核能发电以其清洁与高效的特质，已成为全球能源结构中不可或缺的重要组成部分。伴随全球能源需求的持续增长及环境保护意识的日益提升，推进核电产业高质量发展已成为必然趋势。强化安全、提升竞争力、创新技术及专业化人才队伍成为其核心诉求。随着人工智能技术的兴起与发展为核电高质量发展提供了强有力的技术支持与创新路径。

核电高质量发展的核心需求

核能发电以其清洁与高效的特质，已成为全球能源结构中不可或缺的重要组成部分。伴随全球能源需求的持续增长及环境保护意识的日益提升，推进核电产业高质量发展已成为必然趋势。其核心诉求聚焦于以下若干关键维度：首先，安全性强化需求。核安全构成核电发展的根本性前提，关乎公众生命财产安全及环境的可持续性。历史上切尔诺贝利与福岛核事故所造成的灾难性后果，深刻警示着全球社会对核安全的极端重视。保障核电安全运行，亟须持续提升核电站的设计标准与建造质量。其次，经济性优化需求。在当前竞争激烈的能源市场中，提升核电经济竞争力是实现高质量发展的必要条件。降低建设成本是关键途径之一，优化电厂设计、应用模块化建造技术等手段，有效缩短建设周期并减少资源投入是核电高质量发展的客观需求。第三，技术创新需求。核电技术的持续创新是产业高质量发展的核心驱动力。研发更先进的核反应堆技术，其设计目标在于实现更高的固有安全性、经济性与可持续性，加强先进核燃料循环技术、核安全分析技术等关联技术研究也至关重要。持续的技术突破将增强核电整体竞争力并推动产业升级。最后，专业化人才队伍建设需求，核电作为技术密集型产业，对高素质专业化人才需求迫切。高等院校相关学科专业的建设是培养核科学与技术领域的专业人才的重要途径。核电企业亟须强化在职员工专业培训与继续教育，持续提升其业务水平与综合素养。此外，人工智能企业与电力企业交流不断进行合作尝试，也反映出核电产业引入人工智能以推动行业高质量发展的迫切需求。

人工智能促进核电高质量发展的关键应用场景

安全风险防控

在核能工程领域，安全风险防控具有毋庸置疑的核心地位。人工智能技术的兴起与发展，为强化核设施安全风险管控体系提供了强有力的技术支持与创新路径。传统核安全监测机制主要依赖人工巡检与有限传感器的离散数据采集，该范式不仅存在监测效率低下、覆盖盲区显著的问题，也难以全面辨识潜在的复杂安全隐患。相形之下，人工智能技术能够实现对海量、多源传感器数据的实时并行处理与深度解析，从而显著提升对设备异常状态和潜在安全风险的早期预警与诊断能力。在设备状态监测与故障预测方面，人工智能模型可基于历史与实时运行数据集，建立设备正常工况的精准基准模型。当监测数据出现显著偏离基准特征的异常波动或趋势性漂移时，人工智能系统可触发实时预警，并辅助运行人员定位根源，制定干预决策。集成人工智能驱动的预测性维护系统，可将冷却剂泵、阀门等关键设备的潜在故障预测时间窗口提前数小时至数天，策略性维护的实施可以显著降低突发失效概率，提升整体系统的安全裕度。

运维效率优化

核电运维是一项兼具高度复杂性与高成本属性的系统性工程。人工智能技术的嵌入可显著提升核电运维效率并降低运维成本。传统运维模式普遍采用固定时间间隔的设备检修与维护策略，该模式易导致过度维护或维护不足的问题。相比之下，人工智能技术可基于设备实际运行状态实现精准运维决策。人工智能技术通过对设备运行数据的实时监测与分析，能够预测设备剩余使用寿命的预测。以核电站蒸汽发生器为例，人工智能技术可整合其历史运行数据、当前工作状态等多源信息，构建使用寿命预测模型。当模型预测到设备即将达到使用寿命阈值时，可及时触发更换或维修流程规划，避免设备在运行过程中发生故障，进而减少非计划停机时间。此外，人工智能技术还能优化运维资源的分配策略。通过人工智能算法对不同设备的故障风险进行评估，可对运维任务进行优先级排序，合理调度维修人员与物资，提升运维工作效率。通过人工智能算法评估设备故障风险后，优先处理高风险设备的维修任务，确保运维资源得到最优利用。

