摘要：
美国核电行业正在加快人工智能技术的应用。尽管核电站长期以来以严格监管、谨慎决策和极高的安全标准著称，但新一代人工智能助手已经开始进入核电企业的日常工作流程，帮助工作人员检索技术资料、处理监管文件、分析设备故障记录，并从数十年积累的运行经验中寻找解决问题的方法。
据《IEEE Spectrum》报道，2026年，美国几乎全部94座在运核反应堆都获得了引入人工智能技术的机会，其中大多数已经接受了相关方案。与人们可能想象的不同，目前这些人工智能系统并不直接控制反应堆，也不负责决定核电站的运行方式，而是主要作为工程师和技术人员的辅助工具，帮助他们更快地处理复杂的信息。
这一变化与美国核电行业面临的现实压力密切相关。一方面，随着人工智能数据中心迅速扩张，美国对稳定、持续且低碳的电力需求不断增加，核电因此重新受到大型科技企业和能源公司的重视。另一方面，美国现有核电设施中有相当一部分已经运行多年，设备维护、监管合规和技术更新工作日益繁重，而具备专业知识的工作人员却越来越难以补充。
核电企业必须应对大量复杂的技术要求和监管程序。每一项重要工程决策都需要经过评估、独立验证和检查，设备维护也需要参考大量历史记录与技术规范。与此同时，美国核电行业过去长期缺乏新建反应堆项目，导致一部分专业人才没有进入这一领域，许多经验丰富的技术人员逐渐退休，行业面临专业知识流失与劳动力不足的双重挑战。
核能人工智能初创企业Nuclearn的联合创始人兼首席财务官Jerrold Vincent表示，当前核电行业的人员压力十分突出。一些企业即使已经公开招聘相关岗位，也很难找到合适的人选，但监管要求和日常维护工作并不会因此减少。人工智能有望帮助现有员工提高效率，使有限的人力资源能够承担更多工作。
Vincent认为，核电行业的复杂性恰好为人工智能提供了用武之地。核电站需要遵循大量法规，管理复杂的设备系统，并持续记录维护、检修和故障处理过程。这些工作涉及大量文本、技术文档和历史案例，正是人工智能擅长处理的信息密集型任务。
目前，Atomic Canyon和Nuclearn是这一领域的两家重要参与者。
总部位于加利福尼亚州的Atomic Canyon于2026年8月推出了核能行业虚拟助手NIVA，即Nuclear Industry Virtual Assistant。该系统与多个核能行业组织合作开发，曾在Constellation Energy运营的核电站开展试点，目前已向美国整个核反应堆机队开放。
Nuclearn则表示，其产品已经应用于美国超过65家合作伙伴的业务中。这些合作伙伴既包括传统核电设施，也涉及正在推进先进小型核反应堆技术的企业。该公司还与NuScale Power Corporation开展了相关集成工作。
微软和英伟达也在探索人工智能与核电产业的结合，希望利用人工智能优化核电站的整个生命周期，包括选址许可、设计、建设以及长期运营管理。
这些项目反映出一个日益明显的趋势：人工智能企业需要更多稳定电力来支撑数据中心，而核电行业则希望利用人工智能缓解专业人才短缺、降低信息检索成本并提高运营效率。双方的需求正在形成相互促进的关系。
对于核电站而言，人工智能最直接的价值之一，是让分散在海量文件中的技术知识变得更容易获取。
长期以来，核电站积累了大量运行程序、维护指南、设备技术资料、安全建议和事故报告。然而，这些信息通常分散在不同数据库和文档系统中，格式不统一，检索起来十分困难。即使相关答案早已存在于企业内部，工程师也可能需要花费大量时间才能找到真正有用的资料。
这一问题促使核能行业的多个非营利组织开始推动数据整合。2025年，美国核电运营研究所、电力研究院和核能研究所等机构着手建立更加统一的数据资源，为开发能够有效检索核电行业知识的人工智能助手创造条件。
美国电力研究院负责NIVA项目的Rob Austin介绍，相关工作的一个重要契机来自Constellation Energy董事长Joseph Dominguez提出的挑战：能否将核电行业数十年来积累的技术知识，以类似ChatGPT、Copilot或Gemini的方式提供给工作人员，同时确保敏感数据得到保护。
Atomic Canyon最终获得了相关项目。为了让人工智能理解核电行业独特的技术术语、运行规范和监管要求，该公司首先下载了美国核管理委员会公开提供的约5300万页资料，并与橡树岭国家实验室合作开发面向核能领域的专用人工智能模型。
Atomic Canyon首席执行官Trey Lauderdale表示，这类模型的一项重要能力，是理解核电行业自身的专业语言。核能领域拥有大量具有特定含义的术语和表达方式，通用人工智能虽然能够处理普通文本，却未必能够准确理解所有专业语境。因此，开发团队需要让模型学会识别核电技术文档中的概念、术语和关联关系。
经过专门训练后，工作人员可以通过自然语言提出问题，让系统从大量历史资料中寻找答案。无论是填写监管申报文件、采购合适的工具和材料，还是调查某个设备为何出现故障，人工智能都可以协助检索相关记录，减少工作人员在不同数据库之间反复查找的时间。
