作者：GPT4o deep research
1. 人工智能（AI）与大语言模型（LLM）的基础知识与技术原理
人工智能（AI）是一门使机器能够模拟和执行人类智能行为的技术，涵盖了从简单的规则程序到复杂的机器学习算法等诸多分支 。近年来，随着计算能力提升和数据资源增长，机器学习（ML）成为AI的核心方法，其中计算机通过对大量数据的训练来自动提取规律，实现分类、预测等功能 。尤其是深度学习兴起后，出现了模仿人脑神经网络结构的人工神经网络，能够从海量数据中学习出多层次的特征表示，从而大幅提高了感知和决策的能力 。这为自然语言处理领域带来了突破，催生了大语言模型（LLM）这样的先进技术。
大语言模型指的是在海量文本语料上训练的超大规模神经网络语言模型。通俗来说，当用户输入一段文本时，LLM能够基于上下文预测并生成相应的回复或结果 。这类模型以深度学习的Transformer架构为基础，擅长处理自然语言相关的各种任务，包括但不限于：文本续写与内容生成、语言翻译、摘要提取、问答对话、文本分类以及语义分析等 。例如，GPT系列模型（如GPT-3、GPT-4）和Meta的LLaMA模型都是典型的大语言模型代表。LLM之所以能力出众，关键在于其底层的Transformer架构引入了自注意力机制来高效建模语言序列。
Transformer架构是在2017年提出的一种神经网络模型，克服了传统循环神经网络（RNN）在长序列处理上的局限 。Transformer通过多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）和位置编码等技术，使模型在处理文本序列时能够并行化计算并捕捉全局范围内词与词之间的依赖关系 。简单来说，自注意力机制允许模型在生成每个输出时，都“关注”输入序列中的所有词语，从而有效保留长距离的语义关联，不会像RNN那样随着序列长度增加而遗忘前面的信息 。Transformer一般采用编码器-解码器结构（或仅使用解码器堆叠，如GPT系列），通过堆叠多层自注意力子层和前馈网络来提取文本特征 。这种架构可以高度并行化训练，大幅提高模型训练速度和效果，使之成为当前大规模预训练语言模型的主流框架 。
在训练方式上，大语言模型通常经历预训练和微调两个阶段 。首先是无监督的预训练阶段：模型在海量的开放领域文本语料（如书籍、新闻、论文、网络文章、对话等）上训练，通过上下文预测下一个词语来学习语言结构和知识 。这一阶段往往使用数十亿甚至数万亿词的语料，使模型获得广泛的语言理解和生成能力。接下来，根据具体应用进行有监督微调（Fine-tuning）或指令微调。例如，为了让模型更善于与人交流，会在预训练模型基础上继续以问答对话数据进行微调，并引入人类反馈强化学习（RLHF）来调优模型，使其回答更符合人类期望 。经过这些步骤，模型从一个通用的“基础模型”演化为能听懂指令、与人对话的对话模型，从而更适用于实际业务场景 。这种预训练加微调的范式，使企业可以在已有大模型基础上，结合自身领域的数据进行定制，从而在不重新训练整个模型的情况下获得针对行业的智能应用 。
2. 大语言模型的特点、架构与能力及其限制
2.1 大语言模型的特点与能力：
经过上述大规模预训练，LLM拥有对语言模式的深刻把握，能够生成连贯且富有语义的文本。这使其在各种NLP任务上表现出强大的通用能力：一方面，模型可以通过Few-Shot或Zero-Shot的方式完成不同任务——即使没有针对某任务专门训练，也能凭借从海量语料中习得的知识迁移来解决问题；另一方面，LLM展现出一些**“涌现”能力**，如一定程度的推理和总结归纳能力，甚至可以编写代码或进行逻辑推断等。这种广泛的任务适应性使大语言模型成为通用的智能助手。例如，一个训练良好的LLM可以在电力运营领域充当技术问答专家，回答关于设备原理、操作流程的提问；也可以作为文字处理助手，快速生成报告初稿或翻译技术文档。在交互上，大语言模型还能通过对话式的方式与用户沟通，根据上下文的连续对话提供逐步深入的解答和建议，仿佛一个知识渊博的虚拟专家。总而言之，LLM的核心特点在于其强大的语言理解与生成能力以及广泛的任务适应性。
