新质生产力案例：我国核工业大模型研发现状、主要挑战与发展策略思考- 大数跨境

InfoQ数字化经纬

2024-03-19

导读：核工业数字化转型和智能化应用对于提升整体产业水平至关重要。

工业作为国家安全和能源战略的重要组成部分，其数字化转型和智能化应用对于提升整体产业水平至关重要。随着人工智能技术在各行各业的快速渗透，核工业领域也陆续开始探索性的应用尝试。如何更有实效地快速推进大模型技术在核工业领域的应用，成为许多同行越来越关心的主题。通过查阅大量公开资料，本文综合分析了我国核工业大模型的研发现状，探讨了在数据安全、专业知识体系构建、技术突破等方面面临的挑战，并提出针对性的发展重点和对策建议，以期为我国核工业新质生产力的打造和智能化发展提供一些有益参考。文中思考还很不足，旨在抛砖引玉，期待同行在文尾“写留言”补充完善。

本文探讨我国核工业大模型的研发现状、面临的挑战及发展策略。核工业作为国家安全和高科技战略产业，其智能化升级对于提升核工业安全性和经济性至关重要。AI 技术的应用，特别是大模型技术，正在推动核工业向更安全、更高效的方向发展，同时促进核技术在多个领域的应用。核工业数据的保密性和复杂性、大模型研发的技术难题以及核安全领域的应用约束等挑战亟待解决。通过行业层面的战略规划、产学研用协同创新、建立标准体系和评估认证机制、加强国际合作等措施应对这些挑战，推动核工业大模型技术的发展，培育形成新质生产力，实现产业现代化升级的战略目标。

引言

核工业作为高科技战略产业，是国家安全的重要基石和大国地位的重要标志。我国核工业的发展始终受到党中央的高度重视，成为国家综合实力的关键体现。核工业不仅为国防安全提供了坚强支撑，还为经济社会发展贡献了重要力量。随着“华龙一号”等核电自主创新成果的涌现，我国核工业在国际舞台上展现出强大的竞争力和影响力。此外，核技术在医疗、能源、环保等领域的应用，也显著提升了人们的生活质量，有效助力实现“碳达峰、碳中和”目标，为解决全球能源和环境问题提供了中国方案。

AI 技术的发展，推动核工业向更安全、更高效和智能化的方向发展，为核能的和平利用和核科技的进步提供强大动力。例如，中核集团正推进人工智能与核科技产业的深度融合，旨在通过 AI 技术提升核工业的生产力和创新能力。可以设想，AI 技术在核工业中的应用前景广阔，其潜在影响深远。例如，AI 技术可以优化核燃料勘探采集，通过大数据分析和机器学习提高勘探效率，减少采矿时间和成本；在核电设计和装备制造领域，AI 能够辅助进行复杂的模拟和仿真，提升设计精度和效率；AI 在核电站的运行维护中也显示出巨大潜力，能够实现设备状态的快速预测和诊断，提高核电站的安全性和可用度。

核工业作为国家安全的重要基石，其科技创新直接关系到国家综合实力和国际竞争力。核科技创新是强化国家战略科技力量的重要支撑，有助于加快建设新型能源体系，推动能源革命和保障能源安全。此外，核科技创新还是探索科技前沿的重要领域，能够为核能的和平利用、核科技的进步提供强大动力。加大核工业大模型的研发投入，积极布局前沿技术，对于提升核工业智能化水平、实现高质量发展具有深远影响。

核工业大模型研发现状

最新公开资料显示，我国核工业 AI 技术应用正逐步深入，在大模型研发方面也取得进展。宁德核电的「锦书」大模型，展示了 AI 在提升核电站运行效率、安全分析和知识管理等方面的应用潜力。此外，AI 技术在核燃料设计、核电站设计审查、机器人技术、智能监控和预测性维护等领域的应用也在不断探索和实践中，推动着核工业向智能化、高效化方向发展。

中广核宁德核电自主研发的「锦书」大模型

据报道，宁德核电自主研发的「锦书」大模型，其参数规模达到 720 亿，是目前可知的全球最大的核工业预训练大语言模型之一。应该说，这是核工业领域的一项最新成果。该项目自 2023 年 5 月启动，旨在应对核电行业的知识管理不足、低脑力劳动过多和安全分析能力提升等挑战。