设计与建造

传统核电设计多依赖经验判断与理论计算，存在设计周期较长、边界条件考虑不充分等局限。相比之下，人工智能技术可通过对反应堆结构参数数据与实际运行数据的深度学习，构建多物理场耦合的预测模型，为工程师提供更具科学性的设计决策支持。在核电站反应堆核心设计中，人工智能技术可融合计算流体力学与机器学习算法，对反应堆堆芯内的流体流动、热量传递及中子输运等复杂过程进行高精度数值模拟，优化冷却剂分配。通过对燃料组件排列方式、控制棒插入深度等多组设计方案的模拟分析，可高效筛选出最优设计参数。在核电施工环节，人工智能技术可通过物联网设备获取施工现场的实时数据，并通过计算机视觉和自然语言处理技术实现数据的智能分析与反馈，从而提升施工进度的可控性。在混凝土浇筑过程中，人工智能系统可实现对混凝土浇筑速度、振捣范围及表面平整度的实时监测；同时，通过埋入式传感器获取的温度与湿度数据，可构建混凝土水化热模型，预测其强度发展趋势。若发现浇筑过程中存在密实度不足或均匀性偏差等问题，系统可及时向施工人员发出预警，并提出调整方案，如提出增加振捣时间、调整配合比等建议，确保施工质量满足核安全法规与工程规范要求。

可持续性提升

核电的可持续发展已成为当前核电产业的核心关切，人工智能技术在提升核电可持续性维度中发挥着关键的技术支撑作用。核废料的安全处理与管理是核电可持续发展的关键瓶颈之一，人工智能技术为这一问题提供了创新解决方案。通过对核废料成分、放射性特性等多维度数据的深度学习，人工智能技术可辅助研发更高效的核废料处理工艺。借助人工智能技术对核废料放射性衰变过程的模拟与预测，可为核废料的长期储存提供科学的参数支撑，降低环境风险。核燃料的循环利用是减少核废料产生、提升核电可持续性的重要路径。人工智能技术可通过分析核燃料的燃耗特性、性能退化规律等数据，优化铀钚分离效率，提高核燃料的利用率。人工智能技术可预测核燃料在反应堆内的运行状态，为核燃料的优化设计提供依据，进一步延长核燃料的使用寿命，减少对新鲜核燃料的需求。

应急响应

在核电站突发事件情境下，高效精准的应急响应是保障核安全、降低事故的核心环节。传统核应急响应模式以预设应急预案与人工经验决策为核心，在应对复杂动态突发事件时，易因信息处理效率限制出现决策滞后性，或因依赖经验导致判断偏差等问题。相比之下，人工智能技术可通过对突发事件的实时数据监测与多源信息融合分析，为应急决策提供定量化、科学化的支持。在核事故应对场景中，人工智能系统可快速采集现场辐射剂量、环境温度、系统压力等多维度实时数据，并与预先构建的核事故动力学模型进行耦合分析。基于分析结果，人工智能技术能生成针对救援人员的最优路径规划与个人防护策略建议。

人工智能应用于核电的挑战与瓶颈

数据安全与隐私

在核电领域推进人工智能技术应用过程中，数据安全与隐私保护构成了亟待应对的首要挑战。核电数据涵盖大量高度敏感信息，诸如反应堆运行参数、核燃料属性数据等。此类数据的意外泄露，不仅将直接危及核设施的安全稳定运行，还可能诱发重大安全事故及社会公共危机，后果极为严重。从数据存储维度分析，核电关键数据通常集中托管于大型数据中心。伴随网络攻击技术的持续演进，这些中心面临着日益严峻的黑客侵入威胁。就数据传输环节而言，安全隐患同样突出。人工智能系统在与各类传感器、监控设备实时交互数据时，数据在网络层的传输过程存在被窃听、拦截或恶意篡改的显著风险。随着物联网技术在核电领域的深度集成，更多设备接入网络，进一步扩大了攻击面并加剧了数据传输环节的脆弱性。同时，数据隐私议题不容忽视。核电企业内部员工数据、供应链伙伴信息等均属关键隐私范畴。此类信息的泄露不仅违反相关数据保护法规，亦可能导致个人信息滥用、商业机密外泄等严重后果，对相关主体权益构成实质性侵害。