2.2 大语言模型的局限性：
虽然LLM功能强大，但仍存在诸多局限和挑战，需要我们理性看待：
• 缺乏真实理解与常识：由于模型仅基于训练数据统计模式进行推理，并不真正具有人类的常识和直觉判断能力。这意味着模型有时可能给出表面流畅但实际上不准确甚至荒谬的回答 。例如，在未见过的问题上，模型可能“想当然”地编造答案（即产生所谓幻觉），输出看似合理却包含错误信息的内容 。这在安全关键的核电领域是不可忽视的风险。
• 数据偏差与知识盲区：LLM的行为很大程度取决于训练语料的质量和覆盖面。如果训练数据存在偏见或谬误，模型可能继承这些偏见，给出带有倾向性的回答 。同时，模型对于训练期间未见过的全新知识往往无能为力 ——也就是说，其知识截止于训练数据所涵盖的范围，无法处理最新的动态信息或非常专业化的少量数据内容。这对核电这样高度专业且不断有新研究成果的领域来说，意味着LLM需要定期补充新知识或进行专门领域的微调，否则可能出现知识滞后。
• 缺乏可解释性：当前的大型神经网络基本上是“黑箱”，很难向用户解释其产生某个答案的内部逻辑 。这种决策过程不可解释的特性，在要求高度透明和安全可控的核工业领域受到质疑。监管机构和专业人员往往希望了解AI给出结论的依据，而LLM难以提供令人信服的解释，这限制了其在关键决策场景中的直接应用 。因此业界也在研究提高模型可解释性的技术，例如开发可解释的生成式AI，以期增强对模型决策的信任 。
• 上下文和计算限制：现有LLM对输入上下文长度有一定限制，过长的文档可能无法一次处理，需要分段提问。此外，大模型在推理时对算力和内存要求高，响应速度相对较慢，在需要实时性的工控场景中可能无法直接胜任。模型部署也需占用大量计算资源，对于企业而言成本较高。如果在本地部署模型，还需要考虑到硬件投入以及后续模型更新升级的复杂性。
• 安全与合规：在使用第三方大模型服务时，存在数据安全与保密的顾虑。核电运营涉及敏感的设备参数和运行数据，不适合直接提供给公共大模型进行处理 。同时，LLM可能被诱导产生不当内容（如不符合核安全规定的操作建议），这需要通过严格的策略和监控来防范。针对这些安全挑战，一种趋势是训练行业专属的大模型并在隔离环境中部署，以确保数据不泄露、模型输出符合行业合规要求 。
总之，大语言模型在带来强大功能的同时，其输出的可靠性、可控性仍需辅以人类监督和技术改进。在核电这样的高安全高可靠要求领域，更需要结合领域知识对LLM进行严格测试验证，发挥其长处的同时设法弥补其短板。
3. 人工智能与大语言模型在核电运营中的应用场景
AI技术和LLM在电力行业的多个环节均有用武之地，特别是在复杂严谨的核电运营领域，可以赋能智能巡检、运营优化、信息处理、培训仿真以及安全合规等方面。下面结合具体场景逐一介绍这些应用：
3.1 智能巡检与故障诊断
核电站现场的环境复杂且设备众多，人工巡检既耗时又可能面临辐射等危险。引入人工智能，可以大幅提升巡检和故障诊断的效率与准确性。例如，核电运营企业开始部署具备机器视觉和自主导航能力的巡检机器人，对设备进行常规检查和异常监测。波士顿动力四足机器人Spot已在美国杜克能源公司的奥科尼(Oconee)核电站投入使用，用于巡检反应堆厂房等人难以进入的区域 。借助高清摄像头和传感器，机器人能发现设备表面的裂纹、腐蚀等异常，并通过AI算法判断故障隐患，第一时间告警。这样的智能巡检设备可以在反应堆运行过程中进入放射区执行任务，减少了人员受辐射风险 ，同时实现7×24小时不间断监测，提高了核电站运维的安全性。