「锦书」大模型包括锦书 -34B-Chat 和锦书 -72b-Chat 两种参数规格，依托超过 20 亿 token 的核工业语料库进行训练。该语料库覆盖核运行、核物理、核燃料等多个领域，以及规程、系统设计书等十余种工作文件，为模型提供了丰富的专业知识和实践经验。宁德核电团队开发的 Nuclear-embedding-v1-base-cn 词向量模型和 Nuclear-reranker-v1-base-cn 模型，在 nuclear benchmark 数据集上展现了卓越性能，召回率指标优异。基于「锦书」模型，宁德核电推出了国内首个核工业大语言模型应用平台「云中锦书」，集成了智能培训系统、个人岗位晋升系统、PPT 生成等应用，显著提升了企业效率。「锦书」还包括核工业首个多模态 AI 讲师书锦，通过文字、图像、语音的多模态交互，实现了 AIGC 技术与 SAT（系统化培训方法）的结合，为一线工程师提供全天候的答疑和课程讲解服务，极大提高培训效率。

「锦书」大模型不仅有利于提升核电行业的工作效率，还可以影响行业的数智化转型。「锦书」被核电从业者视为人工智能时代的蓝图和核电行业的情书，强调大模型和生成式 AI 在实现人员降本增效和挖掘新业务价值方面的重要性。随着技术的持续进步，「锦书」大模型预计将在核工业乃至更广泛领域发挥更大作用。

中核集团「龙吟·万界」平台

中核集团推出的「龙吟·万界」平台是国内首个专注于核领域的数字生产力平台，旨在构建从基础设施、算法工具、智能平台到解决方案的大模型赋能产业生态，聚焦于核工业数字工程师应用。目前，与秦山核电合作研发的核反应堆控制保护数字工程师在「龙吟」2.0 的基础上进行了升级。这些进展显示中核集团在利用 AI 技术推动产业生态发展方面迈出的重要步伐。该平台是响应国务院国资委“AI 赋能产业焕新”战略的成果，旨在加速核工业领域新质生产力的形成。

「龙吟·万界」平台的创新之处体现在多个方面。首先，它构建了产业多模态优质数据集，为核工业提供了丰富的数据资源，包括公共知识、特有知识以及核运行、核物理、核燃料等专业数据，为大模型训练提供了坚实基础。其次，平台致力于打造一个从基础设施到解决方案的大模型赋能产业生态，使企业和研究机构能够便捷地利用大模型技术，加速科技创新和成果转化。此外，平台推出的 Nu Copilot™系列数字助理，为核工业工程师提供了智能对话、信息检索、数据分析等服务，有效提高了工作效率和学习效率。数字工程师的应用则通过智能对话形式，解决了高技能人才经验流失等问题，为工程师提供了高效、便捷的业务信息支持。平台还提供一站式企业级服务，主攻核工业场景化解决方案，大幅提高了工程师的工作效率，降低了人力成本。

「龙吟·万界」平台的实践价值明显。它不仅推动了核工业的数字化转型，提升了生产效率和安全性，还加速了科技创新，提高了整体技术水平。平台的数字助理和数字工程师应用有助于核工业人才的培养，提高了人才培养效率和质量。同时，平台的推出有助于提升我国核工业的国际影响力，吸引国际合作伙伴，共同推动全球核工业发展。

国家电投集团大模型智能审查系统

国家电投上海核工程研究设计院自主研发的我国核能领域首个大模型智能审查系统，是数字员工“智汇星”新技能的成功拓展应用，它标志着核能领域数字化转型发展取得了新的突破，并为我国核能产业的发展注入了新的活力。

智能审查系统采用了超过 130 亿参数规模的国际先进大模型人工智能技术，具备自主学习能力，并能理解核电设计领域的法律法规。该系统能够在多专业、多学科的智能审查库构建基础上，快速准确地识别设计文件中的潜在错误和瑕疵，有效解决设计文件审查过程中的问题，如高度依赖资深工程师经验、设计文件复杂、安全要求高等。与传统的人工审核模式相比，智能审查系统审核速度提高了约百倍，单项目可节约成本超过 1000 万元。

