人工智能已成为势不可挡的科技潮流。核工业作为我国高科技战略产业，正积极迎接新一轮科技变革，抓住人工智能向工业渗透融合的战略机遇期，积极推进智能化技术的研究和创新应用。

人工智能概念的提出和基础理论研究已有半个多世纪。近年来，随着大数据、互联网、物联网等信息技术的发展，人工智能进入蓬勃发展阶段，特别是以深度神经网络为代表的人工智能技术跨越了科学与应用的鸿沟，在图像分类、语音识别、人机对弈、无人驾驶等领域表现优异。

核科学与核技术诞生于上世纪物理学的黄金年代，并作为引领第三次科技革命的核心学科，为人类科技的整体进步提供了强大的驱动力。例如，芯片半导体的高纯度材料制备工艺，最早建立在核材料工艺基础上；World Wide Web，即我们用的www互联网，诞生于欧洲核子中心；各国超级计算机的研发，主要是出于核军工的需求；人工智能计算所依赖的底层数值求解库，大都由核相关实验室开发……

核工业作为战略基石行业，拥有大量顶尖科学家和实力雄厚的国家级实验室。在此轮人工智能热潮中，各大核相关实验室凭借其人才、计算资源、实验设施的优势，已经开展了很多人工智能方面的研究。例如美国的阿贡、橡树岭、爱达荷等核领域国家实验室，正在使用人工智能方法开展新型核材料研发、分子尺度物理现象模拟等工作。国内清华大学在核电厂状态智能诊断算法方面，也已经开展了多年研究。除基础研究外，国内核工业界也开展了一些智能应用研发工作，部分产品已基本成熟，具备工程应用的能力。

为核设施安全保驾

2018年，国家多个部门联合发布了《关于进一步加强核电运行安全管理的指导意见》，明确要求“推进信息化、智能化、大数据等新技术在核电运行安全管理中的应用”。国内各核电集团均已全面启动数字核电、智慧核电建设，国际上各核电强国也纷纷布局发力，智慧核电已成为世界各核电国家竞相争夺的新高地。国家核电重大专项战略咨询专家组组长、国际核能院院士张勤表示，核电站故障多数由小的常规故障引起，因操作人员不能在复杂工况下及时做出正确判断、采取正确措施，往往会导致严重事故发生。采用人工智能技术，可在复杂环境下及时发现故障工况，提前预报故障，及时诊断故障原因并预测故障发展，同时提供精准的应对措施建议，显著提高所有核电站的安全性和可用度。

在核电厂设备运行维护上，人工智能表现出色。核电厂有数十个系统，囊括上百个专业，设备众多，传统运行维护及检修需要耗费大量人力、物力。随着智能仪表广泛应用，大量设备状态信号被监测，形成核电运行大数据，配合智能算法，能够对设备状态进行快速预测和诊断。目前，国内相关设计院和业主都加大了核电智能运维方面的研发投入，并取得了一定进展。在核电关键设备故障诊断与预测方面，中国核动力研究设计院研发的反应堆远程智能诊断平台PRID，使用自主开发的智能诊断分析算法，对关键设备准确、及时开展智能诊断分析，提出运维策略，开创了信息化、一体化、智能化的核电关键设备运维新模式，可实现群堆状态下的反应堆关键设备智能诊断的可视化展示，对于关键设备诊断分析的质量和效率具有显著提高作用。

2018年11月，中国核能电力股份有限公司对外发布设备可靠性管理系统ERDB。大数据寿命预测是ERDB的亮点功能之一，通过对电厂设备各类数据的智能分析，数据的深度学习，可科学准确预测设备的劣化趋势，及时合理地为后续维修策略提供依据。ERDB系统集设备管理的数据、管理、经验为一体，不仅帮助电厂实现设备的智能化健康管理，更为电厂提供长期的可靠性提升方法与经验。

此外，智能人因工程表现可圈可点。安全是核工业的生命线。在引发核电各种事故的诸多因素中，人因失效是重要方面。考虑到人因的特点，将智能技术引入核电人因工程，可以有效提升核电安全运行水平。例如，核电厂先进控制室智能化人机接口系统，可使操作员快速准确获取信息，尽快排除故障，避免事故扩大，降低核电站风险；同时可以降低操作员诊断失误率，防止由于人因失误而带来的风险升级，使我国核安全管理水平与核电厂的安全水平有所提高。

以上所述应用大都是使用智能算法诊断或预测测量数据，体现出较多统计学特点。目前，智能方法正在与先进仿真技术相融合，即将统计模型与物理仿真结合。国内在该领域也开展了一定工作。例如在研究堆领域，中国原子能科学研究院研究发布了数字微堆系统，构建了一个虚拟数字反应堆集成开发环境，对安装、首次临界、运行、应用、退役和安全等开展全方位模拟仿真。据介绍，采用数字微堆系统后，新设计和建造一个微堆将显著缩短建设周期，节省建设投资，并可为用户提供数字化运行和维修培训及教学系统。