除了实体机器人巡检，AI在传感器数据异常检测方面也表现出色。核电站设备分布着海量的传感器，传统依赖人工分析容易淹没在数据洪流中。如今，运营人员可以利用机器学习算法对实时监测数据进行分析，自动识别出超出正常模式的异常信号 。例如，反应堆冷却剂系统的温度、压力等参数一旦出现异常波动，AI软件能够迅速从海量数据中发现这一“针尖上的异常”，供人类工程师重点关注 。有研究表明，此类数据驱动的异常检测可比人眼更早、更准确地发现潜在故障，为设备预维护赢得宝贵时间 。在故障诊断方面，AI可以学习大量历史故障案例，一旦检测到异常征兆，便能根据模式匹配给出可能的故障原因建议。例如，通过训练深度神经网络模型分析振动和声学信号，可以诊断出主泵、汽轮机等旋转机械的轴承磨损、失衡等故障，并给出维修建议。从实际应用看，AI辅助诊断往往能够提高故障定位的速度和准确率，不仅减少了不必要的停机检查，还避免了小问题演变为重大事故 。
值得一提的是，在核电站的结构检查中，计算机视觉技术同样发挥了作用。通过深度学习模型分析摄像头或无人机拍摄的图像，能够自动识别混凝土结构的裂缝、管道的锈蚀、仪表读数异常等 。美国电力研究院（EPRI）的专家指出，机器学习识别金属罐体和管道裂纹的精准度已经超过人眼，且成本更低 。因此，AI辅助的智能巡检和故障诊断正逐步成为核电运维的重要工具，实现**“人机协同”**：常规重复的巡检由机器高效完成，人类工程师则把精力集中在AI甄别出的疑难问题上，从而整体提升运维安全性和经济性。
3.2 智能运维与数据分析
核电站的运行维护是一项高度复杂的系统工程，涉及发电计划制定、设备维护保养、运行参数优化等诸多方面。人工智能为智能运维注入了新的活力。首先，在预测性维护方面，AI可以基于设备历史运行数据，建立预测模型来评估设备健康状态并预测故障发生的概率。例如，通过对主泵、电机、发电机等关键设备的振动、温度、电流等多模态数据进行机器学习分析，运维人员可以提前预知哪些部件可能在未来一段时间内发生故障，从而有计划地安排检修，避免突发停机。这样的AI驱动预防性检修策略，正在从以往的定期检修模式转向按需检修模式，既保障安全又降低维护成本。
其次，在运行优化方面，AI可以帮助核电站根据内外部条件动态调整运行策略，以实现高效率和高可靠性。比如，利用深度学习模型实时分析负荷需求、气象条件以及设备性能，核电站可以优化反应堆功率输出和涡轮机负荷分配，在满足电网需求的同时延长设备寿命 。AI还能辅助操作员进行更精细的控制，例如根据环境温度和负荷变化自动调整冷却水泵和蒸汽发生器的控制参数，使反应堆始终运行在最佳工况。这类智能优化有望提升核电机组的容量因子和经济性能。
自动化技术与AI的结合亦在改变传统运维模式。通过机器人过程自动化（RPA）和智能控制系统，许多常规的操作步骤可以由AI系统自动执行，使人从重复繁琐的操作中解放出来 。例如，在机组启停过程中，AI系统可根据预设逻辑和实时数据自动完成人员以往手动执行的阀门开闭、泵启停等步骤，既保证操作准确及时，又减少人为失误。英国和法国的核电运营商也在探索数字化孪生技术来增强运维决策：通过构建电厂的虚拟数字模型，并在其中引入AI进行仿真，可以预测不同操作策略对系统性能和寿命的影响，从而优化实际运行方案 。正如国际原子能机构(IAEA)的核能专家所言：“AI结合数字孪生等技术，有望显著提升核电生产效率” 。总体而言，AI赋能的智能运维不仅体现在日常操作优化上，也使长期规划和管理更加科学。例如，基于数据分析的燃料管理优化、停堆大修计划的智能编排、备品备件库存的智能优化（通过预测消耗来备货）等，都在逐步实现。这将帮助核电运营商降本增效，在保证安全的前提下获得更好的经济效益。
3.3 文档生成、工单处理与知识库问答
核电运营过程中产生和需要处理大量的文档资料，包括运行报告、班组日志、设备检修记录、操作规程、技术规范、工作票/工单等。大语言模型在自然语言处理方面的强大能力，为文档处理和信息服务提供了全新的解决方案。
首先，在文档生成方面，LLM可作为文字助手，自动撰写和润色各种报告和记录。例如，在机组运行班组交接时，值长需要撰写值班日志总结当班情况。借助训练过海量运行报告文本的大语言模型，值长只需口述或提供要点，模型即可生成一份格式规范、表述清晰的交接班报告初稿，供值长审核修改。类似地，对于定期的运行分析报告、安全评估报告，模型可以根据数据库中的监测数据和事件记录，自动生成图表并附上分析文字说明。
