IEC TR 634682023 核设施.仪表和控制以及电力系统.人工智能应用标准立项发展报告

核设施仪表和控制以及电力系统人工智能应用标准立项发展报告StandardizationDevelopmentReport:NuclearFacilities-InstrumentationandControl,andElectricalPowerSystems-ArtificialIntelligenceApplications摘要随着人工智能（AI）技术在工业领域的快速渗透，核设施仪表与控制（I&C）系统及电力系统的智能化升级已成为全球核电行业数字化转型的核心方向。然而，AI技术在核安全关键系统中的引入面临可靠性验证、可解释性、网络安全和监管接受等多重挑战，亟需统一的技术框架和标准化指引予以规范。在此背景下，国际电工委员会（IEC）于2023年5月正式发布IECTR63468:2023《核设施——仪表和控制以及电力系统——人工智能应用》技术报告。本报告系统梳理了该标准立项的产业背景、核心技术内容、标准结构框架及其行业指导价值，分析了其在核安全分级方法、AI生命周期管理、数据质量管理、可解释性要求及网络安全融合等方面的创新性贡献，并重点介绍了参与该标准制定的核心单位及其技术支撑体系。该标准的发布填补了国际核工业AI应用领域顶层标准空白，为后续IEC63468系列正式国际标准的制定提供了重要的技术基准，对推动全球核设施智能化进程具有里程碑式意义。关键词：核设施；仪表与控制；人工智能；国际电工委员会；标准化；核安全；电力系统Keywords:NuclearFacilities;InstrumentationandControl;ArtificialIntelligence;IEC;Standardization;NuclearSafety;ElectricalPowerSystems一、引言与立项背景1.1全球核电数字化转型的时代需求在全球碳中和目标与能源结构转型的双重驱动下，核电作为清洁、稳定的基荷能源，其战略地位日益凸显。据国际原子能机构（IAEA）统计，截至2023年底，全球共有约410座在运核电机组，总装机容量超过370吉瓦。与此同时，现有核电站的老化更新与新建机组的智能化设计并行推进，数字化技术正在深度融入核电站的全生命周期管理。在这一进程中，人工智能技术凭借其在模式识别、预测优化、异常检测和决策支持等方面的独特优势，展现出在核设施领域广阔的应用前景。具体而言，AI技术可应用于反应堆堆芯监测与优化、设备故障预测与健康管理（PHM）、仪表校准与漂移检测、电力系统负荷预测与故障诊断、辐射剂量优化等多个关键场景。然而，核设施作为最高安全等级的关键基础设施，其对系统可靠性、确定性和可验证性的要求远高于一般工业领域。传统软件验证方法难以直接适用于依赖数据驱动、具有黑箱特性的人工智能系统，这为监管机构、运营单位和设备供应商带来了前所未有的技术挑战。1.2国际标准化需求的确立尽管IAEA已发布了多项关于核设施数字化和计算机安全的安全导则（如SSG-39《核设施仪表和控制系统的安全导则》），但专门针对人工智能应用的顶层技术标准在全球范围内仍属空白。核工业界普遍认识到，缺乏统一的技术标准和评估框架将导致以下问题：一是各监管机构对AI系统的安全审评缺乏一致依据；二是设备供应商在AI系统开发和验证方面无章可循；三是不同国家和核电站之间AI应用经验难以互通互鉴。在这一背景下，IEC核设施仪表与控制分技术委员会（IECSC45A）于2020年前后启动了关于AI应用标准化需求的前期调研工作。经过多轮国际研讨和专家论证，IECSC45A决定立项编制一项技术报告（TechnicalReport），旨在为核设施I&C系统和电力系统中AI应用的开发、评估和部署提供系统性的技术指引。1.3标准基本信息IECTR63468:2023《核设施——仪表和控制以及电力系统——人工智能应用》（Nuclearfacilities-Instrumentationandcontrol,andelectricalpowersystems-ArtificialIntelligenceapplications）由国际电工委员会（IEC）于2023年5月11日正式发布，标准状态为现行。