核科技应用走向智能化

核燃料元件既是核电站的能量源泉，又是保护核电安全的第一道屏障。智能制造可以有效避免和消除人因对产品质量造成的直接和间接影响，保证产品质量稳定性。例如，仅生产线端塞焊岗位中的上管、焊接、再上管动作，工人一天下来要重复3000多次，劳动强度大，极易出现失误。而智能制造不仅节省大量人力，更保障了产品质量可靠性。中核集团原子能公司通过引进国外先进装备和技术，在消化吸收基础上坚持自主创新，实现了芯块制备、燃料棒制造及组件生产线主要工序的自动化生产、物料的自动化转运和数据采集，正在重点推进智能化核燃料产业建设。

近年来，中核集团核四院与天山铀业致力于数字矿山探索，瞄准国际先进矿山技术和管理经验，不断提升自动化、信息化水平，初步建成了集工艺过程控制、生产场所实时监控、生产流程统一调度、应急管理综合指挥为一体的智能管理网络平台。特别是地浸采铀生产及管理过程中的矿山资源已实现四维动态管控，管理者可实时掌握资源状况，消除信息“孤岛”，实现了地浸矿山的可视化和数字化。目前，天山铀业的关键工艺数控化率已经达到80%以上，改善了资源利用率，降低了生产成本，提高了安全环保水平。

机器人与智能装备也是核工业智能化的重要方向。核电机器人可替代人潜入核电站拍摄传递图像，让人们更真切了解核电站内部真实状况，也可在高辐射区域代替人工开展一些特殊操作。例如，中国科学院自行研制的多功能水下智能检查机器人已先后为中核、中广核等多家单位提供支持。国家863计划“核反应堆专用机器人技术与应用”课题在广西防城港核电基地通过验收，研发出6款核电智能机器人。随着我国具备完全自主知识产权的三代核电技术“华龙一号”落地，将推动更多核电相关自主智能装备技术不断涌现。

深度学习图像识别技术在本轮人工智能热潮中取得了较大突破，已趋于成熟并得到广泛认可和应用。例如人脸识别、智能安防等。核领域也开展了一系列与深度图像识别技术相关的交叉研究。在医疗影像诊断方面，我国科研团队研发了核磁共振医学影像智能分析系统“阿尔法医生”，取得了比拟人类医生的诊断准确率，并大幅提升了诊断速度。在工业影像诊断领域，使用智能算法可以实现全天候、快速、高于人类准确率的核级焊缝X射线探伤识别应用。美国普渡大学采用深度图像智能识别技术，开发了堆内金属构件裂缝图像识别模块，能够对照相机拍摄的堆内构件照片进行分析，自动寻找裂缝，可有效减轻检测人员工作量，避免人因失误，保证核反应堆运行安全。

新技术值得期待

人工智能在核领域的一个新技术方向，是基础物理现象建模。核反应堆工程涉及多个学科，其中一些物理现象比较复杂，难以通过理论推导得到准确的通用基础模型。由此导致新型反应堆或换热器的设计仍然离不开热工实验，需要花费大量资金搭建实验装置。随着实验技术的进步，目前对于沸腾、流动等复杂现象能够开展更加精细的测量，得到大量数据。美国的科研团队正研究采用深度神经网络的技术分析海量实验数据，以建立适用性更广的热工水力学基础模型，从而减少新设计对于大型实验设施的依赖。

核反应堆的少人或无人值守智能运行也前景看好。目前，通过使用智能化技术，一些常规发电厂已经实现了少人值守，并在探索无人值守，这将有利于避免人因失误。与火电厂相比，核电厂的安全标准和要求非常高，进一步研究打造以无人监测、少人值守为目标的智慧核电运营模式，可有效提升核电运行安全水平。此外，对于未来太空、深海区域的核反应堆，因环境特殊性需要实现无人智能运行。目前，美国正在开发适用于火星等太空环境的核反应堆，智能运行是其中的关键技术。

对于人类而言，人工智能仍有很多需要探索的领域。由于安全是核工业的生命线，核领域通常会采用成熟可靠的技术，并且需要严格管理，这在一定程度上限制了人工智能在核领域的深度应用，更无法替代人类。但人工智能能够起到良好的辅助、支持作用，减少人因失误。随着人工智能研究的深入，相信核领域的智能化程度会越来越高，核工业的安全将更加有保障。

（作者单位：中国核科技信息与经济研究院）