其次，在工单处理方面，核电站每天都会产生许多工作票、工单请求，例如设备维修工单、运行调整申请等。传统上，这些工单需要人工登记、分发、跟踪。引入LLM后，可以实现对工单的智能分类、内容解析和自动流转。例如，当系统接收到一份由检修人员提交的电机故障维修工单文本时，大语言模型能够读懂其中的描述，识别出涉及的系统和设备，判断优先级，并将工单自动指派给相应专业的工程师处理 。如果工单信息不全，模型还能根据上下文提出需要补充的信息，提高沟通效率。
再次，知识库问答是LLM在核电领域另一个大有可为的场景。核电站拥有庞大的技术文档和经验知识库，如操作规程、设计手册、异常事件报告、设备说明书等。一线人员遇到问题时，常常需要在厚厚的手册或海量文件中查找答案。现在，借助专业领域微调的大语言模型，可以搭建智能问答系统，像一个“核电智囊”随时解答员工疑问 。例如，运行人员可以用自然语言询问：“主泵密封水压力偏低会有哪些可能原因？” 模型将从训练过的知识库（其中包含历年相关故障案例和技术说明）中检索作答，给出可能原因列表并引用相关标准或手册内容 。再比如，维修技师可以询问：“某型柴油机在启动失败时如何复位？” 模型可立即给出操作步骤出处自相应的规程条款。
最后值得一提的是，大语言模型还能辅助翻译和沟通。在核电国际项目或引进技术资料时，LLM可以快速将英文技术文档翻译成中文，并保持专业术语的一致性，比通用翻译软件更准确专业。这有助于消除语言障碍，加快知识引进和输出。
3.4 培训支持与仿真模拟
核电行业对人员培训和技能传承要求极高，传统培训方式包括课堂教学、现场实习以及全范围模拟机演练等。人工智能和大语言模型的加入，为培训支持开辟了新的途径。
一方面，LLM可以扮演智能导师的角色，提供个性化的学习辅导。借助大语言模型构建的培训系统，能够根据每位员工的岗位和技能水平，量身定制培训内容和计划 。例如，新进反应堆操纵员可以在学习过程中随时向AI导师提问，从“堆芯过冷边缘有什么影响？”到“某系统的操作步骤为何这样设计？”，模型都会依据权威教材和专家知识给予解答。这种问答式学习让学员在自学时也有导师指导的体验。
另一方面，在仿真模拟培训中，AI也大有作为。传统的全范围仿真机主要复现核电厂的物理和控制系统响应，而引入AI后，可以增加对“软情景”的模拟。例如，利用LLM可以模拟现场不同角色的对话和决策过程，实现情景演练。在应急演练培训中，模型可以充当“虚拟现场总指挥”或“虚拟监管员”，根据学员的操作步骤实时生成指令下达或提出问题挑战，使演练更加贴近真实。同时，AI还能根据训练情况对学员表现进行评估反馈，指出错误决策并解释正确做法背后的原理。这种智能评估辅导师能够帮助学员迅速改进。再如，在设备维修培训中，结合增强现实(AR)技术，维修人员戴上AR眼镜即可看到AI系统实时提供的操作提示和注意事项，仿佛有经验丰富的师傅在旁指导。
除了人员培训，人才管理也可从AI中受益。例如，通过大模型分析员工的技能矩阵和学习记录，可以帮助管理者发现哪些领域的人才储备不足、需要加强培训，或者为员工制定最佳的职业发展路径。
3.5 安全与合规性支持
核电行业历来将安全和合规视为生命线，在这一领域，人工智能和大语言模型同样能够发挥独特作用。
首先，LLM可以用于安全文件和规程的智能审查。核电厂日常工作中需遵循大量技术规范和安全规程，手工审查文件以确保符合规范既费时又可能有遗漏。借助训练有核安全法规和标准文本的大语言模型，可以对新的工作程序、修改的操作手册等进行自动比对审查，检查其中措辞和要求是否符合相关标准。例如，模型能够识别出某项操作步骤与行业标准要求不符的细微差异，并提示需要修正 。
