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油田上塗滿油污嘅「粗獷工人」正逐漸消失，取而代之係AI操控嘅數據分析專家
想像一下油田嘅場景，傳統上你可能會見到一班滿身油污、衣著工作服嘅粗壯油田工人，喺危險同勞力密集嘅環境中搬運重型設備。但而家嘅情況已經大大改變。昔日嗰啲穿著連身工作服嘅粗獷工人，數量大減，佢哋多數坐喺數據車廂入面，透過電腦屏幕監察油田運作，而唔係親手調整管道同工具。
Pickering Energy Partners嘅創辦人兼首席投資官Dan Pickering話：「以前泥濘油田工人嘴裡叼煙嘅日子已經過去。最艱難同危險嘅工種逐步被技術取代，雖然唔係全部都能完全替代，但呢個趨勢已經明顯。」
呢種轉變已經持續咗超過十年，而家更因為AI技術而加速。業界用「自主地質導航」嚟形容AI操控嘅鑽油機，能夠喺地下數千呎深度自動鑽探，無需人手干預。油田可以遠端監控，現場所需人手同資源大大減少，節省成本同時間。SLB嘅數碼及整合總裁Rakesh Jaggi話：「你只需要坐喺椅子上，輕鬆飲杯咖啡，睇住屏幕上嘅情況。」
Jaggi仲講：「現時自主操作嘅能力令人震驚，第一次見到就好似魔術一樣，令人起雞皮疙瘩。」
美國勞工統計局數據顯示，從2014年末至今，美國嘅石油、天然氣同採礦業職位減少接近35%，即約27萬個職位，僅今年4月以來就減少咗1.2萬個。呢啲失業職位涵蓋地質科學家、石油工程師、藍領工人同油井泵手等。像ConocoPhillips、Chevron同BP等大型能源公司，今年同明年都計劃裁員數千人，儘管佢哋依然保持高額盈利。
除咗技術進步同行業整合，油價周期性下跌係另一大原因，逼使業界追求效率同創新。特別係當OPEC加大產量爭奪市場份額時，例如2014年末同而家2025年。過去2011至2014年嘅每桶100美元油價黃金時代已一去不復返，現時油價約為63美元。活躍鑽井平台數量由2014年以來下跌70%，至今年9月中止剩539台，過去12個月更減少約50台。
Rice University嘅能源資源經濟學者Ken Medlock表示，其他行業經常誇口用更少資源做到更多事，但能源行業真係做到了。AI嘅引入將會進一步加劇呢個趨勢，尤其係減少鑽井同生產活動嘅勞動強度。
以丹佛嘅Liberty Energy為例，呢間成立近15年嘅公司迅速成為美國水力壓裂（fracking）領軍企業。創辦人兼前CEO Chris Wright而家係特朗普新任能源部長。現任CEO Ron Gusek話：「我哋已經進入咗一個用電腦執行水壓壓裂嘅時代，AI可以完全做到。喺Liberty歷史上，我未見過有咁大嘅變革喺短短一年內發生，真係令人難以置信。」
過去六年美國水壓壓裂隊伍數量下降超過50%，因為新技術令隊伍能更快完成更大型油井，甚至能同時對兩個油井進行壓裂，所謂simul-frac。
過去幾年已逐步引入更多自動化裝置同智能鑽機，但真正嘅自主操作係新嘢。SLB嘅Jaggi話：「用GPS導航同坐喺自動駕駛車嘅分別好大。SLB嘅Neuro同DrillOps Automate系統係直接幫你控制鑽頭。」
呢啲技術進步其實係應對需求嘅結果。美國頁岩油業已經趨於成熟，最好嘅油井已經鑽完，要攞同樣嘅產量，油井要越鑽越長，因此必須喺時間、效率同人手成本上節省。
Jaggi話：「輕鬆開採嘅時代已經過去，要搵到同樣數量嘅油變得更加困難。大數據同AI幫我哋平衡呢個困難。」
例如Chevron同Halliburton合作開發嘅AI壓裂系統Zeus IQ，可以快速自主決策。但每口油井成本數百萬美元，企業同人員仍然需要時間去建立對技術嘅信任。
Chevron嘅AI總經理Steve Bowman說：「要令員工真正信任呢啲模型，標準非常高，因為大家都明白呢場遊戲嘅風險係幾大。」
所以，人手唔會完全消失，但會大幅減少。Gusek補充：「我哋仲需要機械技術好嘅人，願意喺戶外工作12小時，無論天氣係零下40度定係超過100度，呢種工作唔會好快消失。」
幾乎所有行業都喺用AI減低後勤、供應鏈同物流成本。AI甚至令土地管理員（landman）嘅工作更輕鬆，佢哋負責物業調查同土地交易談判，呢啲係合法開採油氣嘅關鍵。
能源研究公司Enverus開發嘅Courthouse應用可以幫助土地管理員快速整理成千上萬份公共土地同礦權文件。Enverus嘅產品總監Jimmy Fortuna話：「呢啲文件質素參差，格式唔同，由唔同律師事務所喺唔同年代寫成，關鍵資料唔係放喺同一位置，AI幫我哋幾秒鐘就整理同總結。」
休斯頓大學能源經濟學家Ed Hirs指出，技術節省人手係一方面，節省時間同減少無效工作時間同樣重要，因為唔使咁多人工巡查同維修，可以大幅減少停工時間同額外工序。
鑽一口更長油井嘅時間由30日縮短至約20日，令公司可以更快輪換鑽機，減少鑽機數量但保持甚至提升產量。
Hirs話，新畢業生而家喺油氣行業搵工困難，但越嚟越多公司識得搶AI專才。教育亦由以前防止學生用ChatGPT作弊，轉變為教學生點樣善用AI，無論喺學校、辦公室定油田都一樣。
新一代將會監督同優化AI，令一個人可以遠距離管理鑽探項目，甚至係半個地球外。
Pickering總結：「今日嘅油田自動化程度高多咗，一兩個人用一堆智能裝置就能搞掂15個人嘅工作。呢啲日子已經嚟緊，甚至係我哋面前。」
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評論與啟示：
呢篇報道生動描繪咗傳統油田工人逐漸被AI同自動化技術取代嘅現實，反映出能源行業面對成本壓力同市場波動嘅無奈與創新。從勞動密集嘅粗重工作轉型為高技術數據監控，唔單止係職業形態嘅變化，更係整個產業鏈結構嘅重塑。
喺香港呢種高度服務業導向嘅經濟體，呢種轉變提醒我哋：無論行業點樣，科技同AI嘅滲透都係不可逆嘅趨勢。勞動者需要不斷提升技能，特別係數碼技能，否則就面臨被時代淘汰嘅風險。
另外，文章亦提到企業對AI嘅「信任問題」，這點非常關鍵。即使技術成熟，企業文化同人員心理接受度都係推動創新應用嘅重要障礙。未來，如何平衡技術進步與人員培訓、如何確保安全同責任歸屬，將成為能源及其他傳統行業轉型嘅關鍵課題。
最後，報導亦揭示咗技術進步帶嚟嘅「雙面刃」：雖然效率提升、成本下降，但大量傳統職位流失，社會結構同勞動市場必須做好相應調整，否則將引發更大嘅社會問題。政府、企業同教育機構需協同合作，為未來人才培養同職業轉型鋪路。
總括而言，呢篇文章唔單止係能源行業嘅變革報道，更係全球勞動市場同技術發展趨勢嘅縮影，值得香港讀者深思與警覺。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
