人工智能与基于模型的系统工程(MBSE)的深度集成，正在为核能这一复杂工程领域带来革新性方法。两者形成双向赋能的共生关系：一方面人工智能提升系统工程本身效率，另一方面系统工程为开发高可靠AI系统提供严谨框架，共同支撑核电行业在效率与安全方面的极致追求。
当前核电系统工程面临着建模工作劳动密集、模型质量保障困难、海量非结构化知识提取低效、设计空间庞大等挑战。人工智能，特别是自然语言处理和机器学习，为解决这些难题提供了关键技术路径。例如，AI模型可自动解析国际原子能机构等发布的核安全法规和技术文档，提取关键信息并转化为结构化的系统模型元素，大幅提升建模起点效率。在需求管理、一致性校验、设计优化等方面，AI同样展现出显著潜力。
AI赋能MBSE(AI4MBSE)主要通过四条核心路径实现突破。首先，自动化模型生成与补全技术可大幅降低建模劳动强度，通过从文档到模型的转换、生成式设计、模型补全等手段提升效率。其次，模型校验的智能化可对大规模模型进行深度逻辑一致性检查，确保系统设计的准确性和完整性。再次，智能化的需求分析可自动处理自然语言需求，实现分类、排序、冲突检测和追溯链接，增强需求管理质量。最后，基于模型的预测性分析将AI代理模型集成到MBSE框架，可对反应堆热工水力等复杂物理过程进行高效仿真分析，实现对设计空间的智能优化。
另一重要方向是MBSE赋能AI系统开发(MBSE4AI)。随着AI在核电站自主控制、智能诊断等安全关键场景的应用，其开发过程需满足核安全监管的严格标准。MBSE为此提供了系统化的工程框架，可对AI系统的功能需求、性能指标和安全约束进行形式化定义，对数据架构与处理流程进行建模，并对AI组件在整个核系统中的集成与失效影响进行系统性分析，最终形成满足验证与确认(V&V)要求的完整证据链。
AI与MBSE的深度融合，将推动核电行业从传统手动建模向智能化建模转型，同时为高可靠AI系统的工程化开发提供保障。这种技术融合不仅有望提升核电站的设计优化、安全分析和运维管理水平，还将为实现核电数字化、智能化发展奠定坚实的技术基础。