其次，在运行安全分析方面，AI可以协助识别潜在的安全隐患并提出改进建议。通过机器学习模型分析历史运行事件和人因失误案例，能够总结出一些模式，用于预测未来可能出现的操作失误或系统薄弱环节。例如，模型可能发现某些特定班次、特定操作步骤下更容易出现人因失误，从而建议改进培训或调整程序。这是一种从*“人因预防”走向“人因预测”*的探索，即利用AI提前洞察可能的风险点 。
再次，AI可以用于应急决策支持。在少见的事故工况下，操作人员需要在巨大压力下迅速做出决策。AI系统可基于模拟和历史数据，实时向决策者提供选项评估。例如，在严重事故演练中，智能系统可以根据反应堆参数预测事故走向和各应对方案的结果，供决策团队参考。这相当于一个随时待命的“第二智囊团”，辅助人类做出最佳决策。当然，在实际应用中，这样的建议只能作为辅助手段，最终决定仍由人来下达，但AI的参与无疑提升了信息处理和方案评估的速度。
最后，在核安全文化和合规培训方面，LLM也能发挥作用。模型可以充当安全顾问，回答员工关于法规要求的提问，例如“某级别的核事故报告流程是怎样？”、“消防巡检的频次有哪些规定？”，提供权威准确的答复。这有助于增强全员的合规意识。对于新的监管要求或规章制度，AI还可以自动生成宣传材料、测验题库，帮助快速落实培训，确保每个人都理解遵循。
可以预见，随着这些应用的成熟，AI将成为核电安全管理的有力工具。然而，需要强调的是，无论AI多么智能，在涉及安全和合规的问题上，人类的复核和把关始终必不可少。AI应被视为“强化放大镜”，帮助我们更全面细致地发现问题、纠正偏差，最终目标是把核安全水准推向更高。
4. 核电行业中AI与大语言模型的实践案例及研究进展
全球核电行业高度重视人工智能技术带来的机遇，近年在国内外均出现了将AI和LLM应用于核电的实践探索和研究项目。下面介绍一些当前具有代表性的案例和进展。
在国际上，核工业发达国家和机构也在积极研究将AI和大模型用于核能领域，既包括面向语言与知识处理的LLM，也包括面向控制与分析的机器学习应用。
韩国在核领域的AI应用上动作迅速。韩国原子能研究院于2024年宣布开发了专用于核领域的巨型语言模型“AtomicGPT”，并将其开放发布在HuggingFace平台上共享 。AtomicGPT提供两个版本，参数规模分别为80亿和700亿，相当于当前国际上大型通用模型的规模 。研发团队针对核领域优化了模型的训练：收集了大量核工程常识、公开论文、术语词典、法规和报告作为训练数据，并由具有10年以上经验的核专家参与清洗和标注专业词汇，使模型真正懂核工业语言 。据报道，他们还制定了专门的核领域语言模型评测基准“AtomBench”，测试显示AtomicGPT在核专业任务上的表现优于Meta的Llama等通用大模型，在答案准确率上高出5%至24%不等 。这证明了领域专属大模型在专业准确性上的优势。研发者指出，由于核领域存在大量日常生活中罕见的技术术语且含义特殊，通用的ChatGPT在检索和解答时有明显局限，加之商业模型可能存在数据安全隐患，因此开发专用的AtomicGPT非常必要 。AtomicGPT的目标应用包括：辅助准备各类核电领域报告、进行合规性审查、技术方案验证、标准化操作流程编写以及配置管理等，以显著提高工作效率并尽量减少人为错误 。这一举措引起了国际关注，被视为核工业数字化和AI应用的重要里程碑。
国际原子能机构(IAEA) 也在推动全球核能领域对AI的研究合作。IAEA自2021年起设立了相关工作组并发布报告，探讨AI在核电厂运维中的应用潜力和带来的安全监管挑战 。他们牵头的一个协调研究项目正在研究AI和创新技术如何帮助加速小型模块堆（SMR）的部署 。IAEA还在考虑设立专门聚焦AI的合作中心，以凝聚各成员国的力量攻关共性问题 。与此同时，IAEA与各国核安全监管机构探讨如何为AI应用制定指导方针和许可框架，以确保在不影响安全的前提下推动新技术采用 。例如，在2023年的论坛上，业内讨论了是否需要全新的监管方法来应对AI/LLM的“黑箱”性质，还是可以基于现有标准稍作调整 。这种国际层面的合作和讨论，有助于在技术和监管上双管齐下，为AI在核电行业的大规模应用铺平道路。
