在国家"双碳"战略引领下
核能作为清洁能源的中坚力量
正迎来前所未有的发展契机
根据权威规划
至2030年 核能行业装机容量有望再翻三番
然而 这一快速扩张也带来了严峻挑战
人才短缺、工作负荷激增、数据孤岛
等问题日益凸显
已成为制约行业高质量发展的瓶颈
走进浙大 | AI+核工业大模型
创新应用与实践探索
场景痛点：
为共同探讨AIGC技术在核工业领域的创新应用，破解行业难题，箴理科技诚挚邀请您参加：
第十三届中国核电信息技术高峰论坛暨核电行业数字化转型论坛专题分论坛
"走进浙大"AI+核工业大模型创新应用与实践探索
时间： 2025年5月14日下午
地点： 浙江大学管理学院金色大厅
作为第十三届中国核电信息技术高峰论坛的重要分会场，本次活动将AI大模型技术与核工业深度融合，旨在搭建产学研协同创新平台，加速AI技术在核电行业落地应用。
活动依托浙江大学BEST计划创新生态，展示其在跨学科人才培养、科技成果转化和企业孵化等方面的典型成果，为核能行业数字化、智能化转型注入新动力。
行业痛点与箴理智能解决方案
【智能图纸平台】
核电工程师的"智慧眼"
作为一名核能行业工程师
您是否在工作中遇到这些困扰?
图纸库浩如烟海，
不熟悉编号体系导致检索困难
复杂流程图中定位
特定设备如同大海捞针
需在图纸、设备台账、维修记录
等多系统间频繁切换
跨机组、跨厂设备比对分析耗时费力
箴理智能图纸平台：
一站式图纸智能管理与分析助手
该平台集成图纸数据存储、智能检索、内容高亮指引和跨系统问答于一体，同时连接设备中台、系统手册、定期试验、工单系统、技术报告等多源数据库，实现图纸与工业知识的智能交互，彻底消除数据孤岛。
工程师真实应用案例
新员工小陈的"智能导师"
"刚接手RCP(反应堆冷却剂系统)维护工作时，面对复杂流程图我完全摸不着头脑。传统方式需要2-3个月培训才能掌握，但有了智能图纸平台，我只需输入'介绍RCP流程图'，系统立即解析图纸拓扑并高亮关键路径。当我询问'RCV002BA的测量水位仪表有哪些'，平台精准定位并标注连接管线，帮我将上手时间从3个月缩短至2周!"
系统工程师赵工的
"差异分析专家"
"分析1号机和2号机除氧器设计差异曾是耗时3天的繁重任务。使用智能图纸平台后，只需一个问题，系统就自动提取两版图纸差异点，并主动告诉我'1ADG001PO在2025年进行过技术改造'，甚至一键生成完整的差异对比报告。决策效率提升70%，技术方案质量显著提高。"
设备工程师李工的
"故障响应加速器"
"KRT0073MA仪表跳表报警时，传统排查需要4小时。借助智能图纸平台，输入设备编号立即定位图纸位置，同步显示历史维修记录、健康评估和实时趋势，故障响应时间直降至30分钟。这对核电厂安全稳定运行意义重大。"
【箴理智能培训平台】
核工业人才培养的"加速器"
在核电厂参加培训的过程中
您是否遇到过以下问题?