上海核工院一直致力于核能人工智能领域的前瞻性布局和推进。继去年发布由公司主导制定的核领域首个人工智能国际标准后，又发布了 AI 数字员工“智汇星”系列，为员工提供服务，包括科研助手、财务助手、采购助手、设计助手等，它们在各自的岗位上为核电设计安全、智能设计水平提升、核能领域数字化转型发展提供有力支撑。目前，正继续着力于其他场景的应用研发，如智能审查与安全性评估、故障诊断与预测、优化运行与管理，以及辅助设计与模拟，以便进一步提高核电站的安全性、可靠性和经济性，推动核电领域的技术进步和发展。

核工业机器人技术的研究进展和应用情况

核工业机器人技术正成为提升核电站安全性、减少人员辐射暴露和提高运维效率的关键。我国在“十二五”期间已实现多项关键技术突破，包括辐照环境下的视觉处理、精确定位、抗辐照加固和防污去污技术。研发的多功能机器人，如换料机器人和水下爬行机器人，已在核电站的检查、维修和核燃料更换中展现潜力。智能化和自主性方面，机器人正通过深度学习和机器视觉实现自主导航和任务执行。

现场应用案例不少，例如：在核工业待清洗区域，去污机器人能够自主对墙面、地面残留的液体或粉末污渍进行视觉识别，并采用合适方法进行去污作业。这种机器人通过远程遥控 AGV 运动到指定工作区域，结合 3D 相机和视频监控深度信息，实时视频画面搜索寻找目标核污染区域，并执行清洗任务；在核原料生产和处理中，热室是主从机械臂广泛应用的场所。这些机械臂能够在高辐射活性物质及强腐蚀气氛环境中进行操作，通过自整角电机随动系统或基于手柄、串联微型指令机构的人机交互接口实现遥操作；以及在大亚湾核电基地等核电站，经过验证的核反应堆专用系列机器人已开展工程示范应用。这些机器人在核心设备的检测与运行维护中提供了重要的技术支撑，提升了核电站生产的安全保障水平。智能运维的推进，如数字核电和智慧核电建设，利用 AI 技术提高故障诊断和预测能力，增强了核电站的安全性和可用度。

应该说，核工业机器人技术的研究和应用正快速发展，预计未来将在保障核电站安全、提升运维效率和推动核工业智能化转型中发挥更大作用。

我国核工业大模型技术的竞争力和发展趋势

在全球核工业智能化的浪潮中，我国的核工业大模型技术正展现出巨大的发展潜力。与国际相比较，我们可以看出我国在这一领域的数据资源优势以及应用场景的广泛性。我国核工业大模型技术，如宁德核电的「锦书」模型，显现出我国在核工业大模型研发上的技术创新和应用潜力。此外，我们拥有庞大的核工业语料库，覆盖了核运行、核物理、核燃料等多个专业领域，可以为模型的准确性和实用性提供坚实基础。在应用场景方面，我国的核工业大模型技术已在智能培训系统、个人岗位晋升系统、智能检修、设计研发等多个场景中展现出良好的潜力，有助于提高工作效率并促进知识的整合与共享。

可以相信，我国的核工业大模型技术预计将朝着技术深化与优化、跨学科融合、国际合作与交流以及安全性与可靠性提升等方向发展。技术的不断迭代和微调将使模型在理解复杂核工业问题和提供精准解决方案方面展现更高能力。同时，跨学科的融合将推动核工业智能化转型，而国际合作将进一步提升我国在全球核工业大模型技术领域的竞争力。可以说，我国的核工业大模型技术在保障核电安全、提升运维效率以及推动核工业智能化转型中将发挥越来越重要的作用。随着技术的持续进步和应用的深入，我国有望在全球核工业智能化的进程中占据领先地位。

面临的主要挑战

核工业数据的保密性与获取难度

由于核工业涉及国家安全和敏感技术，数据的保密性要求极高，导致相关数据难以获取。这一方面限制了大模型训练所需的数据量和质量，另一方面也增加了数据预处理和清洗的复杂性。此外，核工业数据的多样性和格式复杂性，如 PDF、扫描件、EXCEL、PPT 等，使得数据清洗和转换为适用于模型训练的格式变得比较困难。因此，如何在确保数据安全的前提下，有效获取和利用核工业数据，成为核工业大模型研发亟待解决的关键问题。