在美国，核电公司与研究机构也展开了多项AI应用探索。美国电力研究院（EPRI）已开展项目评估生成式AI在电力领域的应用可行性，专家认为现有模型非常强大，各方正努力开发更适合工业用途的新工具 。一些核电站运营商开始试验将机器学习用于实时监测和预测性维护，软件对传感器海量数据进行自动分析，帮助工程师从海量信息中解脱出来，只需关注被AI标记的异常 。在核设施安防巡检方面，美国的核设施使用了波士顿动力的Spot机器人（前文提及）以及其他机器人，比如ANYbotics公司的四足机器人ANYmal，用于核废料储存库和管道的定期巡检，减少人工暴露风险 。另外，美国初创公司和国家实验室也在开发数字孪生技术，将核电站的物理行为以高保真模型复现，并结合AI用于优化反应堆控制策略、自主异常响应等。这些都体现了AI在核电行业国外实践中的广泛性。
欧洲方面，法国电力集团(EDF)等也十分关注AI。EDF的工程师们利用深度学习改进核反应堆的水力学、结构力学仿真模型，加速反应堆设计和安全分析。一些欧洲项目在探索AI如何用于核电厂的退役与去污过程管理，通过计算机视觉来识别需要处理的部件、规划机器人拆解路径等。英国则在核电站人因绩效分析中引入了AI，用于分析运行人员的操作数据，评估工作负荷与风险因素。
综合来看，国外在AI赋能核电领域的实践既有政府机构主导的顶层推动（如IAEA、各国监管讨论），也有企业层面的具体应用落地（如韩国AtomicGPT，美国核电站的机器人巡检等）。整体趋势是，全球核电行业正逐步建立起从研发到应用、从技术到监管的生态体系：既鼓励技术创新，又注重安全规范，为未来更广泛、更深入地应用人工智能奠定基础。
5. 效益、挑战与未来发展趋势
5.1 应用效益分析
将人工智能和大语言模型应用于核电运营，预期将带来一系列积极效益：
• 效率提升，成本降低：AI可以自动执行许多过去需人工完成的繁杂任务，例如巡检、数据分析、报告生成等，大幅节省人力时间。并且AI能够更快处理海量信息，帮助工程师更高效地做出决策。例如，在设备故障诊断中，机器学习模型往往比人工更早发现征兆，从而及早安排维修，减少非计划停机时间 。整体而言，通过优化运行和维护计划，核电站的运作效率提高，维护和人力成本下降，经济效益可观 。
• 安全性和可靠性增强：AI辅助系统可以减少人为失误，对异常情况做出更及时准确的响应。例如，智能巡检机器人代替人在高辐射区操作，使人员远离危险环境。又如，AI对操作人员的决策提供双重检查和建议，降低了疏忽大意导致事故的概率。对于核电这样严要求的行业，任何安全指标的改进都具有巨大价值。AI还能通过更精密的监控和预测，避免设备的小问题演变成大事故，增强了电站长期运行的可靠性 。
• 知识传承与人力资源优化：借助大语言模型搭建的知识库问答和培训系统，新进人员可以更快掌握技能，经验得以在组织内部有效传承，不再过度依赖少数专家的个人经验。这对于正面临老员工逐步退休、新生力量需要快速成长的核电行业尤为重要。AI导师和数字知识库让员工随时随地学习，提高了整体人才素质和技能水平。长远看，这有助于打造一支更数字化、知识型的核电运维队伍。
• 决策支持科学化：AI能够在决策过程中提供数据驱动的客观分析，弥补人类可能存在的经验盲区或情绪影响。例如，大数据算法对不同运行工况进行仿真比选，找出最佳方案供管理层采纳；在应急情况下，AI迅速评估各种处置措施的风险利弊，帮助指挥者全面衡量。这使核电运营的决策更加科学理性。特别是在复杂系统优化方面，AI往往能找到人类难以凭直觉发现的改进空间，实现性能提升。
• 创新业务和服务：AI的引入还可能催生新的业务模式，例如面向电网的灵活出力优化服务、面向公众的智能科普与沟通平台等。通过释放员工从繁琐事务中的精力，企业可以把更多人力投入到创新性工作中，开发新的利润增长点。总体来说，AI赋能将提高核电运营企业的竞争力和社会形象。
5.2 面临的挑战与风险
尽管AI/LLM应用前景光明，但在实际落地过程中也面临诸多挑战，需要审慎应对：
