核燃料元件既是核电站的能量源泉，又是保护核电安全的第一道屏障。智能制造可以有效避免和消除人因对产品质量造成的直接和间接影响，保证产品质量稳定性。
例如，仅生产线端塞焊岗位中的上管、焊接、再上管动作，工人一天下来要重复3000多次，劳动强度大，极易出现失误。而智能制造不仅节省大量人力，更保障了产品质量可靠性。中核集团原子能公司通过引进国外先进装备和技术，在消化吸收基础上坚持自主创新，实现了芯块制备、燃料棒制造及组件生产线主要工序的自动化生产、物料的自动化转运和数据采集，正在重点推进智能化核燃料产业建设。
近年来，中核集团核四院与天山铀业致力于数字矿山探索，瞄准国际先进矿山技术和管理经验，不断提升自动化、信息化水平，初步建成了集工艺过程控制、生产场所实时监控、生产流程统一调度、应急管理综合指挥为一体的智能管理网络平台。特别是地浸采铀生产及管理过程中的矿山资源已实现四维动态管控，管理者可实时掌握资源状况，消除信息“孤岛”，实现了地浸矿山的可视化和数字化。
目前，天山铀业的关键工艺数控化率已经达到80%以上，改善了资源利用率，降低了生产成本，提高了安全环保水平。机器人与智能装备也是核工业智能化的重要方向。核电机器人可替代人潜入核电站拍摄传递图像，让人们更真切了解核电站内部真实状况，也可在高辐射区域代替人工开展一些特殊操作。例如，中国科学院自行研制的多功能水下智能检查机器人已先后为中核、中广核等多家单位提供支持。国家863计划“核反应堆专用机器人技术与应用”课题在广西防城港核电基地通过验收，研发出6款核电智能机器人。
随着我国具备完全自主知识产权的三代核电技术“华龙一号”落地，将推动更多核电相关自主智能装备技术不断涌现。深度学习图像识别技术在本轮人工智能热潮中取得了较大突破，已趋于成熟并得到广泛认可和应用。例如人脸识别、智能安防等。核领域也开展了一系列与深度图像识别技术相关的交叉研究。在医疗影像诊断方面，我国科研团队研发了核磁共振医学影像智能分析系统“阿尔法医生”，取得了比拟人类医生的诊断准确率，并大幅提升了诊断速度。
在工业影像诊断领域，使用智能算法可以实现全天候、快速、高于人类准确率的核级焊缝X射线探伤识别应用。美国普渡大学采用深度图像智能识别技术，开发了堆内金属构件裂缝图像识别模块，能够对照相机拍摄的堆内构件照片进行分析，自动寻找裂缝，可有效减轻检测人员工作量，避免人因失误，保证核反应堆运行安全。