，實現數據資產化管理，助力實際業務提質增效；以聯通為主干，建立高速流動和快速響應的數據通訊骨干網絡，支持未來更深層次和更廣范圍的應用需求；以平臺為支撐，遵循“支撐應用，開放共享”的理念，建設統一技術平臺；以應用為根本，針對多元需求進行多樣化研發，探索“多服務商、多用戶、多能力”運行模式，力爭打造解決多專業、多場景、多樣化需求解決方案一體化平臺，最終做到為非數字原生企業賦能。