• 可靠性与可信任：在核电这样的高风险行业，AI系统自身的可靠性和结果可信度是首要关切。模型出现误判或“幻觉”将带来安全隐患。例如，如果大语言模型对一个操作问询给出错误答案且操作员轻信执行，可能引发不良后果。因此目前业界对于在关键决策环节直接依赖AI仍持谨慎态度 。如何验证和验证AI系统的性能，建立对AI结论的充分信心，是一大挑战。这可能需要引入冗余检查机制，如AI建议必须经人工复核，或者多个独立AI系统交叉验证，以确保万无一失。
• 模型可解释性与监管合规：如前文所述，LLM的黑箱特性导致其决策过程难以解释 。这与核安全追求透明可追溯的要求相矛盾，也使监管机构在审批AI用于核电时心存顾虑 。未来若要让AI参与实际运行决策，必须提高其可解释性，或者发展出让AI行为可验证的技术标准。同时，核安全监管需要针对AI制定新的合规要求和审查方法。目前各国监管者正在探讨这一课题，例如是否将AI的软件验证和确认(SV&V)纳入核设施许可的一部分 。只有当监管框架成熟，AI才能真正大规模用于核电站运行。
• 数据和训练资源：训练高质量的核电专用AI模型，需要大量高质量数据作为支撑，包括运行数据、故障案例、文本资料等。然而核电数据往往涉及机密和敏感信息，数据共享受到限制。如何在保证安全的前提下，打破数据孤岛、融合多电厂数据，并利用迁移学习、联邦学习等技术共享模型能力，是需要解决的问题。另一方面，训练和运行大模型需要强大的算力资源和专业技术团队投入，这对一些企业来说也是不小的挑战和成本负担。
• 人才和组织准备：AI技术的引入对组织和人员也是一种变革。首先需要具备跨核电工程和AI算法的复合型人才队伍，既懂核电专业又精通数据科学，来负责AI项目的开发和维护。目前这类人才相对稀缺，需要通过产学研合作加快培养。其次，在组织层面，要取得业务和管理团队对AI的认同，克服对新技术的抵触情绪。一线员工也需培训以掌握和正确使用AI工具。如果缺乏配套的人才与文化建设，AI系统即使上线也可能因使用不当或信任不足而无法发挥作用。
• 安全与伦理：AI应用可能引入新的网络安全风险，例如深度学习模型可能受到对抗样本攻击，或大语言模型接口被不当利用查询敏感信息。因此在部署AI时需同步加强网络安全防护和权限管理，确保AI系统本身不成为新的薄弱点。另外，大模型训练数据中的偏见和伦理问题也需关注，防止AI在决策中出现歧视性倾向，或对安全问题做出不符合伦理的选择。这要求在开发阶段就严格测试，必要时对模型输出进行过滤和约束。
5.3 未来发展趋势展望
展望未来，人工智能与大语言模型在核电运营中的应用有望持续演进和深化，主要呈现以下趋势：
• 模型专业化与融合：通用大模型固然强大，但各行业正在涌现领域专属模型。未来会有更多针对核安全分析、反应堆物理、设备健康管理等细分领域优化的模型出现。这些模型参数规模未必极端庞大，但会在特定任务上表现优异。同时，不同模型间的融合也将是趋势。例如，将语言模型与时间序列分析模型结合，处理既包含文本又包含传感器数据的复杂问题；或是融合视觉模型，实现多模态的“读图回答”。这种跨模态大模型能让AI更全面地感知核电场景（看得见设备图像又读得懂技术手册），提供更加一致可靠的决策支持。
• 可解释和可控的AI：针对高安全领域的需求，研究人员将更加注重开发**可解释AI(XAI)**技术，使模型的推理过程对人类更加透明。例如，通过提取大模型内部注意力机制的权重，来标注模型在回答某问题时参考了知识库中的哪些文档、哪些条款，从而输出带有依据引用的回答。再者，结合知识图谱技术，用符号逻辑的推理链去约束和解释深度学习模型的结果也是一大方向。在可控性方面，强化学习会被用于进一步调整模型，使其输出严格遵循预设规则，避免越界。这些努力将逐步消弭“黑箱”疑虑，为监管机构接受AI创造条件。