该标准为技术报告类文件（TR），分类号覆盖核电站与安全领域，由IECSC45A归口管理。标准涉及当前全球核电领域产业界与监管界共同关注的战略新兴方向，其发布即受到国际核工业界的广泛关注。二、标准主要内容与技术框架2.1标准的定位与适用范围IECTR63468:2023明确定位于为核设施I&C系统及电力系统中AI应用的整个生命周期提供技术指导，其适用范围涵盖：核电厂、研究堆、核燃料循环设施等各类核设施中涉及安全功能和非安全功能的仪表控制系统，以及厂内电力供应和分配系统。该技术报告面向的对象包括：核设施营运单位、I&C系统和电力系统的设计方与集成方、AI应用开发方、独立验证和确认（IV&V）机构，以及监管技术支援机构等。值得注意的是，作为技术报告（TR），该文件不具有强制性标准的约束力，但其所建立的技术基线为该领域未来正式国际标准（IS）的制定奠定了坚实基础。2.2核心内容架构2.2.1术语与概念体系标准首先建立了一套适用于核设施AI应用的术语体系，明确定义了机器学习、深度学习、神经网络、训练数据集、推理过程、可解释性、鲁棒性等关键概念在核安全语境下的准确含义。该术语体系有效弥合了人工智能领域与核安全领域之间的概念鸿沟，为跨学科沟通提供了共同的语义基础。2.2.2AI应用的核安全分级方法标准提出了一个具有前瞻性的技术框架，用于根据AI应用所承担功能的安全重要性等级（SIL）对其进行分级管理。其核心思想是：核设施中各AI应用所承担的安全功能的重要性存在显著差异，因此不应对其施加一刀切的同等严苛要求，而应根据其在纵深防御体系中的角色和失效后果采取差异化的管理策略。标准详细阐述了将AI应用映射至不同核安全重要性类别的评估方法，并针对不同安全等级提出了相应的开发保证等级（开发裕度）要求。2.2.3AI系统生命周期管理标准沿用了IEC61508系列功能安全标准中确立的安全生命周期理念，并将其扩展至AI系统的特殊需求。具体流程包括：AI应用需求规格的制定与确认、数据采集与数据集质量管理、模型架构选择与训练、模型验证与确认（V&V）、系统集成与现场调试、运行监测与持续评估、退役与更新管理。在每个生命周期阶段，标准都给出了具体的技术要求和推荐实践。2.2.4数据质量管理标准将数据质量提升至核安全关键要素的高度，系统性地阐述了训练数据集的完整性、准确性、代表性和平衡性要求。特别针对核设施中可能面临的稀疏数据、不平衡数据和高噪声数据等典型挑战，提出了数据增强、合成数据生成、迁移学习等应对策略。这一部分内容被认为是该技术报告中最具实用价值的技术指引之一。2.2.5可解释性与透明性要求针对AI系统普遍存在的“黑箱”问题，标准从核安全审评的实际需求出发，对不同安全等级的AI应用提出了分级递进的可解释性要求。对于涉及安全功能的AI应用，标准要求开发方提供充分的决策逻辑解释，使安全审评人员能够理解AI系统在关键场景下的行为依据。相关内容也涉及当前可解释人工智能（XAI）领域的前沿技术方向。2.2.6网络安全与AI安全的融合标准特别强调了网络安全与AI安全的深度耦合问题。一方面，AI系统本身可能成为网络攻击的目标，攻击者可通过数据投毒（DataPoisoning）、模型窃取、对抗样本（AdversarialExamples）等手段破坏AI系统的功能完整性；另一方面，AI技术也可被用于增强核设施网络安全防护能力。标准提出了在这两个方向上的综合应对策略，并与IEC62645（核设施网络安全）系列标准形成了有效的衔接。2.2.7案例研究与最佳实践作为技术报告，IECTR63468:2023还收录了多个AI技术在核设施I&C及电力系统中应用的案例研究，涵盖了预测性维护、异常检测、智能诊断和辅助决策等典型场景。这些案例来自不同国家的实践经验，为行业用户提供了可参考的技术路线和评价方法。