Page 18 - 2026第1期核能新闻

5.俄罗斯：构建 AI 赋能核能全产业应用战略意图

俄罗斯国家原子能集团（Rosatom）将 AI 与核能深度融合纳入国家战略。2025

年 12 月，Rosatom 在 IAEA 国际研讨会上表示，正在打造从能源生产到计算基础
设施、算法开发和实际应用的完整技术周期，通过 AI 为经济带来显著增量贡献。

工程实践方面，俄原子能开展了基于机器学习与规则引擎的设备预测性维护、

质量预测与生产工况智能分析工具等研发工作，以 AI 技术驱动提高设备可靠性

与制造质量；同时，把人工智能技术用于核设施远程监测、工程方案自动化等环

节，以期在工程周期压缩、运维成本降低等方面取得可量化收益。

6.亚洲：日本、韩国积极探索 AI 工程实际应用

日本在福岛事故后重视核安全 AI 技术研发。日本原子能研究开发机构（JAEA）

开展 AI 辅助严重事故分析，构建深度学习模型预测堆芯熔融进程，为应急决策

提供支持。将数字孪生与 AI 用于退役处置、场景仿真与设计验证，强调在不削

弱安全审查可追溯性的前提下，逐步引入自动化分析工具以提升工程决策效率。

韩国水电核电公司（KHNP）在新古里 3、4 号机组建设中试点应用 BIM（建

筑信息模型）+AI 技术，实现施工质量智能检测、进度自动跟踪，工程返工率降

低。致力于通过长期数据积累、工程化模型与监管协同来确保 AI 系统的鲁棒性
与可审计性。

从国际实践来看，各国在推动人工智能与核能结合方面采取的策略不一。美
国强调以技术体系构建为核心，通过政策、科研投入和跨部门协同推动人工智能

在核能全链条的渗透；欧洲则侧重于监管方法更新与风险评估工具完善，同时在

核能支撑算力基础设施方面进行布局；俄罗斯强调自主可控的产业链整合，希望

在设计与制造端形成人工智能技术深度融入；日韩更关注 AI 在工程现场落地的

具体应用，形成从试点到推广的务实路径。

这些实践同时表明，政策导向、安全监管、自主可控要求、经济价值贡献等，

都将对核能行业应用人工智能技术产生巨大影响。

二、 核能+AI 应用分析框架与技术特征研究

（一）“技术-应用-治理-生态”四维分析框架

人工智能技术在核能行业应用，需要综合考量场景适用性、基础数据质量、

安全可信等多要素，回答“适用性”“可行性”“安全性”等关键问题。

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