• 实时在线学习：目前的大模型大多离线训练、定期更新。未来随着算法改进和算力增强，模型有望具备在线学习能力，及时吸收新出现的数据。例如，核电站新增了一套设备，模型可以即时学习其说明书内容；又如发生了新的运行事件，模型将事件报告纳入知识库，从而“记住”这次经验。这种持续学习能力将使AI始终跟上最新的现场情况。此外，线上部署的模型还可通过与人交互不断自我完善，比如记录人类专家纠正它错误答案的反馈，从而变得越来越智能可靠。
• 深度嵌入决策流程：随着AI可靠性的提高，其应用将从辅助决策逐步走向更深的参与。我们可能会看到人机协同决策模式在中长期成为常态：很多运行优化由AI自动完成，人主要在异常时介入；常规工单调度完全交给AI处理，人只需监管审核；甚至在反应堆控制系统中，引入通过验证的AI算法实现比传统控制器更优的控制。值得一提的是，小型模块堆（SMR）和先进核反应堆由于本身设计集成了更高程度的自动化，非常适合与AI深度融合，实现更加自主管理的“智能核电站”。未来的新核电厂有望在设计之初就考虑AI体系的搭建，包括传感器布局、数据接口标准等，为AI大显身手创造条件。
• 行业协作与标准化：AI在核电的应用将促进行业内更紧密的协作，各运营公司、研究机构可能通过联盟或IAEA平台共享非敏感的数据集和模型经验，加速技术成熟。同时，标准化工作会提上日程，如制定核电AI系统的安全分类标准、可靠性验证指南、数据接口规范等，使AI应用有章可循。类似90年代出台的软件安全标准如何融入核安全，现在也需要建立AI的行业标准和认证体系。一些国家可能率先将AI写入核安全法规，要求新建机组配置一定能力的智能监测或决策支持系统，从政策层面推动行业升级。
• 培养新型人才：人工智能的深入应用也在改变核电专业的人才结构。未来核电运营企业将需要大量既懂核工程又懂AI的人才。例如，岗位上可能出现“核电AI分析师”、“反应堆智能控制工程师”等新角色。这要求高校和企业联合培养复合型专业人才。可以预见，在核工程专业的课程中，数据科学、机器学习将成为重要模块；反之，在计算机/AI专业的应用课程中，也会涉及能源和核技术案例。掌握AI工具将成为核电工程师的基本技能之一，就像今天熟练使用办公自动化一样普遍。
结语： 总的来说，人工智能与大语言模型正以令人振奋的方式拓展着核电运营的技术边界。它既能接管繁琐劳务、优化系统性能，又能帮助人类获取知识、做出明智决策，从而提升核电站的安全性和经济性。当然，我们也清醒地认识到，在这样关系重大、安全第一的行业中，引入任何新技术都必须慎之又慎。AI不是核电安全的“万灵药”，而应被视为强有力的工具和助手。只有在人机优势互补、监管科学跟进的前提下，才能让这项技术真正落地生根。面向未来，随着技术的进步和应用经验的积累，我们有理由相信：人工智能将成为核电运营不可或缺的一部分，为核能的安全高效利用保驾护航，推动整个行业迈向智能化的新时代。
参考文献：
- Wolfgang Picot, Enhancing Nuclear Power Production with Artificial Intelligence, IAEA Bulletin, 2023 .
- AI大模型为核电行业带来变革，探索从人因预防到人因预测, 澎湃新闻, 2024 .
- 韩国原子能研究院, 核领域人工智能巨型语言模型“AtomicGPT”发布, 2024 .
- Nelly Ngoy Kubelwa et al., AI’s potential applications for NPPs, IAEA, 2023 .
- Mikayla Kreuzberger, Spot the robot dog helps humans inspect nuclear power plant, Duke Energy, 2022 .
- Bill Meldrum, Inspection Robotics at Oconee Nuclear Station, Duke Energy, 2022 .
- Jeremy Renshaw, Machine learning in nuclear industry, EPRI/IAEA, 2023 .