核工业知识体系的复杂性对大模型训练的影响

核工业具有高度的技术复杂性和专业性，涉及的知识体系庞大且包含大量专业术语和专有知识。这些特点使得大模型在理解和处理核工业数据时面临难题，尤其是在预训练阶段，模型需要准确捕捉和学习核工业特有的概念和逻辑关系。

核工业大模型的研发和应用挑战

核工业大模型的研发和应用面临多重挑战，包括数据的标准化、模型构建、数字化氛围营造、人才培养、技术实现复杂性以及高安全性和可靠性要求。数据的多元异构性增加了标准化和统一架构规划的难度，而构建准确描述核工业业务的数据模型也颇具挑战。数字化转型需改变传统业务模式，提升员工的数字化参与度。同时，需要培养具备业务和技术能力的复合型人才，以解决业务痛点。核工业大模型需处理专业化和技术密集型知识，对模型的理解和学习能力要求高，且必须确保数据和操作的准确性和安全性，以避免严重后果。

核安全领域的应用存在一定的约束

人工智能在核安全领域的应用虽然展现出巨大潜力，但也存在一定的限制。核工业对安全性和可靠性的要求极高，因此在采用新技术时倾向于使用成熟且经过验证的技术，这限制了人工智能在核领域的深度应用；人工智能系统的决策过程可能缺乏透明度，这对于需要高度可解释性的核安全领域来说是一个挑战；人工智能技术可能被恶意利用，例如通过网络攻击手段对核设施造成威胁，这将增加核安全的风险；人工智能系统的训练和优化需要大量高质量的数据，而核工业数据的获取和处理可能受到限制，尤其是在保密性要求高的场合；人工智能技术在处理复杂物理现象和进行精确预测方面仍有待提高，这在核反应堆的监控和维护中尤为重要。因此，尽管人工智能技术在核安全领域具有辅助和支持作用，但在实际应用中仍需谨慎，并需要进一步的研究和开发以确保其安全性和有效性。

发展重点与战略方向

核工业大模型自主研发的战略目标和技术路径

核工业大模型的自主研发与创新是提升我国核工业竞争力和智能化水平的关键。国家安全和战略需求是推动这一发展的主要理由，确保关键技术自主可控，增强我国在核领域的战略竞争力。此外，大模型通过大数据分析和机器学习提高核工业智能化，优化运行管理，提升安全性和经济性。科技创新是驱动发展的核心，大模型技术进步促进核能高效利用和可持续发展。同时，大模型需要应对设备维护、故障诊断、安全分析等复杂挑战，提高运行效率。

对应这一主题的主要任务包括：构建核工业大模型安全应用技术体系，整合数据资源，开发智能化应用，进行全面的安全性与可靠性评估，以及加强人才培养与国际合作。这些任务旨在确保大模型的准确性、可靠性和安全性，同时推动技术创新和跨学科合作，提升国际影响力。

核工业数据资源整合与共享的重要性和实施策略

核工业数据资源的整合与共享对于提升核工业的整体竞争力、促进技术创新和产业升级具有重要意义。核工业数据资源的整合能够为决策提供全面、准确的数据支持，提高决策的效率和精确性。通过大数据分析，可以预测和规避潜在风险，优化资源配置，提升核工业的整体运营效率；数据资源的整合与共享有助于推动核工业技术创新，加速新技术、新工艺的研发和应用。同时，通过共享数据资源，可以促进产业链上下游的协同发展，推动产业升级和转型；在全球核工业竞争日益激烈的背景下，整合和共享数据资源能够提升我国核工业的国际竞争力。通过构建统一的数据平台，可以更好地参与国际合作与竞争，提升我国在全球核工业中的话语权。

统一数据标准和格式，建立共享平台，推动数据开放合作，加强数据安全和隐私保护，培养专业人才，实施数据治理和质量控制是实现这一目标的主要任务。

核工业人工智能应用的安全性评估和监管机制建设

核工业人工智能应用的安全性评估和监管机制建设是确保核安全、促进技术创新和提升国际竞争力的关键。核工业具有高风险性，安全是核工业的生命线。人工智能技术的应用能够提高核设施的安全性，通过智能监测和预测性维护减少人为错误，提升核电站的安全运行水平；随着人工智能技术的快速发展，其在核工业中的应用已成为必然趋势。通过智能化技术，可以优化核工业的设计、运行、维护和退役等各个环节，提高效率和安全性；在全球范围内，核工业的竞争日益激烈。建立有效的安全性评估和监管机制，能够确保我国在国际核工业中的竞争力，同时满足国际核安全标准和要求。

