人工智能已成為勢不可擋的科技潮流。核工業作為我國高科技戰略產業，正積極迎接新一輪科技變革，抓住人工智能向工業滲透融合的戰略機遇期，積極推進智能化技術的研究和創新應用。

　　人工智能概念的提出和基礎理論研究已有半個多世紀。近年來，隨著大數據、互聯網、物聯網等信息技術的發展，人工智能進入蓬勃發展階段，特別是以深度神經網絡為代表的人工智能技術跨越了科學與應用的鴻溝，在圖像分類、語音識別、人機對弈、無人駕駛等領域表現優異。

　　核科學與核技術誕生于上世紀物理學的黃金年代，并作為引領第三次科技革命的核心學科，為人類科技的整體進步提供了強大的驅動力。例如，芯片半導體的高純度材料制備工藝，最早建立在核材料工藝基礎上;World Wide Web，即我們用的www互聯網，誕生于歐洲核子中心;各國超級計算機的研發，主要是出于核軍工的需求;人工智能計算所依賴的底層數值求解庫，大都由核相關實驗室開發……

　　核工業作為戰略基石行業，擁有大量頂尖科學家和實力雄厚的國家級實驗室。在此輪人工智能熱潮中，各大核相關實驗室憑借其人才、計算資源、實驗設施的優勢，已經開展了很多人工智能方面的研究。例如美國的阿貢、橡樹嶺、愛達荷等核領域國家實驗室，正在使用人工智能方法開展新型核材料研發、分子尺度物理現象模擬等工作。國內清華大學在核電廠狀態智能診斷算法方面，也已經開展了多年研究。除基礎研究外，國內核工業界也開展了一些智能應用研發工作，部分產品已基本成熟，具備工程應用的能力。

　　為核設施安全保駕

　　2018年，國家多個部門聯合發布了《關于進一步加強核電運行安全管理的指導意見》，明確要求“推進信息化、智能化、大數據等新技術在核電運行安全管理中的應用”。國內各核電集團均已全面啟動數字核電、智慧核電建設，國際上各核電強國也紛紛布局發力，智慧核電已成為世界各核電國家競相爭奪的新高地。國家核電重大專項戰略咨詢專家組組長、國際核能院院士張勤表示，核電站故障多數由小的常規故障引起，因操作人員不能在復雜工況下及時做出正確判斷、采取正確措施，往往會導致嚴重事故發生。采用人工智能技術，可在復雜環境下及時發現故障工況，提前預報故障，及時診斷故障原因并預測故障發展，同時提供精準的應對措施建議，顯著提高所有核電站的安全性和可用度。

　　在核電廠設備運行維護上，人工智能表現出色。核電廠有數十個系統，囊括上百個專業，設備眾多，傳統運行維護及檢修需要耗費大量人力、物力。隨著智能儀表廣泛應用，大量設備狀態信號被監測，形成核電運行大數據，配合智能算法，能夠對設備狀態進行快速預測和診斷。目前，國內相關設計院和業主都加大了核電智能運維方面的研發投入，并取得了一定進展。在核電關鍵設備故障診斷與預測方面，中國核動力研究設計院研發的反應堆遠程智能診斷平臺PRID，使用自主開發的智能診斷分析算法，對關鍵設備準確、及時開展智能診斷分析，提出運維策略，開創了信息化、一體化、智能化的核電關鍵設備運維新模式，可實現群堆狀態下的反應堆關鍵設備智能診斷的可視化展示，對于關鍵設備診斷分析的質量和效率具有顯著提高作用。

　　2018年11月，中國核能電力股份有限公司對外發布設備可靠性管理系統ERDB。大數據壽命預測是ERDB的亮點功能之一，通過對電廠設備各類數據的智能分析，數據的深度學習，可科學準確預測設備的劣化趨勢，及時合理地為后續維修策略提供依據。ERDB系統集設備管理的數據、管理、經驗為一體，不僅幫助電廠實現設備的智能化健康管理，更為電廠提供長期的可靠性提升方法與經驗。

　　此外，智能人因工程表現可圈可點。安全是核工業的生命線。在引發核電各種事故的諸多因素中，人因失效是重要方面。考慮到人因的特點，將智能技術引入核電人因工程，可以有效提升核電安全運行水平。例如，核電廠先進控制室智能化人機接口系統，可使操作員快速準確獲取信息，盡快排除故障，避免事故擴大，降低核電站風險;同時可以降低操作員診斷失誤率，防止由于人因失誤而帶來的風險升級，使我國核安全管理水平與核電廠的安全水平有所提高。

　　以上所述應用大都是使用智能算法診斷或預測測量數據，體現出較多統計學特點。目前，智能方法正在與先進仿真技術相融合，即將統計模型與物理仿真結合。國內在該領域也開展了一定工作。例如在研究堆領域，中國原子能科學研究院研究發布了數字微堆系統，構建了一個虛擬數字反應堆集成開發環境，對安裝、首次臨界、運行、應用、退役和安全等開展全方位模擬仿真。據介紹，采用數字微堆系統后，新設計和建造一個微堆將顯著縮短建設周期，節省建設投資，并可為用戶提供數字化運行和維修培訓及教學系統。

