人工智能技术正迅猛发展，特别是以大模型和生成式人工智能为核心的通用AI技术，正在全球范围内引起广泛关注。这股被许多人誉为“第四次工业革命”的技术洪流，标志着一个深刻影响人类发展的新时代的到来。在此背景下，数智化转型成为企业适应数字经济和谋求持续发展的必然选择。

福建宁德核电有限公司（以下简称“宁德核电”）已将数智化转型提升作为公司的战略重心，且是中广核集团首家完成数智化转型蓝图绘制的企业。

在战略指引下，宁德核电已于2023年研发出国内领先的核工业大语言模型“锦书”。该大语言模型一经问世，便影响了公司数智化转型的方方面面。

其中，宁德核电培训部作为提升员工技能与企业竞争力的关键部门，更是走在前列，基于“锦书”大模型研制出了国内领先的核工业大语言模型应用系统——“云中锦书”。

该应用系统不仅为宁德核电的人才发展提供了更加智能化、个性化和高效化的服务，而且正在逐步助力业务端，最终的目的是期望实现“人的孪生”，即通过高度仿真的交互环境，构建基于系统论的人因预测模型，提前识别潜在的失误风险，并采取预防措施。

这一探索不仅有助于提升核电厂的安全性和运营效率，还有可能为行业提供一个新的管理范式。

学发领域AI应用

憧憬已成现实

“锦书”大语言模型坐拥中国规模最大的核工业语料库。其深厚的语言知识底蕴源自超过20亿个token（口令）的精心训练，全面覆盖核运行、核物理、核燃料管理、水化学等十多个通用核工业领域语料，以及规程、系统设计书、经验反馈单等多种工作文件语料，为精准理解与高效交流铺设了坚实基础。

在“锦书”模型支撑下研制的“云中锦书”应用系统，更是重塑了核电培训。该平台分为应用层和基建层，集成了智能核电知识管理系统、个性化知识库智能构建、AI讲师、岗位发展路径平台等多项创新应用，为个人成长与组织发展铺设了一条智能、高效、个性化的快车道。

“云中锦书”集成了培训领域多项创新应用

智能知识管理，实现技术平权

传统学习中，员工面对专业难题，要么埋首于厚重的书籍中苦苦搜寻，要么寻求特定领域专家的指导。但这两种途径均有不足：前者难以实现对信息的高效精准定位，后者受限于专家知识的单一领域性。

此时，数字员工的引入可以弥补这些不足，但真正的变革来自“云中锦书”的应用。该平台上的管理系统中拥有超过62万条数据量，这意味着，现场工程师可以通过智能知识管理系统瞬间化身为具备多领域专长的专家。这种做法有效打破了不同专业间的数据孤岛，开创性地实现跨领域知识的深度融合，取得真正意义上的技术平权。

个性化知识库，达成学习定制

借助大模型的智能分析与学习能力，个人或团队可以根据特定需求，从丰富的知识模块中灵活选择专利、技术领域特定知识等，快速搭建起属于自己的知识框架。这一过程就如同拼装乐高积木，既简单直观，又具备高度的定制性与扩展性，确保了知识体系的针对性与实用性。

以专利管理为例，以往，专利审查工作繁复，涉及法律条款解读、技术细节比对等多重挑战，耗时耗力；如今，只需工程师简单操作，从系统中选取预设的专利审查及法律知识模块，系统即可自动整合相关信息，进行快速而精准的专利审查。

此过程不仅显著提高了工程师的工作效率，还通过大模型的深度学习能力，完成了高效的风险评估，确保决策的科学性与准确性，大大降低了误判风险。

个性化的知识库对于培训人员也同样有效。培训从业者可以借助“云中锦书”平台数据，生成既符合教学大纲要求又充满创新思维的试题。

“云中锦书”出题系

这不仅确保了题目的多样性和难度的适宜性，也极大地减轻了培训人员的工作负担，更为培养适应未来社会需求的高素质培训从业者奠定了坚实基础。

AI讲师，真正的智慧导师

在传统的培训场景中，学习进程常受制于外界干扰，如迟到引发的紧张、午后疲劳导致的注意力分散，以及与讲师个性不合所引起的排斥感，这些都不可避免地削弱了学习成效。加之，传统标准化课程安排往往意味着对已掌握内容的重复学习，宝贵时间未能聚焦于真正的需求之上。

基于“锦书”大模型，AI讲师“书锦”得以问世。架构在“云中锦书”平台上的这个AI讲师，依托先进的多模态交互技术（文字、图像），可以全天候不间断地为一线工程师提供定制化的课程讲解与即时咨询解答，无异于一位随时待命的智慧导师。

AI讲师“书锦”正在为学员答疑解惑

未来，“书锦”引领的是一种超越传统课程框架的学习模式——学员能根据个人需要灵活安排预约，享有完全自主的学习时间和个性定制的讲师形象。

更重要的是，学习内容可根据个人知识掌握程度动态调整，真正实现个性化深度学习。

学员可以在“云中锦书”系统中自行设定培训内容

这一创举不仅代表了数智化基础设施支撑下自主学习新时代的探索，更为核工业的教育与培训领域重新定义了知识传递与技能提升的方式。

职业规划，精准迈步

每个初入核电的新人，大都会一脸迷茫地问领导或者师父：“下一步学什么”。工作多年之后，我们会经历从查询岗位培训大纲到查年度培训计划，乃至预估十个月后某日是否休假，最终确定自己本年度需要培训的内容。