学员知识基础参差不齐，
千人一面的培训效果欠佳
新员工上岗周期普遍需要12-18个月
培养成本高昂
复杂岗位资质授权培训耗时费力
培训资源紧张
核工业知识传承难
专家经验难以系统化沉淀
箴理智能培训平台：
AI驱动的核工业人才培养革命
该平台基于AIGC技术全面重塑SAT(系统化授权培训)体系五个关键环节：培训需求分析-培训大纲设计-培训课程开发-培训实施-培训评估。
利用智能方案赋能核电厂人才培养培训-考核-授权-上岗全流程。
AI 赋能培训全流程
智能胜任力分析
基于岗位职责和岗位任务
生成岗位胜任力模型 模型可视化展示
从岗位胜任力模型生成岗位培训大纲
根据培训前测试 精准识别知识薄弱点
开发学习地图 因材施教地开展培训
AI课程智造引擎
根据教员输入信息一键生成
专业PPT、教材、授课视频
根据岗位胜任力模型KSA
创建多种题型习题库
覆盖核心知识点
AI讲师 7x24H实时授课答疑
AI智能讲师提供即时答疑
习题讲解 学习辅导和心理支持
以Copilot形式配适多场景 提供全方位学习支持
全方位解答错误习题剖析解题思路和相关知识
支持筛选针对性题目智能组卷开展学员常规测试
基于AI大数据分析的培训评估
管理者侧
根据培训评估看组织能力热力地图
调整培训资源投入
员工侧
根据培训评估看自身能力和岗位要求差距
因地制宜 查缺补漏
视化报表展示培训热力图和能力雷达图
箴理智能培训平台平均缩短授权培训周期30%，培训合格率提升25%，将为核能行业专业人才培养按下加速键。
【小柚浏览器插件】
工程师随身AI助手
AI重塑
"检索-聚合-分析-生成"工作流
信息分散在多个业务系统
数据孤岛严重
检索效率低下
通过多源异构数据的
聚合与检索算法+LLM
重构多个"检索-聚合-分析-生成"工作流
小柚浏览器插件：
无缝融入工作流的AI助手
小柚是基于核工业大语言模型"锦书chat-R1"开发的浏览器插件助手 。鉴于80%以上的工程师工作在浏览器环境中进行，小柚以插件形态无缝嵌入日常工作流，让AI能力"润物细无声"地赋能各类工作场景，实现多源异构数据的智能检索与聚合。
多源异构数据检索与聚合
小柚智能重构了传统的"检索-聚合-分析-生成"工作流程 ，通过联通设备数据库、维修记录、运行日志、技术规范、经验反馈等多个系统，实现一站式信息获取与分析。
典型应用场景：
经验反馈智能问答
维修工程师遇到给水泵轴承异响故障，传统做法需登录经验反馈库搜索、筛选和阅读大量文档，耗时3小时。使用小柚后，只需在浏览器中激活插件并输入故障描述，10分钟内即可获得结构化的相关案例分析和解决方案建议，故障解决准确率提升40%。
工单智能生成
运行工程师编写维修工单时，传统方式需要手动整合设备信息、技术规范和维修历史，耗时1-2小时。使用小柚后，只需描述维修任务，插件自动检索相关信息并生成规范化工单，包含详细步骤、注意事项和质量控制点，工单制定时间缩短至15分钟，质量显著提升。
箴理科技
核工业AI领域先行者
箴理科技(杭州)有限责任公司作为浙江大学管理学院"BEST计划" 孵化的高科技企业，专注于为核工业企业提供AIGC技术开发及大模型训练等人工智能解决方案 。
目前，箴理科技已向核能行业推出"锦书"核工业大语言模型。这是全球范围内参数量最大的核工业预训练大语言模型 ，提供锦书-34B-Chat 、锦书-72B-Chat 以及锦书-235B-Chat 、锦书-671B-Chat四种参数规格，从大模型到小模型全参数量覆盖。
锦书拥有中国最大的核工业大模型语料库 ，训练语料超过20亿token ，涵盖核运行、核物理、核燃料、水化学等十余类通用核工业知识以及规程、系统设计书、经验反馈单等十余种专业工作文件内容。
2025年2月，公司全面升级至核工业领域大模型"锦书Chat-R1" ，融合了deepseek模型的深度思考能力，支持思维链展示，可为设备故障排查、潜在风险识别和复杂决策提供精准支持。
展望未来，AI技术将深度融入 高安全性、高复杂度的工业场景， 箴理科技也将进一步深耕核工业核心环节， 构建核电智能决策中枢，提供安全、智能、高效、以人为本的核工业全链路数字化解决方案 。
扫描下方二维码，报名参加"走进浙大"AI+核工业大模型创新应用与实践探索分论坛，与行业专家共同探讨AI赋能核工业的创新实践!