　　核科技應用走向智能化

　　核燃料元件既是核電站的能量源泉，又是保護核電安全的第一道屏障。智能制造可以有效避免和消除人因對產品質量造成的直接和間接影響，保證產品質量穩定性。例如，僅生產線端塞焊崗位中的上管、焊接、再上管動作，工人一天下來要重復3000多次，勞動強度大，極易出現失誤。而智能制造不僅節省大量人力，更保障了產品質量可靠性。中核集團原子能公司通過引進國外先進裝備和技術，在消化吸收基礎上堅持自主創新，實現了芯塊制備、燃料棒制造及組件生產線主要工序的自動化生產、物料的自動化轉運和數據采集，正在重點推進智能化核燃料產業建設。

　　近年來，中核集團核四院與天山鈾業致力于數字礦山探索，瞄準國際先進礦山技術和管理經驗，不斷提升自動化、信息化水平，初步建成了集工藝過程控制、生產場所實時監控、生產流程統一調度、應急管理綜合指揮為一體的智能管理網絡平臺。特別是地浸采鈾生產及管理過程中的礦山資源已實現四維動態管控，管理者可實時掌握資源狀況，消除信息“孤島”，實現了地浸礦山的可視化和數字化。目前，天山鈾業的關鍵工藝數控化率已經達到80%以上，改善了資源利用率，降低了生產成本，提高了安全環保水平。

　　機器人與智能裝備也是核工業智能化的重要方向。核電機器人可替代人潛入核電站拍攝傳遞圖像，讓人們更真切了解核電站內部真實狀況，也可在高輻射區域代替人工開展一些特殊操作。例如，中國科學院自行研制的多功能水下智能檢查機器人已先后為中核、中廣核等多家單位提供支持。國家863計劃“核反應堆專用機器人技術與應用”課題在廣西防城港核電基地通過驗收，研發出6款核電智能機器人。隨著我國具備完全自主知識產權的三代核電技術“華龍一號”落地，將推動更多核電相關自主智能裝備技術不斷涌現。

　　深度學習圖像識別技術在本輪人工智能熱潮中取得了較大突破，已趨于成熟并得到廣泛認可和應用。例如人臉識別、智能安防等。核領域也開展了一系列與深度圖像識別技術相關的交叉研究。在醫療影像診斷方面，我國科研團隊研發了核磁共振醫學影像智能分析系統“阿爾法醫生”，取得了比擬人類醫生的診斷準確率，并大幅提升了診斷速度。在工業影像診斷領域，使用智能算法可以實現全天候、快速、高于人類準確率的核級焊縫X射線探傷識別應用。美國普渡大學采用深度圖像智能識別技術，開發了堆內金屬構件裂縫圖像識別模塊，能夠對照相機拍攝的堆內構件照片進行分析，自動尋找裂縫，可有效減輕檢測人員工作量，避免人因失誤，保證核反應堆運行安全。

　　新技術值得期待

　　人工智能在核領域的一個新技術方向，是基礎物理現象建模。核反應堆工程涉及多個學科，其中一些物理現象比較復雜，難以通過理論推導得到準確的通用基礎模型。由此導致新型反應堆或換熱器的設計仍然離不開熱工實驗，需要花費大量資金搭建實驗裝置。隨著實驗技術的進步，目前對于沸騰、流動等復雜現象能夠開展更加精細的測量，得到大量數據。美國的科研團隊正研究采用深度神經網絡的技術分析海量實驗數據，以建立適用性更廣的熱工水力學基礎模型，從而減少新設計對于大型實驗設施的依賴。

　　核反應堆的少人或無人值守智能運行也前景看好。目前，通過使用智能化技術，一些常規發電廠已經實現了少人值守，并在探索無人值守，這將有利于避免人因失誤。與火電廠相比，核電廠的安全標準和要求非常高，進一步研究打造以無人監測、少人值守為目標的智慧核電運營模式，可有效提升核電運行安全水平。此外，對于未來太空、深海區域的核反應堆，因環境特殊性需要實現無人智能運行。目前，美國正在開發適用于火星等太空環境的核反應堆，智能運行是其中的關鍵技術。

　　對于人類而言，人工智能仍有很多需要探索的領域。由于安全是核工業的生命線，核領域通常會采用成熟可靠的技術，并且需要嚴格管理，這在一定程度上限制了人工智能在核領域的深度應用，更無法替代人類。但人工智能能夠起到良好的輔助、支持作用，減少人因失誤。隨著人工智能研究的深入，相信核領域的智能化程度會越來越高，核工業的安全將更加有保障。

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