《基于人工智能的核电DCS系统设计协同一体化平台的研究及应用》——北京广利核系统工程有限公司工程中心主管工程师胡文耀

2025年11月14日，北京广利核系统工程有限公司工程中心主管工程师胡文耀在深圳核博会“AI+核能创新应用场景路演”上发表《基于人工智能的核电DCS系统设计协同一体化平台的研究及应用》主旨报告。

演讲介绍了基于人工智能的核电DCS设计协同一体化平台的研制与应用，目标是解决核电仪控工程中系统规模大、多平台多专业协同复杂、数据异构和质量可靠性要求高等痛点。平台综合生成式AI、规则模型、图像识别和虚拟体技术，实现方案生成、软硬件自动化设计、非结构化数据建模和快速验证迭代，并已在多个核电项目中推广部署，带来效率、质量和成本收益。

关键点
1. 演讲主题与分享框架（00:07）
吴文耀介绍本次分享主题为基于人工智能的核电DCS设计协同一体化平台的研制及应用，并将从研究背景、技术方案、成果实施成效和推广应用四个方面展开。

2. 核电仪控工程面临复杂设计痛点（00:41）
核电仪控系统规模大，涉及数百个控制系统和大量控制逻辑文件，同时还要适配不同堆型、多个DCS平台和多专业协同。由于整体设计偏软件化，缺陷隐蔽且难发现，进一步带来多元异构数据融合、高可靠质量要求和统一数字化平台建设等挑战。

3. 协同一体化平台总体思路（02:33）
针对业务痛点，北京广利和工程有限公司构建核电DCS协同一体化平台，基于生成式AI、规则模型、图像识别和虚拟体技术，推动设计过程自动化和设计场景智能化，以提升整体设计效益。

4. 生成式AI用于知识库与方案生成（02:57）
平台通过文档切分构建工程知识库，结合成熟大语言模型解析用户输入，并利用RAG融合专业知识库，生成整体解决方案、专项方案和典型组态方案等内容。

5. 规则模型保障确定性与自动化决策（03:30）
核电设计强调确定性，规则模型通过预定义规则和决策预测模型，将可验证、确定性的规则固化下来，作为平台核心功能的重要基础。

6. 图像识别支撑非结构化数据处理（03:56）
面对不同阶段、不同任务输出的结构化和非结构化文件，平台使用图像识别、OCR、视觉处理和多模态模型进行解析识别、批量处理，并构建各阶段数据模型。

7. 虚拟体技术减少物理硬件依赖（04:31）
平台将服务器等资源虚拟成不同逻辑计算单元，形成包含控制器、服务器、网络、操作员站等能力的一整套DCS虚拟体，用于替代依赖物理硬件的验证过程。

8. 四类典型应用场景（05:00）
平台应用包括基于生成式AI将整体解决方案落地为专项方案和组态方案，基于规则模型实现软硬件自动化设计，基于图像识别完成数据解析、建模和版本变更评估，以及基于虚拟体技术形成一体化设计验证平台，实现快速验证和迭代。

9. 实施路径与部署成果（07:10）
实施路径分为标准化、数字化和智能化三个阶段，并采用快速迭代、敏捷开发方式推进。目前平台已在三大集团、六个核电项目、十二台机组中推广部署，并支持北京、上海、深圳等端侧访问验证；研制过程中形成专利、企标、论文和软件著作权等成果。

10. 项目应用与后续推广（08:22）
平台已在太平洋项目、综合的天Y七八项目等场景中应用，并与俄罗斯圣彼得堡相关合作方基于软件设计平台开展约六千多页图纸的自动生成。后续计划在二十多台机组中继续应用，并与设计院开展仪控平台开发，探索其他堆型应用。

11. 效益与行业价值（09:15）
按后续二十多台机组推广测算，累计节算成本约三点九亿元。平台具备完全自主知识产权，借助智能算法和模型提升整体效益，为仪控产业上下游自动化、智能化奠定基础，并增强DCS竞争力和行业推广价值。

时间线
00:07 - 开场介绍演讲人、单位、主题和分享内容框架。
00:41 - 说明核电仪控系统工程现状，并梳理规模、复杂度、数据融合、可靠性和数字化协同方面的主要问题。
02:33 - 提出建设核电DCS协同一体化平台的总体方案，并依次介绍生成式AI、规则模型、图像识别和虚拟体等关键技术。
05:00 - 围绕关键技术展开应用场景说明，包括方案自动生成、软硬件设计转化、非结构化数据建模和虚拟验证迭代。
07:10 - 介绍平台从标准化、数字化到智能化的实施路径，以及已完成的项目部署、访问形态和知识产权成果。
08:22 - 展示平台在具体项目中的应用案例，并说明后续在更多机组、设计院协同平台和其他堆型上的推广计划。
09:15 - 总结成本节约、自主知识产权、产业基础和竞争力提升等效益，并以推动仪控产业高质量发展作为结尾。

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基于人工智能的核电DCS协同设计平台研究与应用

2025年11月14日，在深圳核博会“AI+核能创新应用场景路演”上，北京广利核系统工程有限公司工程中心主管工程师胡文耀围绕核电DCS系统设计协同一体化平台作了主旨报告。报告聚焦核电仪控工程设计中长期存在的复杂度高、协同难、数据分散、验证周期长等问题，介绍了通过人工智能、规则模型、图像识别和虚拟化技术构建数字化、自动化、智能化协同设计平台的总体思路、典型应用和工程成效。