例如，核电站使用的大型立式水泵可能高达数层楼，配备功率达到数千马力的电动机，负责输送大量冷却水。当这类设备出现异常时，工程师需要查阅维护手册、技术规范以及其他核电站过去发生的类似故障。
电力研究院保存着相关设备的维护指南，而美国核电运营研究所则积累了数以万计的事故和运行异常报告。面对如此庞大的资料库，人工智能可以将分散的信息综合起来，归纳某种水泵最常见的故障类型，并整理以往的排查和维修方法。
工程师还可以进一步询问，其他核电站是否使用相同型号的部件、是否遇到过类似问题，以及当时采取了哪些解决措施。
关键在于，这些系统不仅需要给出答案，还必须说明答案来自哪些资料。工程师应当能够追溯人工智能所依据的技术文件和历史记录，以便独立核实其结论，而不是直接接受一个无法验证的回答。
Nuclearn将自己的相关产品描述为面向核电行业的人工智能助手。该公司提供的Equipment AI系统能够回答有关核电设备运行的问题，并利用数十年来积累的行业经验生成参考信息。Nuclearn联合创始人Vincent认为，如果将其理解为核电行业专用的ChatGPT，这种比喻并不算离谱。
不过，核电行业引入人工智能还面临一个特殊障碍：数据安全。
核电站的技术资料不仅涉及企业内部信息，部分内容还受到美国联邦法律和相关安全制度的保护。即使人工智能在检索和总结文件方面表现出色，也不能因此将敏感数据随意上传到外部服务器，或允许没有相应权限的人员访问。
为了解决这一问题，Nuclearn提供的相关方案采用单一设施部署模式，使核电站的数据能够留在本地，不必离开所在设施。
NIVA则遵循现有的数据访问权限制度。根据Austin的介绍，该系统只能检索用户本来就有权访问的数据库，原有的核电站级安全许可和访问限制仍然有效。人工智能不会因为能够理解自然语言，就自动获得访问敏感信息的权限。
这种设计意味着，人工智能并没有取代核电行业原有的安全制度，而是在现有权限框架内改善信息获取方式。它可以帮助工程师更快地找到资料，却不能绕过核电站对人员、数据和设备访问权限的控制。
人工智能的应用范围未来可能进一步扩大，但从文档检索走向设备检查，再到直接参与核电站运行决策，仍然存在明显的安全和监管门槛。
电力研究院正在测试一项利用人工智能辅助检查焊接质量的试点项目。核电站内部存在大量焊缝，这些部位必须接受检查，以确保其质量和长期可靠性。传统检查工作需要专业人员逐一评估，而检查过程也会产生大量数据。
研究人员正在探索，人工智能能否分析这些检查记录，识别值得进一步关注的区域，从而帮助检查人员更有效地分配时间和精力。
不过，该项目仍然保留了人工审核环节。人工智能提出的所有建议都需要由人类检查人员复核，目前没有核电站允许人工智能全面接管相关检查工作。
这项试验的重要意义在于，它开始将人工智能从单纯的文件检索工具，逐步扩展到与实际设备维护相关的辅助任务。但这并不意味着人工智能已经获得独立检查设备或决定维修措施的权限。
对于更进一步的应用，即让人工智能直接参与反应堆运行控制，业内人士依然十分谨慎。
Lauderdale表示，无论从短期还是长期来看，他都难以想象人工智能能够独立决定核电站的运行方式。核电行业受到严格监管，任何可能影响设施运行的决定都涉及重大风险，因此人类监督在相当长的时间内仍将不可或缺。
这也体现了核电行业与许多普通商业领域在采用人工智能时的区别。在一般办公环境中，人工智能生成错误摘要或提出不准确建议，可能只会造成效率损失；但在核电站这样的高风险设施中，任何涉及设备状态、运行程序或安全要求的错误信息，都必须得到充分核实。
因此，当前核电行业更愿意首先将人工智能用于风险相对可控的工作，例如检索技术文档、整理历史案例、辅助填写监管文件，以及帮助工程师发现需要进一步调查的问题。人工智能负责提供信息和建议，人类专业人员则继续承担核实、判断和决策的责任。
从更长远的角度看，人工智能还可能帮助美国核电行业保存正在流失的专业知识。许多经验并不只存在于正式的技术手册中，也体现在工作人员对设备故障、维修过程和异常情况的长期积累中。如果这些经验能够通过统一的数据系统保存下来，并被人工智能有效检索和整理，新一代技术人员就有机会更容易地获取过去几十年形成的行业知识。
随着美国重新推动核电发展，这种能力可能变得越来越重要。新建反应堆需要大量专业人员，而现有核电站也必须在维持安全运行的同时应对设备老化、人员退休和维护任务增加等问题。单纯依靠招聘更多工程师，未必能够迅速解决这些困难。
人工智能并不能代替核电工程师所承担的专业责任，也无法消除核电设施运行本身的复杂性，但它有望提高行业利用既有知识的效率，让有限的专业人员更快地找到所需资料，将更多时间投入真正需要人类判断的工作。
对于一个长期以谨慎和安全为首要原则的行业而言，人工智能进入核电站并不意味着机器即将接管反应堆。更现实的变化是，工程师正在获得一种新的工具，可以从数千万页技术资料和数十年运行经验中更快地寻找答案。在核电行业面临电力需求增长与专业人才短缺的双重压力之际，这种变化或许将成为推动美国核电产业复兴的重要辅助力量。
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