Page 19 - 2026第1期核能新闻

基于这一认识，本文尝试提出一个由技术、应用、治理、生态四个要素构成

的分析框架，用于系统性探讨人工智能技术在核能行业的应用路径和方法。技术

维度关注人工智能本身的能力特点，以及与核能行业应用需求的适配性分析；应
用维度聚焦科研、建设、运维等不同阶段的典型场景，评估人工智能技术应用能

够带来的预期价值；治理维度强调基础数据建设对人工智能技术应用所起的关键

作用，以及模型安全可信可解释等关键问题；生态维度探讨行业协作与资源共享，

致力于站位行业高度让人工智能在核能行业能够规模化、可持续应用。

（二） 人工智能技术核心特征与适配性分析

讨论人工智能技术，首先需要厘清的是其与传统信息技术之间的本质差异。

传统信息化、数字化建设，普遍采用的数字化工具，如数据库系统、规则引擎或

控制系统，依赖专家预设规则，能力边界在设计阶段已被确定并固化。

以深度学习和大语言模型为代表的人工智能技术，形成了不同于传统信息化

系统的新范式。AI 模型绕开了固定规则，依托大规模数据学习抽象规律，并具

备在新情境中迁移、调整和泛化的能力。归纳总结出人工智能技术区别于传统信

息技术的几个关键特征：

一是多源异构信息高效处理能力：能够并行处理大规模多源异构数据，快速
建立语义关联，在输入信息不完整或模糊的情况下仍可给出稳定判断；

二是海量复杂数据分析抽象能力：能够从海量信息中自动提炼线性与非线性
的因果逻辑关系，显著减轻人工分析负担，实现规律发现和知识抽取；

三是创新型内容定制化生成能力：面对缺乏明确求解路径的开放性问题，能

够生成多样化解决方案和创新思路，为复杂决策提供智能参考。

此外，人工智能技术还具有速度与效率优势、持续学习与迭代进化能力。

人工智能技术的以上特点，与核能产业特征需求高度契合：

核电厂通常包含数百个系统、数万台设备，产生海量的设计文档、运行数据、

检修记录等多源异构信息。人工智能技术基于复杂多源信息高效处理能力，能够

跨越不同数据格式和信息模态，快速建立体系性知识结构关系，帮助用户大幅提

高信息处理效率；

核电运行需要对异常工况、设备退化、潜在风险进行全面分析和准确判断。

人工智能技术的分析抽象能力，能够从大量历史运行数据、故障案例、安全分析

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