核电DCS系统工程具有规模庞大、专业交叉密集、质量安全要求极高等特点。一个核电项目往往涉及三四百个控制系统，控制逻辑复杂，设计图纸和文件可达数百万页，同时还要面向不同堆型、不同DCS平台以及软件、硬件、系统设计等多个专业开展协同。由于核电DCS设计高度软件化，软件缺陷具有隐蔽性，传统依赖人工审查和分散工具的方式很难全面满足高可靠性、高确定性和高安全性的工程要求。

从工程流程看，核电DCS设计贯穿系统需求、系统设计、软件需求、软件设计和软件实现五大阶段。各阶段任务众多，使用的设计系统、平台和工具并不统一，数据形态既包括结构化数据，也包括文档、图纸、扫描件等非结构化资料，导致数据融合、版本管理、变更分析和成果复用难度较大。报告指出，解决这些问题的关键在于建设统一的数字化协同设计平台，将分散的流程、数据、工具和知识沉淀到一体化环境中，实现全过程管理和智能化辅助。

平台总体方案以核电DCS工程设计全过程为对象，融合生成式AI、规则模型、图像识别和虚拟体等关键技术，目标是提升设计自动化水平、增强工程场景智能化能力，并最终转化为效率、质量和成本收益。在生成式AI方面，平台通过工程文档切分、知识整理和专业知识库建设，结合RAG技术，将大语言模型与核电仪控专业知识结合起来，支持整体解决方案、专项方案、典型应用方案和组态方案的自动生成，也能根据设计人员输入的条件进行智能检索和方案推送。

考虑到核电工程对确定性和可验证性的特殊要求，平台并不单纯依赖生成式AI，而是将规则模型作为核心支撑之一。通过把工程规则、设计逻辑和校验规则固化到数字化平台中，系统能够对跨阶段数据进行关联分析，实现从设计输入到软件、硬件及DCS系统成果的自动转化。这种方式既提升了设计效率，也有助于保证不同阶段成果之间的一致性和可追溯性。

针对大量不可编辑文件、历史图纸、扫描件和其他非结构化资料，平台引入OCR、图形识别、视觉识别和多模态模型，对各阶段输出文件进行批量解析，并将识别结果转化为可计算、可管理的数据模型。这样不仅能够提高历史资料利用效率，也能支持版本差异比对、设计变更影响评估和工程数据管理，减少人工识别和人工录入带来的误差。

虚拟体技术则主要服务于设计验证和快速迭代。平台将服务器、控制器、操作员站、网关、网络等DCS关键设备进行虚拟化，构建完整的DCS虚拟验证环境，使工程人员能够在无需大量依赖物理硬件的情况下开展设计验证、问题定位和方案优化。通过虚拟环境，验证周期被压缩，设计迭代速度提升，也为后续工程实施提供了更充分的前置验证条件。

在实施路径上，平台建设经历了标准化、数字化和智能化三个阶段。标准化阶段重点开展行业标准、企业标准和工具研究，统一设计规范、数据标准和工程流程；数字化阶段研制协同一体化平台，实现工程数据、设计任务和工具链的集中管理；智能化阶段则围绕具体工程场景开展AI能力建设，并通过敏捷开发和快速迭代持续完善平台功能。

目前，该平台已在三大集团、六个核电项目、十二台机组中推广部署，形成了一体化服务平台，并支持北京、上海、深圳等多地访问和协同应用。平台建设还形成了专利、企业标准、科技论文和软件著作权等多类知识产权成果，体现出较强的自主创新能力和工程转化价值。

从应用成效看，平台对核电DCS设计效率和设计质量均产生了明显促进作用。报告中提到，软件和硬件设计效率提升约30%，这一数据仍属于相对保守估计。在设计质量方面，后续项目中的NCR数量呈明显下降趋势，说明平台在设计一致性控制、问题前置发现和质量闭环管理方面发挥了积极作用。

平台已在多个典型项目中得到应用。例如在太平洋项目中，平台应用于软件设计、硬件设计以及软件间验证等场景，支撑了工程设计和验证效率提升；在相关机组项目中，平台持续用于DCS设计和验证流程优化；在国际合作方面，广利核还与俄罗斯圣彼得堡相关单位开展合作，基于软件设计平台完成约六千多页图纸的自动生成，展示了平台在复杂工程和国际化场景中的适用能力。

面向后续推广，平台计划继续应用于二十多台机组，覆盖更多核电工程项目和设计场景。同时，广利核还将基于软件设计平台技术与设计院共同开展仪控平台开发，并与行业研究院合作分析其在其他堆型中的应用效益，推动该技术从单一项目应用走向更广泛的核电场景落地。

从经济和行业价值看，平台后续推广应用预计可累计节省成本约3.9亿元，并且具备完全自主知识产权。通过智能算法、专业知识库、确定性规则模型和虚拟验证环境的深度融合，该平台不仅提升了核电DCS工程设计效率和质量，也为仪控产业上下游的自动化、智能化升级奠定了基础，有助于增强我国核电DCS行业的技术竞争力和规模化推广能力。