西屋電氣聯(lián)合谷歌云，將生成式人工智能用于AP1000核電站建設(shè)管理，通過(guò)模擬現(xiàn)實(shí)干擾、優(yōu)化任務(wù)排期，顯著提升工期與成本的可預(yù)測(cè)性。

人工智能與能源的雙向賦能正成為新的主旋律。但核電站能否以所需的速度部署，從而對(duì)能源基礎(chǔ)設(shè)施做出及時(shí)且重大的貢獻(xiàn)？對(duì)于西屋電氣(Westinghouse)而言，在美國(guó)實(shí)現(xiàn)AP1000按期按預(yù)算交付，仍是一項(xiàng)尚未達(dá)成的挑戰(zhàn)。

大型核電項(xiàng)目在美國(guó)歷史上其他時(shí)期(和全球其他地區(qū))確實(shí)按期完成過(guò)，但西屋電氣相信，通過(guò)采用谷歌云AI工具支持的智能優(yōu)化替代基于人工的方法進(jìn)行進(jìn)度管理，有望讓人們對(duì)成本與工期不確定性的擔(dān)憂成為歷史。

在2025年11月舉行的會(huì)議上，谷歌云(Google Cloud)全球電力與能源總監(jiān)Raiford Smith與西屋電氣首席技術(shù)官兼研發(fā)與創(chuàng)新執(zhí)行副總裁Lou Martinez Sancho，以及西屋電氣數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)與人工智能總工程師Scott Sidener共同探討了生成式AI和智能體AI在AP1000建設(shè)中的應(yīng)用。

通過(guò)將各類(lèi)干擾因素納入人工智能優(yōu)化的建設(shè)計(jì)劃中，能夠適應(yīng)從交付延遲到熟練勞動(dòng)力短缺等各種干擾，西屋電氣旨在改善其項(xiàng)目時(shí)間表并提升利潤(rùn)空間。

新建AP1000核電站的建設(shè)成本約占總投資的60%。通過(guò)將人工智能工具應(yīng)用于建設(shè)進(jìn)度管理，Martinez Sancho表示，“我們的目標(biāo)非常明確，即實(shí)現(xiàn)成本與工期的確定性。”

他進(jìn)一步表示，獲得這種確定性需要一種根本不同的方法，一種能夠處理海量復(fù)雜性并提供可預(yù)測(cè)結(jié)果的方法。“令我感到興奮的是，通過(guò)攜手谷歌云等合作伙伴，我們正在全面解決規(guī)模化建設(shè)過(guò)程中面臨的所有技術(shù)難題。而我們從模塊化設(shè)計(jì)中獲取的全部數(shù)據(jù)，使我們處于非常有利的地位，能夠與建造商、供應(yīng)鏈協(xié)同工作，在人工智能輔助下真正實(shí)現(xiàn)并維持?jǐn)?shù)字化連續(xù)性。”

Sidener表示，從根本上說(shuō)，建造新電站需要將其分解為數(shù)十萬(wàn)個(gè)小型施工任務(wù)。傳統(tǒng)上，這些施工任務(wù)由人工手動(dòng)創(chuàng)建，例如從反應(yīng)堆設(shè)計(jì)文件生成這些任務(wù)就需要數(shù)月時(shí)間，隨后人們?cè)俨捎萌斯し绞綄?duì)這些任務(wù)進(jìn)行規(guī)劃與排期。

Smith在代表谷歌云發(fā)言時(shí)表示，“我們的技術(shù)起到了可預(yù)測(cè)性引擎的作用，將歷史上不確定的過(guò)程變成了真正使其更快、更可預(yù)測(cè)、成本更低的過(guò)程，這對(duì)于實(shí)現(xiàn)規(guī)模化核能新項(xiàng)目確實(shí)至關(guān)重要。”

谷歌(Google)發(fā)表文章指出，西屋電氣的技術(shù)成果使快速協(xié)作成為可能。具體而言，西屋電氣擁有名為Hive的專(zhuān)有人工智能基礎(chǔ)設(shè)施，以及名為Bertha的生成式AI助手，能夠訪問(wèn)西屋電氣75年來(lái)的全部技術(shù)文檔。

根據(jù)谷歌發(fā)布的文章，谷歌工程師對(duì)這家擁有140年歷史的企業(yè)印象深刻，它悄然構(gòu)建了在嚴(yán)格監(jiān)管環(huán)境中安全部署人工智能所需的精準(zhǔn)基礎(chǔ)架構(gòu)。

Sidener展示了一款工具，由西屋電氣與谷歌在約六周時(shí)間內(nèi)合作開(kāi)發(fā)，整合了西屋專(zhuān)有的人工智能代理與核數(shù)據(jù)資源，并融合了谷歌云Vertex AI平臺(tái)及其Vizier優(yōu)化引擎等人工智能技術(shù)。

Sidener指出，借助人工智能，不再需要人工創(chuàng)建施工任務(wù)的傳統(tǒng)方式，AI能夠直接解讀并理解AP1000三維設(shè)計(jì)或建筑信息模型。

他以一個(gè)需要完成345項(xiàng)施工任務(wù)的房間為例進(jìn)行說(shuō)明，這些任務(wù)包括管道安裝、鋼結(jié)構(gòu)作業(yè)和焊接等。他指出，人工智能在模擬了現(xiàn)實(shí)世界中可能發(fā)生的各類(lèi)干擾因素后，預(yù)測(cè)該房間的施工周期約為160天。這些干擾可能包括供應(yīng)鏈中斷或勞動(dòng)力中斷，例如現(xiàn)場(chǎng)專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員(如部分核電工程師)因疾病或人員調(diào)配問(wèn)題造成的短缺。

Sidener表示，在每日開(kāi)工前，人工智能系統(tǒng)能精準(zhǔn)掌握哪些任務(wù)受阻及其原因。該系統(tǒng)通過(guò)優(yōu)化時(shí)間表規(guī)避中斷，Sidener展示了經(jīng)過(guò)10輪迭代的優(yōu)化流程，AI最終可識(shí)別出施工團(tuán)隊(duì)當(dāng)日可執(zhí)行的最具價(jià)值任務(wù)，這些任務(wù)將對(duì)項(xiàng)目總體成本與工期產(chǎn)生最大影響。

該進(jìn)度調(diào)整將345項(xiàng)任務(wù)的預(yù)估成本從380萬(wàn)美元降至約280萬(wàn)美元。隨后由人工介入環(huán)節(jié)對(duì)進(jìn)度調(diào)整進(jìn)行審核與批準(zhǔn)。