Page 15 - 2026第1期核能新闻

核能观点

人工智能技术在核能行业的安全创新应用

张启江

近年来，人工智能技术经历了从传统机器学习、深度学习到大语言模型（LLM）

的跨越式演进，以大语言模型为代表的人工智能技术在理解、推理和跨任务泛化

能力方面取得显著进展，正在改变经济、生活、治理方方面面。核能产业在高质

量发展进程中，面临研发创新周期长、工程造价高、安全风险管控难等结构性挑

战，人工智能技术有望在这些环节发挥积极的作用。核能企业利用人工智能技术，

在知识管理与智能问答、人才培训、文档管理等非安全相关领域开展了探索应用，

整体上仍处于初级阶段。着眼未来，人工智能技术将逐步成为支撑核能行业安全

提升、模式创新与高质量发展的关键驱动力量。因此，有必要系统性讨论研究人

工智能关键技术特征、核能+AI 典型应用场景，以及基础数据建设、安全可信等

基础治理保障，以期人工智能技术能够切实给核能行业的科研生产带来长期价值。

一 、核能+AI 概述
（一） 我国核能产业发展现状与挑战

在我国经济社会发展全面绿色转型背景下，核电作为清洁低碳的优质能源，
已成为实现“双碳”目标、保障能源安全的重要战略选择。截至 2025 年 11 月底，

我国大陆地区在运核电机组 60 台、在建及核准待建机组 52 台，总数达 112 台。

核能产业在快速发展中也面临结构性挑战：一是新型反应堆型号、核燃料材

料等关键技术研发速度放缓、周期拉长、成本高企，试验验证往往依赖大型设施、

复杂试验和反复迭代，研发风险与资金投入压力较大；二是工程建设跨专业协同

难度高，不同参与方在模型接口、数据格式、管理流程上的差异，导致信息同步

不及时、项目进度偏离、返工增加等，核电项目成本居高不下；三是随着运行机

组数量增加，安全运行压力持续上升，重大设备健康管理成为关键议题。

面对这些挑战，人工智能技术可以作为新的工具，使许多以往“难以系统化

处理”的问题具备了新的解决思路。

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