以大数据、大模型和大算力为核心的人工智能技术发展日新月异,目前正在世界范围内兴起新一轮研究与应用的热潮。世界各国争相制定人工智能发展规划及规章制度,以期在经济、社会、军事及科技等领域抢占制高点。相对而言,油气领域尤其是水力压裂方面的人工智能研究基础薄弱,应用场景有限,且呈现出碎片化特征。为了加速水力压裂技术与装备的智能化水平,提高压裂作业时效、压后产量与EUR (估算的最终采收率),有必要开展人工智能在水力压裂中的应用前景分析。通过对比分析国内外人工智能技术的发展现状,结合水力压裂的技术需求和目标导向,研究展望了相应的应用场景和发展方向。包括多模态数据的清洗和治理、无监督和有监督的机器学习和多任务、可解释性深度学习算法、基于知识嵌入融合人工智能的双驱动模型,以及相关的智能流体、智能工具等。研究表明,未来水力压裂将是由多参数智能动态优化、施工工况智能识别及预警、多源裂缝监测、智能压裂装备、智能井下工具、智能压裂工作液与材料,以及压裂智能调控等构成的智能压裂闭环优化与控制系统。结论认为,各个子系统的研究过程中,必须突出技术迭代及参数优化升级,并通过不同应用场景的实践检验和循环反馈机制,实现水力压裂全流程、全生命周期的全面智能化。这对非常规油气藏开发的提速、提效、降本,早日实现中国页岩油气革命目标,具有重要的理论和实践意义。