Page 24 - 2026第1期核能新闻

（三）产业协同与生态体系构建

打通数据共享链路。过去数十年核能企业的信息化、数字化建设，已沉淀了

大量有价值的数据，但多数仍锁定在各单位内部，难以在行业范围内应用。构建
行业级人工智能模型，必须解决“数据难共享、知识难汇聚”的问题。

产学研合作与创新。人工智能技术涉及算法、数据、算力、场景理解等多类

资源，任何单一主体都难以具备完整能力链。因此，需要建立产学研联合机制，

核电企业提出具体场景和需求，由高校和科研机构提供算法理论支持，技术企业

负责实现工程化和产品化落地。通过明确的分工协作，加快研究成果从实验室向

工程现场转化。

融入国际合作圈。积极参与 IAEA、WANO 等国际核能组织开展的人工智能相

关技术交流与合作，有助于我国在未来核能+AI 研究领域获得更多话语权。

五、结论与展望

人工智能技术快速演进发展，正在逐渐影响核能行业的科学研究范式、工程

管理方法、生产运维体系，并且持续深化。在核能系统复杂性不断增加的背景下，

人工智能技术为科研、生产和管理人员提供了新的感知分析工具与决策辅助手段。

本文基于核能行业现状特点与结构性需求挑战，从技术特性、应用场景、治
理框架与生态体系等方面对核能行业人工智能技术应用进行了探讨分析。可以看

到，人工智能技术在多源数据处理、规律发现和知识抽取、定制化内容生成等方
面具有独特优势，在先进反应堆型号研发、工程多要素管控、重要设备可靠性管

理等方向具有较明确的应用潜力。但这些潜力的释放需要以完善的治理架构为基

础，包括数据治理、模型验证、安全约束等方面的建设。与此同时，行业层面还

需通过数据共享、产学研合作，构建具备持续创新能力的生态。

展望未来，随着模型可解释性、可信性与工程验证方法的进一步完善，人工

智能技术将在核能领域扮演更加重要的角色，为加速科技研发、优化工程管理效

能、长期运行安全保障等方面提供更坚实的技术支撑。

（作者单位：中国核能行业协会）

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