那么，理想中的人才发展流程应该是怎样的呢？我们不妨回想一下使用百度地图导航的体验，简单输入起点与终点，根据需求添加偏好，如优先高速、途中加油等，瞬间获得路线推荐。尤为关键的是，一旦偏离路线，系统即刻重新规划，确保驾驶者始终行进在正确的道路上。

理想的培训其实也应该是一场按图索骥的旅行。“云中锦书”系统就能完成这一任务，学员只需设定“当前位置”与“职业目标”，系统就会根据个人偏好自动给出学习方案与进度安排，一旦偏离路线，立刻获得新的规划方案，确保每一步都精准迈向成长的下一站。

贴近业务一线

AI应用提升决策质量

一直以来，宁德核电培训部将“培训服务于生产”作为使命，其中心思想是通过人才培养驱动生产线工作效率的提升与企业业绩的持续增长。

为此，我们更加聚焦于将培训效果转化为实际生产力，致力于塑造一个具备极高灵活性、稳定性和前瞻性的技术生态系统，以此加速技术成果向实际业务场景的转化。

当前，我们根据现场的实际工作场景需求，设计并实现了一系列智能化助理工具，旨在大幅提升工作效率和决策质量。

通知单助理，避免遗漏关键信息

这一工具能够凭借先进的自然语言处理技术和对业务场景的深刻理解，自动对各类通知单进行精确分类与优先级排序。

这不仅确保了关键信息的即时响应与处理，还有效避免了重要通知的遗漏，极大提升了组织内部的信息流转效率和决策速度，为企业的敏捷管理提供了坚实支撑。

数字工程师，优化工作流程

融合了大语言模型的深度理解与分析能力，宁德核电培训部门研发出经验反馈数字工程师。该AI工具能够自动筛选、精准识别并标注有价值的偏差信息。在精准度上，它已经达到了98%以上的水平。

经验反馈智能筛选平台

这项技术革命性地改变了以往的工作流程，原来需要一个团队5名工程师耗费一整天处理的任务，如今仅需1名工程师花费短短三分钟即可高效完成。这不仅可以为企业每年节省超过200万元的人力成本，更重要的是，它释放了工程师们的时间与精力，使他们得以从繁杂、低脑力的工作中解脱，从而专注于更有创造性和战略意义的任务。

故障检修助手，预防潜在风险

针对设备维护与故障处理领域，“故障检修策略AI助理”集成了机器学习算法与海量历史维修数据，能够智能分析故障模式，快速生成最优检修策略建议。

它不仅显著缩短了故障排查时间，提高了维修作业的针对性与成功率，还有效预防了潜在故障的发生，保障了生产运营的连续性和稳定性。

通过这一创新应用，宁德核电能够大幅降低因停机造成的损失，同时提升整体运维效率和生产线的稳定性。

AI袭来

布局多元数智人才矩阵

面对数智化时代的浪潮，要想在激烈的市场竞争中保持领先，就必须拥有一支既精通核电专业领域知识，又掌握先进数智化技术的复合型人才队伍。宁德核电培训部门自然深知这一点，正在全面布局人才队伍，以确定的人才应对不确定的AI发展大趋势。

构建稳定的AI人才梯队

从组织层面而言，为大力推动人才的数智化转型，宁德核电针对性地制定了《数智化人才发展规划》，依托“3-30-300”战略（三年内逐步培养3位数字化领军人才、30位数字化管理人才、300位数字化应用人才），致力于构建多元化数智人才矩阵，营造“人人都是数字革命贡献者”的文化氛围。

从具体的执行角度来看，宁德核电培训部门目前也推出多项举措。首先，创新推出“数字化培训信用积分”制度，不仅在于激发员工学习动力，更在于形成正向的培训激励生态；其次，通过举办Python编程、低代码及人工智能大赛，有效实践“以赛促学、以赛促转”理念，直接推动数百个工作场景的数智化解决方案落地，加速技术成果转化；再次，定期开展读书分享会，帮助员工快速汲取AI基础知识，拓宽认知视野。

学员在进步，培训从业者也不能原地踏步。针对AIGC技术的兴起，宁德核电前瞻性地实施内训师培养项目，精心培育集专业与教学能力于一体的AIGC内训师团队，为公司注入高质量培训资源。首期项目已成功认证多名种子教员，为AIGC技术内部推广打下坚实基础。

加紧谋划AI培训新征程

关于AI大模型在培训领域的应用，宁德核电还有很多期待和设想。目前已经提上日程的有两件事。

第一件是探讨操纵员与大模型的互补关系，并在模拟机上实验并验证。在技术高度复杂且密集的核电站运营中，确保安全和高效运行是首要任务。核电站的操纵员在应对各种运行状况时，需要快速、准确地做出决策，特别是在紧急情况下，这种需求更加迫切。

然而，紧急情况往往伴随着信息量大、决策压力高等挑战，单靠人力难以全面应对。随着大模型的应用，给核电站机组控制带来了新的可能性，宁德核电有望通过大模型技术，辅助操纵员做出更加准确的决策，从而提升整体运行安全性和效率。

第二件是探索“人因预防”到“人因预测”的可能性。长期以来，人因失误被视为影响核电站安全效能的决定性因素之一。

传统的人因失误预防方法主要依赖于事后分析和规则制定，随着大数据和人工智能技术的迅速发展，核电站安全管理有望步入一个新时代——从被动的事后应对转变为前瞻性的风险预测，实现人因预防到人因预测。

展望未来，基于“核电核安全高于一切”的理念，AI大模型赋能机组控制以及实现从人因预防到人因预测将成为宁德核电培训部的探索方向。

来源：培训杂志

作者：徐锋涛  李佳怿  王澍  宁德核电培训部