石油勘探业务是以盆地、区带、圈闭、油气藏为整体研究单元，通过战略决策、目标研究、勘探部署、勘探实施四个核心环节循环提升，最终实现盆地资源量落实到油气藏探明储量的勘探目标。
勘探业务可以划分为四个层次：勘探决策、勘探研究、勘探生产、勘探管理。按过程周期分为五个阶段：规划阶段、部署阶段、设计阶段、实施阶段、总结阶段，而每个阶段在每个层次的业务内容是各不相同的。
对很多石油企业而言，跟进IT新技术的同时，智能勘探也需要从业务的实际着手，解决原来“数字勘探”的技术缺陷和不足，建立数据积累机制和效率提升工具依然是当下的基础工作：
随着大数据、认知计算和云等技术的快速发展和成本的降低，智能勘探应用场景愈发丰富清晰。通过对标调研和分析国际领先油气企业案例，我们发现数据共享、协同支撑、主动管理和智能决策已成为迈向智能勘探所必备的核心竞争力。智能化勘探将以数据为基础，通过共享服务平台、信息化管控体系和四大应用系统的建设，提升四种能力，实现增储降本提质。
总体设计上分为三大体系。一是后台资源管理体系，主要包括计算资源、存储资源、网络资源、微服务框架、容器运行环境和安全防护，主要由各基础设计平台厂商提供对应的解决方案。二是中台共享服务体系，包括数据库、数据中台、业务中台、安全服务、知识服务以及服务管理平台，主要负责提供业务处理能力和数据处理及服务能力。三是前台业务应用体系，主要分为勘探研究类应用系统、勘探作业类应用系统、勘探决策类应用系统及勘探管理类应用系统。所有业务系统均在协同工作平台（个人工作平台）使用，领导等可通过生产指挥平台统一管理。
智能勘探是在数字油田的基础上，围绕区带、圈闭、探井等核心勘探对象，借助数字化方法和信息技术全面辅助勘探业务活动，实现感知实时化、研究协同化、管理主动化、决策智能化，达到提高工作效率，降低勘探风险，提高勘探效益，全面提升勘探业务水平。
