當下，席卷全球的人工智能(AI)浪潮的一個關鍵就是人工智能技術在各個產業領域的落地應用。核電領域近年來也廣泛應用人工智能，隨著技術的不斷進步和應用范圍的不斷擴大，為核電產業發展帶來巨大變革。

“近年來，隨著核電技術逐漸成熟和規范，再加上人工智能技術在大數據上取得的重大突破，核電智能化已成為核領域的一個非常重要的研究方向，對于提升核電站的安全性和經濟性具有重要意義。”在3月20日中國經營報社、中經傳媒智庫主辦的“人工智能涌現 產業生態創新”專題研討會上，清華大學核研院助理研究員、人工智能青年學者張天昊如是表示。

核電智能化由來及應用

核電是人工智能最早的應用對象之一，智能核電的概念起源于上世紀80年代，尤其是在第二次人工智能寒潮來臨前，有大量的專家學者開展智能核電研究工作，通過建立專家系統提高核電站的自動化水平，從而提升經濟性。由于核電站是一個非常復雜的大系統，存在著大量的相互耦合的設備，相關運行參數也是海量的，當時的人工智能技術還難以滿足核電提出的需求。此外，幾次嚴重核事故的發生，也導致了專家學者將研究重心轉移到核安全方向，智能核電研究在當時幾乎停滯。

近年來，隨著核電技術逐漸成熟、規范，以及人工智能技術的重大突破。核電智能化已成為核領域一個非常重要的研究方向。

清華大學核能與新能源技術研究院(簡稱核研院，工程代號為200號)正是該研究領域的先驅。從上世紀60年代起，核研院科研與工程團隊完成了多個先進反應堆型的研發。其中，具有固有安全性的高溫氣冷堆技術榮獲國家最高科學技術獎，圍繞該技術自主建設的石島灣核電站于去年年底正式商運投產，標志著我國在第四代核電站技術中走在了世界前列。核研院計算機與控制研究室負責與核電儀表、控制、電氣，以及智能化相關的設計和研究工作。

比如說，在核電的設計階段，數字孿生技術可以將設計圖紙具象化，通過全廠三維模型可以更好地、更直觀地檢測設備布局的合理性，以及設計的可靠性。同時，可以通過虛擬現實等技術打通數字化電廠與人員之間的交互通道，在核電站建造完成之前，對相應運維人員進行培訓。此外，大模型技術也逐步應用到核電建造前的審查與安全性評估工作中，與傳統的人工審核模式相比，智能審查的審核速度提高約百倍，單項目可節約成本超過1000萬元。

張天昊介紹，人工智能技術也在逐步應用于核電站的建造階段。中核集團推出多個智慧工地統建試點項目，不僅能采用相關技術對現場人員進行更有效管控，還可以通過模塊化提升施工質量和施工工效。

在核電站的運營階段，需要借助現有的深度學習、強化學習等技術去開發操縱員輔助運行決策系統，以減輕主控制室操縱員的認知負荷，減少人為失誤。比如，記錄表明，在三哩島事故中，事故初期2小時產生8萬多報警，影響操縱員作出有效操作。因此，就需要通過人工智能技術去開發操縱員輔助運行決策系統，輔助操縱員監控關鍵設備、關鍵系統的運行參數，輔助操縱員分析核電站運行狀態，輔助操縱員判斷核電站異常情況，并向操縱員提供操作建議。

“開發操縱員輔助運行決策系統涵蓋了與操縱員對設備和系統感知和決策相關的大量的智能化工作，對于提升核電站的經濟性和安全性具有重要意義。同時，機器人技術也有助于核電站的運維。比如，采用機器人技術完成特殊環境的巡檢，以及遠程作業等工作，以解放高輻射環境下的工作人員。”張天昊說。

總之，從核電站前期的設計工作，到中期的建造工作，以及之后的運營工作，人工智能技術正逐步應用到這些場景中，并發揮重要作用。

核電智能應用的難點及機遇

雖然智能核電可以簡單理解為，通過一些專業知識、專家經驗，以及一些數據去開發相應的系統，通過完成識別、預測、決策等任務，來提升核電站某一環節的性能。但是，由于核電站是一個非常復雜的系統，人工智能系統的開發周期往往較長，存在著大量的挑戰。

張天昊認為，核電站的復雜性對人工智能技術提出了比較高的要求。比如說，核電站的數據是多源、多模態的，并且異常樣本非常稀缺。數據的完整性和可靠性對于開發人工智能系統提出了較大的挑戰。其次，針對核電這一特殊領域，人工智能模型的安全性是需要考慮的。比如說，模型如何受到約束，從而不會對電廠造成重大的影響;保護系統如何不被網絡攻擊，并且在人為誤操作的情況下還能維持穩定性等，都對于人工智能技術落地有著重要影響。

“還有一點我覺得也非常重要，就是現在人工智能的可解釋性問題。針對這樣的復雜模型，如何在符合保密性要求的情況下，對作出感知和決策的依據，以及所產生的長期影響進行解釋?這也是核電對人工智能所提出的要求。”張天昊表示，人工智能落地核電還需要考慮如何通過離線數據對開發的模型進行評估，并且當模型應用到核電站時，如何對其在線更新進行安全監督等，都是需要去思考的問題。

不過，這些挑戰同樣也是機遇。智能核電的研究對于核電領域和人工智能領域都會產生很大的影響。比如，強化學習技術已經實現了對托卡馬克裝置等離子體的控制，并且發現了新的等離子體形態;深度學習技術也已能在300秒前成功對等離子體撕裂現象進行預測，從而通過人工干預避免事故的發生。這些技術有助于推進核聚變領域的發展。

張天昊認為，在更為成熟的核裂變領域，無論是在第三代還是在第四代核電站中，智能核電對于經濟性和安全性產生更重要的影響。2022年，國家將智慧核電放到了能源領域的“十四五”規劃中，重點強調了前面所提到的核電站數字孿生、操縱員輔助運行決策系統，以及核工業機器人等技術。

同樣，在國際上，美國核管理委員會提出了2023—2027年人工智能應用到核電領域的方針，定義了核電從自動化到自主化發展過程中，從Level 0到Level 4每一個等級的定義。比如，Level 0階段就是無人工智能系統，僅通過人工和自動化系統配合完成核電站的相關工作。Level 1階段為輔助系統，相關人員可以通過人工智能系統提供的信息，對非安全設備和系統進行操作。Level 2階段為增強系統，其在Level 1的基礎上，將人工智能系統的作業范圍拓展到安全設備和系統中。Level 3階段為監督系統，人工智能系統可以直接對核電站進行操作，但需要相關人員對其行為進行監督。Level 4階段為自主系統，不再需要人員介入。“該方針鼓勵核電領域研究人員根據設備和系統的重要程度，去自行設計相應的人工智能系統，以提升自主化水平。”張天昊說。

同時，國際原子能機構和國際電工委員會也在制定一些人工智能應用到核電領域的標準，來自中國的專家和學者在其中起到關鍵作用。“我覺得人工智能技術正在逐步應用到核電領域，國家的政策和國際標準的制定對于智能核電的發展也產生了巨大的推動力。智能核電不僅能為其他工業智能化發展提供參考，也可以提供共性應用技術。” 張天昊表示。