模型的可靠性与可解释性

核电站运行环境具有高度复杂性与强耦合性，细微的系统偏差可能引发灾难性后果。当前主流人工智能模型本质依赖于历史数据的统计规律并进行决策推理，其内在概率特性导致预测存在显著不确定性。以设备故障预测模型为例，虽通过大规模历史数据训练可提升模型的泛化精度，但在实际工业场景中仍存在误报与漏报风险。具体表现为特殊工况下的泛化失效与数据完备性的局限。前者是在训练数据未充分覆盖的边界条件下，模型可能无法有效识别弱故障信号，进而引发维修决策延误或误操作；后者是源于有限的训练样本难以穷举核电系统全生命周期可能出现的异常模式，当遭遇分布外数据时，模型可靠性急剧衰减。更深层次的挑战在于模型可解释性缺失。核安全领域要求操作人员必须精准理解模型的决策逻辑，但深度神经网络等架构的黑箱特性导致特征归因困难。这种决策透明度不足将显著降低运维人员对模型输出的信任度，制约人工智能系统的工程化应用。

人才缺口

核电领域的人工智能技术应用对兼具核电专业素养与人工智能技术能力的复合型人才存在刚性需求，但当前此类人才的供给严重不足，其根源可从教育体系、企业实践及人才流向三个维度分析。教育体系层面表现为学科知识壁垒导致复合型人才培养缺位。传统核电专业教育以核物理、核工程等核心学科知识为导向，对人工智能技术的融入度较低。人工智能专业教育则以算法设计、程序开发、模型优化等技术能力为核心，对核电领域的行业认知渗透不足。这种学科间的知识割裂导致高校输出的人才难以匹配核电企业对复合型人才的需求。在企业实践层面表现为现有员工人工智能知识储备不足。企业培训效果受员工年龄结构、学习能力差异等因素制约。人工智能技术迭代速度快、知识半衰期短，要求员工需持续进行知识更新，进一步增加了企业的培训成本与难度。在人才流向层面，相较于互联网、金融等行业，人工智能技术在核电领域的薪酬竞争力较低，导致多数专业人才更倾向于选择应用场景更广泛、待遇更优厚的互联网、金融等行业。这种人才流向的结构性失衡进一步加剧了核电领域人工智能复合型人才的供给缺口。

法规遵循

核电行业运行与发展始终处于严苛的规制框架约束之下，核心目标是实现核安全保障与环境可持续性的双重目标。人工智能系统的合规性问题已成为制约其规模化应用的关键议题。现行多数核电规制条款制定于20世纪末至21世纪初，彼时人工智能技术尚未广泛渗透至核电领域，未能充分涵盖人工智能技术的独特属性，导致其与传统规制逻辑存在显著冲突。在评估方法方面，人工智能模型多基于统计关联进行预测，其决策逻辑呈现“黑箱性”。这导致人工智能模型无法直接纳入现行安全评估体系，需重新构建适配人工智能技术的评估框架。在跨国规制方面，不同国家及地区的核电规制框架因监管目标、技术路径及风险偏好的差异，存在显著异质性，这就给跨国核电项目的人工智能应用带来了巨大挑战。欧洲核安全局（ENSREG）在2023年发布的《AI在核领域的应用指南》中，强调AI系统的“可追溯性”，即要求记录人工智能模型的训练数据来源、算法调整历史，同时强调“人为干预权”，即确保人类操作员可随时接管AI系统的决策。美国核管理委员会（NRC）在2024年发布的《核设施AI技术导则》中，则更关注AI系统的“鲁棒性”，即应对极端场景的能力，允许模型在一定范围内出现误差，但须确保不会引发严重安全后果。

