·Equinor

在北海油田部署水下机器人，搭载高精度地震传感器，能精准捕捉海底地质结构的细微变化，并对采集的数据进行实时分析与处理。与此同时，它具备自主导航能力，可在复杂的海底地形中灵活穿梭，能高效完成海底地形测绘和油气资源探测任务。与传统勘探方式相比效率提升40%，成本降低30%。

·斯伦贝谢

推出基于人工智能的钻井机器人，通过内置的地质数据分析模型对钻头反馈的地质数据进行实时分析，如岩石硬度、地层压力等，进而自动调整钻井速度、压力、角度等参数，确保钻头始终以最佳状态钻进。斯伦贝谢2024年财报显示，钻井机器人的应用使其钻井成本降低了15%，钻井周期缩短了20%。

·bp

在墨西哥湾深水油田部署智能水下生产系统，利用机器人技术实现了油井的远程控制和无人化操作。水下机器人能够在高压低温环境下稳定工作，通过远程通信技术将采集到的数据实时传输到岸上的控制中心。控制中心的工作人员根据数据对油井进行远程控制，实现了24小时不间断生产。在提高生产效率的同时，该系统还减少了对海洋环境的影响，降低了因人为操作失误导致环境污染的风险。

·壳牌

在液化天然气（LNG）运输船上运用智能机器人进行货舱检查和维护。LNG运输船货舱环境特殊，对安全性要求极高，传统的人工检查效率低下且面临一定安全风险。相比之下，智能机器人能在极端低温和高湿度的货舱环境下工作，通过高精度的传感器和摄像头对货舱内部进行全面检查，能及时发现货舱壁腐蚀、管道泄漏，以及货物存储状态异常等问题。这一应用有效保障了LNG 运输船的安全和效率，减少了因货舱问题导致的运输延误和安全事故。

·沙特阿美

在炼厂部署智能巡检机器人，承担设备状态监测和故障诊断的重要任务。炼厂设备众多、运行环境复杂，传统人工巡检难以做到全面、及时，智能巡检机器人能根据预设程序自主规划巡检路线，在炼厂内穿梭自如。智能巡检机器人搭载了多种先进传感器，如红外传感器、振动传感器、气体传感器等，能实时采集设备的温度、振动、气体泄漏等数据，并通过内置数据分析算法进行分析。一旦发现设备存在潜在故障，机器人会及时预警，并提供详细的故障诊断报告，帮助维修人员快速定位和解决问题，有效避免了非计划停机，保障了炼厂的正常生产。

·道达尔能源

在海上油气平台应用智能清洗机器人。在海水和海风的长期侵蚀下，海上油气平台和设备容易积累污垢和腐蚀物。智能清洗机器人能在高空和狭小空间灵活作业，通过高压水枪、刷子等工具对平台和设备进行清洗。此外，智能清洗机器人还配备了智能控制系统，能根据污垢分布情况自动调整清洗参数，在保障清洗效果的同时，最大限度降低了人工清洗的风险和成本。