主要任务包括：建立安全性评估框架，确保 AI 系统在核工业中的安全使用；构建完善的监管机制，包括法规、标准、审查流程和监督执行；开发风险管理工具和应急响应计划，确保紧急情况下的迅速有效应对；鼓励技术研发与创新，注重安全性和可靠性；加强人才培养和教育，提升从业人员的安全意识和专业技能；积极参与国际交流与合作，学习国际经验，提升国际影响力。

核工业人工智能人才培养和跨学科团队合作的模式

核工业人工智能人才培养和跨学科团队合作是推动核工业大模型发展的关键。技术创新的需求促使核工业与人工智能领域的结合，以提升安全性和效率。跨学科融合成为必然趋势，需要核科学、工程学、计算机科学等多学科知识的整合。同时，对具备核工业和人工智能双重背景的人才需求不断增长，凸显了人才培养的紧迫性。

主要任务包括：建立跨学科教育和研究平台，促进专家学者和学生之间的交流合作；制定人才培养计划，培养能够将人工智能技术应用于核工业的高素质人才；推动产学研用合作，通过项目合作和实习实训让学生和研究人员掌握跨学科知识；构建多层次人才培养体系，满足不同层面的人才需求；加强国际交流与合作，引进国际先进教育理念和技术，提升人才培养的国际水平。

对策建议

加强行业层面的顶层设计和战略规划，确保研发方向与国家需求相匹配

行业层面的顶层设计和战略规划对于核工业大模型研发的成功和核工业可持续发展具有不可或缺的重要性。核工业大模型的研发是涉及国家安全、经济发展和科技创新等多重层面的复杂任务。加强行业层面的顶层设计和战略规划对于确保研发方向与国家需求相匹配至关重要。首先，核工业作为国家战略性产业，其大模型的研发需与国家安全战略保持一致，以增强自主控制能力和战略竞争力。其次，大模型作为科技创新的体现，需与国家科技创新战略相协调，优化研发资源配置，推动核能的高效利用和可持续发展。

此外，大模型的研发有助于核工业的智能化转型和产业升级，行业层面的顶层设计确保研发方向与产业发展趋势相匹配。资源优化配置避免重复投入和资源浪费，提高研发效率。在国际合作与竞争方面，顶层设计有助于提升中国核工业的国际竞争力，并与国际核安全标准对接。同时，顶层设计确保研发活动在安全和伦理框架下进行，有效控制风险，保护公众利益。长远规划和顶层设计保障核工业大模型研发活动的连续性和稳定性，为核工业的长远发展提供坚实基础。

加强产学研用协同创新，构建开放合作的创新生态系统

核工业大模型的研发需要产学研用协同创新和开放合作的创新生态系统，这对推动科技创新和产业升级至关重要。协同创新整合了企业、高校、研究机构和用户的需求与资源，优化资源配置，提升研发效率。这种跨界合作有利于促进技术交流和知识共享，加速新技术和方法的研发应用，解决关键技术问题。同时，协同创新有利于加快科研成果的转化，使企业能直接参与研发，满足市场需求，加速产业化。

在全球化的核工业竞争中，开放合作的生态系统吸引国际人才和技术，提升我国核工业的国际竞争力。协同创新汇聚各方智慧，共同应对核工业面临的复杂挑战，实现可持续发展。协同创新为科研人员和学生提供实践平台，培养具有创新精神和实践能力的人才，为行业储备人才。协同创新模式的实施需要政策和制度的支持，推动政府和相关部门创新科技管理机制，制定有利于创新的政策和法规。总之，协同创新和开放合作是核工业大模型研发成功的关键，可为核工业的可持续发展提供强有力的支撑。