促进AI与核电融合的策略建议

技术层面

在推进人工智能于核电领域实用化进程中，需攻克若干核心技术瓶颈，涵盖数据处理与分析、模型可靠性保障及高效计算架构等方面。通过发展先进的数据清洗与预处理算法，有效滤除噪声、识别并校正异常值，可以显著提升输入数据的准确性与一致性。同时，应深度应用前沿数据分析技术对数据进行深度特征提取与知识发现，揭示其蕴含的系统运行规律、隐含关联及异常模式，从而为核设施的安全评估、运行优化及预测性维护提供坚实的数据驱动决策依据。技术攻关重点应聚焦于可解释人工智能模型架构与算法研发，实现模型内部逻辑和输出决策的透明化与可追溯性，建立完备的模型验证、确认与评估体系。在核电特定运行场景下，构建涵盖多维度的严苛测试基准与验证环境，对人工智能模型在各种运行工况、边界条件，甚至故障状态下的泛化能力、稳定性和可靠性进行系统性检验与量化评估，确保其在复杂多变的工程环境中的稳健运行。

政策层面

人工智能与核能技术的深度融合，对于提升核能行业的安全性、可靠性及运行效率具有重大战略意义。通过设立国家级技术研发专项基金等形式，定向激励产、学、研多元主体协同开展核能领域人工智能技术的创新研发与工程化应用。构建标准化与互操作性框架方面，政府应主导协调相关领域的顶尖专家、核心企业及研究机构，共同研制并推行统一的技术标准与操作规范。该标准规范体系需覆盖数据采集与格式、模型验证与效能评估及安全保障要求等核心维度，以确保不同机构开发的人工智能系统具备良好的兼容性与互操作性。在完善市场激励机制方面，政府可设计并实施更具针对性的财税激励政策，加速人工智能技术在核能行业的规模化部署与应用。例如，对积极采纳人工智能技术提升运营水平的核能企业，提供所得税减免、运营补贴或加速折旧等优惠政策。此类措施的核心目标是显著降低企业的技术采纳成本，有效提升行业的采纳意愿与应用积极性，最终实现技术在行业的深度渗透与价值释放。

人才层面

人力资源是人工智能与核电产业融合创新的核心驱动要素，需构建“培养-提升-引育”三位一体的复合型人才体系。在核工程、计算机科学与技术等学科基础上，推动“核电技术+人工智能”跨学科专业建设，通过嵌入人工智能课程模块与融合核电核心课程，将核反应堆数值模拟与深度学习算法、核电设备状态监测与计算机视觉等内容有机整合，为核电产业输送原生型人才。核电企业可通过“内部培训+外部合作”模式提升员工的跨领域能力，邀请核电行业专家开展专题授课，聚焦人工智能在核电中的应用场景，强化“理论学习+场景实践”的结合，提升在设备故障智能诊断、机组运行参数优化等核心业务中的工作效率。针对人工智能与核电融合领域的关键技术瓶颈，制定靶向性优惠政策，吸引具备人工智能技术研发经验与核电行业背景的海外高端人才归国创新创业。加速国内人工智能与核电融合的技术迭代，提升产业整体竞争力。

监管层面

政府主导构建完善的人工智能技术在核电领域应用的监管框架，制定严苛的安全监管准则，明确人工智能系统在核电安全保障中的责任与义务边界，对人工智能模型的设计、开发、测试及应用等全生命周期环节进行全面监管。企业在部署人工智能系统前，必须通过严格的安全验证与认证流程，确保其不会对核电运行安全构成潜在威胁。核电数据关乎国家秘密与国家安全，必须采取严格的防护措施保障其安全性。监管部门应要求企业建立健全数据安全管理体系，运用加密技术、访问控制等防护机制，防范数据泄露与恶意攻击事件的发生。构建动态监管机制以适应技术演进与场景拓展的需求。伴随人工智能技术的迭代升级与应用场景的不断拓展，监管标准与要求需持续迭代优化。监管部门应定期开展人工智能在核电领域应用情况的评估与核查，及时识别并处置新兴问题，确保人工智能与核电的融合发展始终处于安全可控的轨道。

(孙莹  中共辽宁省委党校)