你搜一份NRC监管文件，得进三个系统、翻四本手册、再比对五份历史工单——这在美国核电厂不是段子，是真实日常。Atomic Canyon公司做的NIVA，就是来治这个‘知识失联症’的。它不炫技，不造概念，就干一件事：让老师傅在控制室里点两下，就能调出三十年前某次停堆事件的完整分析报告，连当时签字的工程师邮箱都标得清清楚楚。
背后撑腰的是橡树岭国家实验室的Frontier超算——全球首台百亿亿次（Exascale）机器，用5300万页NRC原始文档喂出来的FERMI模型。这不是把ChatGPT换个皮，而是从核安全文化里长出来的AI：所有答案必须可溯源、可审计、带出处页码；用户查‘主泵密封失效处理流程’，系统不仅给规程，还会自动关联最近三年同类事件的INPO经验反馈报告和EPRI技术评估摘要。
有意思的是，这波AI落地没靠政策强推，而是电厂自己抢着用。试点时，一位资深运行工程师试了半小时就说：‘以前写一份设备变更申请要两天，现在一小时搞定，省下的时间全用来盯现场了。’更实在的是，NIVA只对INPO/EPRI/NEI成员电厂开放，不碰生产控制系统，不上云，数据不出厂——安全边界划得比反应堆压力容器焊缝还细。当别处还在争论‘AI会不会取代人’，美国核工业已经默默把AI变成了新式扳手：不发光，但拧得紧、不打滑、不伤螺纹。
这种“不发光”的务实劲儿，其实早有苗头。2022年，南方核电公司（Southern Nuclear）在沃格特勒核电站试用NIVA前，先拉出一张“人工查证耗时清单”：调一份1998年蒸汽发生器二次侧腐蚀分析报告，平均要花47分钟——找文档编号、查归档路径、联系档案室、等扫描件、再核对修订状态。而NIVA上线后，同一查询压缩到11秒，且自动标出该报告后续被哪三份INPO警示通告引用过、哪些条款已被NEI 12-06文件替代。
更关键的是，它没绕开人，反而把人的经验“锚定”得更牢。比如老师傅口头提一句“当年3号机那次主泵异响，听着像轴承游隙偏大”，系统立刻调出对应日期的振动频谱图、维修工单、备件更换记录，甚至翻出当时值班员手写的运行日志扫描页——那行潦草的“异响持续约2分17秒，伴轻微抖动”旁边，还附着AI生成的相似案例比对：过去十年中，7起同类声学特征事件里，5起最终确认为轴承磨损，2起是冷却剂流态扰动。
这背后不是算法多聪明，而是数据治理真下功夫。橡树岭团队花了18个月，把NRC从1975年至今所有公开监管文件、INPO事件报告、EPRI技术通报逐页OCR、人工校验实体关系、打上23类安全标签。连PDF里一张模糊的签名扫描图，都用图像增强+笔迹比对确认签署人身份——因为核安全文化里，签字即担责，容不得“大概可能是谁”。
现在，美国已有12家核电运营商接入NIVA，平均每月调用超2.4万次。最常查的不是高大上的堆芯物理模型，而是“某型号阀门在湿度＞85%环境下的密封胶推荐用量”“备用柴油机启动电池的冬季保温操作要点”这类琐碎但致命的细节。没有发布会，没有PPT路演，只有运行值长在交接班时顺口说：“查资料的事，交给NIVA吧——咱们盯紧仪表盘就行。”
说到底，核工业要的从来不是会写诗的AI，而是能蹲在管道边、听懂金属呻吟、记得住三十年前某次拧螺丝手感的AI。它不抢话筒，只递扳手；不代替判断，只托住判断。当技术终于学会低头干活，安全才真正有了落脚的地方。
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