智能录井新突破：大庆钻探推出水淹层AI评价系统
截止至6月4日，大庆钻探自主开发的水淹层智能解释评价模型已顺利投入运行。作为该领域的国内首项创新成果，这一智能系统能够高效识别多种地质数据，并在秒级时间内判断水淹程度，使现场综合工作效率提升超过80%，为老旧油田剩余油精细挖掘提供了智能化分析支持。随着大庆油田进入开发中后期，地层水淹问题日益突出，储层分布零散，剩余油勘探难度不断加大。过去水淹层分析完全依赖人工，结论易受个人经验影响，复杂储层需反复校验，整体流程耗时长且评判标准不统一，长期制约着录井解释的效率和质量。研发团队历时一年，将AI算法与水淹层专业
AI Agent竞争新逻辑：从对话能力转向技能沉淀能力
过去十二个月，AI Agent成为科技领域最受关注的方向。众多产品纷纷标榜自己是Agent：能够联网检索、调用各类工具、操作浏览器环境、编写程序代码、处理文档资料、自动化执行多步骤任务。但核心问题在于：一个Agent究竟依靠什么来实现稳定输出、专业表现和重复利用？不是更冗长的提示词。 不是把所有工具一股脑塞给模型。 更不是让模型每次都重新摸索。Perplexity Research近期发表了一篇研究《Designing, Refining, and Maintaining Agent Skills at
AI赋能数据管理：专家经验数字化与全员价值交付新路径
这是近期的一些工作感悟。作为一名从开发转型做数据管理的老程序员，在AI技术的助力下，我重拾了信心，能力比以往更强，回看以前写的代码，确实显得有些简陋。最近，我专注于企业数据管理智能体的构思、架构设计及整体落地规划。在体系不断优化的过程中，许多顶层架构思路和治理理念迅速沉淀为标准化的文档；同时，通过与AI的深度协作，我可以一键生成原型架构、业务流程图和可视化界面，实现了所见即所得的效果。随着通用AI生成和代码能力的飞速提升，我在AI辅助设计和原生编程上花费的时间越来越多。以前需要多方沟通、反复协调和跨团队排