在核能技术发展的前沿，人工智能正从辅助工具演变为核心驱动力，深度融合于设计、运行、维护与安全监管的全链条。这一变革不仅提升了核设施的经济性与安全性，更在全球范围内催生了新的技术标准与监管范式。
核技术领域对AI的应用已超越早期基于规则的专家系统。如今，深度学习架构正直接处理复杂的核物理问题。例如，研究人员利用卷积神经网络(CNN)对核反应堆信号进行高分辨率展开与去噪，即使在传感器部分失效的严苛条件下，仍能实现故障的精准定位。在设备健康管理方面，融合振动、温度、油液等多源数据的预测性维护系统，通过机器学习算法预警主泵、汽轮机等关键设备的性能衰退，推动运维模式从事后检修向事前预测转型。
在极端环境作业与安全检查方面，核技术装备因AI而焕新。国际首台应用于“华龙一号”等堆型的四足传热管检测机器人，集成了AI环境感知与预判功能，能够在人员难以接近的区域自主执行精细检测任务。同时，AI增强的视觉检查系统能即时解析视频流，自动识别核组件上的缺陷，其效率与准确性远超传统人工巡检。
面对AI技术融入带来的“黑盒”特性、数据稀缺及责任界定等挑战，核技术强国正着力构建与之匹配的验证与监管体系。技术验证强调多层次测试，从算法单元的鲁棒性到全系统在模拟及真实工况下的安全功能，需进行严格的失效模式与影响分析(FMEA)。置信度评估则需要建立涵盖算法精度、系统可靠性、决策可解释性及安全完整性等级(SIL)的综合标准。
监管层面呈现多元化创新。美国核管理委员会(NRC)正系统评估现有数百份监管指南对AI技术的适应性。中国国家核安全局(NNSA)则强调前瞻部署，在推进AI赋能核技术应用的同时，利用AI提升自身监管效能。英国核监管办公室(ONR)推出的“监管沙盒”，为创新AI核技术应用提供了安全的测试空间。国际原子能机构(IAEA)与经合组织核能署(NEA)正积极协调，致力于制定全球性的核领域AI安全导则与算法基准。
展望未来，核技术与AI的融合将迈向更深层次。量子计算有望革命性地提升核反应模拟与安全分析的精度;数字孪生技术将构建高保真的虚拟核电站，用于优化运行与验证应急预案;联邦学习可在保障各核设施数据主权的前提下，实现跨机构的协同模型训练，突破数据孤岛。这些前沿技术的交汇，预示着核技术即将进入一个更智能、更自主、更安全的新时代。