建立完善的核工业人工智能标准体系和评估认证机制

核工业人工智能标准体系和评估认证机制的建立，对于保障技术安全、规范行业发展、提升国际竞争力、保障数据安全、支持政策制定和推动技术创新具有深远影响。建立完善的核工业人工智能标准体系和评估认证机制对于确保技术的安全、有效和可持续发展至关重要。核工业的高安全性要求意味着人工智能系统必须通过严格的评估认证，以确保其在自动化监控、故障预测等应用中的安全性和可靠性。统一的标准体系有助于确保不同系统和平台之间的兼容性和互操作性，促进数据共享和技术整合，提升整体效率。

此外，标准体系和评估认证机制对于规范行业发展、防止市场混乱具有重要作用，为企业提供明确的发展方向。这不仅提升国内技术水平，也增强国际竞争力，促进国际合作。同时，标准体系中的数据质量管理和隐私保护规定，确保数据的准确性和安全性，保护企业和用户隐私。标准体系还支持政策制定和法规遵守，为人工智能技术发展提供技术支持，帮助企业和研究机构更好地遵守法律法规。最后，完善的评估认证机制激励技术创新，确保可持续发展，通过标准化评估推广最佳实践，推动行业技术进步。

加强国际交流合作，对标先进技术和管理经验，提升国际竞争力

加强国际交流合作对于我国核工业大模型的研发和国际竞争力的提升具有重要意义，有助于技术创新、产业升级，并提升我国在全球核工业领域的地位和影响力。核工业大模型的研发需要强调加强国际交流合作，对标先进技术和管理经验，以提升国际竞争力。这一策略基于全球视野和资源共享的考虑，通过国际合作共享最新研究成果和技术，加速我国核工业技术创新和管理升级。技术对标有助于缩短研发周期、降低成本，并推动自主创新，形成具有自主知识产权的核心技术。

国际交流合作还能引进先进的管理理念，提升管理水平和效率，优化管理体系。同时，对接国际标准和规范，提升我国核工业产品和服务的国际认可度，拓展市场。在全球化竞争中，国际交流合作增强我国核工业的竞争力，避免重复错误，提高研发效率。此外，国际合作为人才培养提供平台，培养具有国际视野和专业能力的人才，为核工业大模型研发提供人力支持。在复杂的国际政治与经济环境中，国际交流合作有助于构建稳定的国际关系，为我国核工业发展创造良好外部环境。

结论

核工业大模型是高科技战略产业的重要组成部分，对国家核科技实力的提升和产业高质量发展具有深远影响。可以说，核工业大模型的研发和应用是核工业新质生产力打造的有效突破口之一，有助于推动核科技创新，并在核能及其他领域如医疗、农业、环保等实现广泛应用。

尽管核工业大模型目前还处于探索和起步阶段，但中广核、中核和国家电投等单位在这一领域的探索实践和进展成果，显示了核工业大模型研发的海量数据优势和丰富的应用场景优势。通过集成和分析大量数据，能够加速新技术的研发，优化变革生产流程，显著提升效率和质量，有效降低运营成本。最核心的是，AI 大模型的深入全面应用，将显著提升核工业全行业产业链各环节从业人员的知识、技能和生产能力，支持核工业科研、设计、建设、运营和维护各环节新质生产力的打造，进一步提高核工业的安全性和经济性，推动核工业全产业向更智能、更高效、更安全和更环保的方向发展。

可以相信，随着技术的成熟和推广，核工业大模型将推动核工业快速向数智化转型，为核工业新质生产力的打造和高质量发展提供突破性跨越式的技术支撑，有助于确保我国在全球核科技竞争中保持领先地位，实现产业现代化升级和国际竞争力的提升。

注：本文来自于 “CIO户外”公众号，作者晓智朱莉，经授权同意后发布。

专题征稿启事

InfoQ 数字化经纬正策划一项专题《数据要素×千行百业，数据驱动企业转型创新》，希望通过该专题，从不同⾏业⻆度出发，探讨数据驱动策略在企业转型过程中的应⽤实践，挖掘数据要素×创新场景和案例。借此让从业者和相关利益⽅深⼊了解企业如何管理好数据资产，挖掘数据价值，从⽽助⼒企业在⾯对变⾰时作出更明智的决策，实现⻓期发展。

我们欢迎相关企业实践案例的投稿，或是希望接受我们采访的企业与个人主动联系我们。