2.3标准的创新性贡献该标准在多个维度实现了开创性突破：其一，首次在国际层面建立了核电领域AI应用的系统性技术分类框架；其二，创造性地将核安全分级理念与AI工程实践相结合，提出了安全重要性等级引导的AI开发保证方法；其三，在数据质量、可解释性等AI共性关键问题上结合核工业特点给出了行业化指引。这些创新性贡献使该技术报告在IEC标准体系中占据了独特的生态位。三、主要参编单位介绍3.1IECSC45A分技术委员会IECTR63468:2023由IECSC45A“核设施仪表与控制分技术委员会”归口管理。SC45A是IEC体系中专门负责核设施仪表与控制以及电气系统领域国际标准制定的技术机构，其工作范围涵盖核电厂、研究堆及其他核设施中安全重要仪表与控制系统领域的标准制定。SC45A下设多个工作组（WG），其中WG8负责核设施数字化和智能化相关标准的编制工作。该技术报告的编制由WG8核心团队主导推进，吸引了来自法国、美国、中国、德国、韩国、俄罗斯、日本等核电大国的资深专家深度参与。各参与国的专家分别代表了监管机构、核电运营企业、设备供应商和技术研究院所等不同利益相关方的视角，经过多轮工作组会议和技术研讨会，最终形成了国际共识性文件。3.2代表性参与单位——法国法马通公司（Framatome）在参与标准编制的诸多单位中，法国法马通公司（Framatome）作为全球核电装备领域的技术领军企业，在IECTR63468:2023的编制过程中发挥了尤为关键的行业引领作用。Framatome作为全球领先的核电设备供应商和技术服务商，拥有超过半个世纪的核设施仪表与控制系统的设计、制造和运维经验。在AI技术应用于核设施领域，Framatome早在2010年代即启动了智能化运维技术的内部研发计划，在反应堆堆芯监测、设备寿命评估、故障预测与健康管理等方面积累了大量的工程实践数据和技术专长。在IECTR63468:2023的编制过程中，Framatome的专家团队承担了以下关键任务：一是主笔起草了AI应用生命周期的技术框架章节，将其在功能安全和系统安全工程领域的深厚经验融入AI应用开发流程中；二是贡献了关于预测性维护和堆芯监测方面的多篇工程案例素材；三是参与了数据质量管理章节的技术论证，基于其在核电大数据采集和处理方面的实践经验，提出了应对稀疏数据和类不平衡问题的工程方案。此外，Framatome专家还在标准的术语定义和概念框架建立中发挥了跨学科协调作用，有效促进了AI领域与核安全领域专家的对话与共识达成。Framatome对国际核标准制定的深度参与根植于其“技术引领标准”的企业战略，而IECTR63468:2023的发布也被业界视为法马通在核电智能化赛道上的重要标准话语权布局。3.3中国参编力量中国作为全球核电发展最为活跃的国家之一，也深度参与了IECTR63468:2023的编制工作。来自中国核工业集团、中广核集团以及上海核工程研究设计院等单位的专家代表中国参加了SC45A相关工作组，在标准讨论中充分反映了中国在核电数字化智能化方面的实践经验和监管思路，特别是在仪控系统分级和网络安全融合等方面提出了建设性意见。四、标准应用价值与产业影响4.1对核设施营运单位的指导意义对于核设施营运单位而言，IECTR63468:2023提供了将人工智能安全地引入核设施运维体系的系统化方法。营运单位可依据该技术报告建立内部AI应用管理制度，包括AI项目的立项评审标准、安全重要性分类准则、开发流程规范、验证与确认策略以及运行监督机制等，从而在拥抱AI技术红利的同时守住核安全底线。4.2对AI技术供应商的引导价值对于面向核工业提供AI解决方案的技术供应商而言，该标准明确了核领域的特殊“准入要求”，有助于供应商在研发早期即将核安全思维嵌入产品设计流程之中，避免“先开发后适配”的被动局面。标准中关于数据质量、可解释性和生命周期管理的具体指引，也为AI产品面向核行业的工程化落地提供了“从实验室到工程应用”的路径参考。4.3对监管机构的技术支撑对于各国核安全监管机构而言，IECTR63468:2023提供了审评AI相关核安全审评事项的统一技术参照。监管机构可据此建立AI应用安全审评的知识框架和技术指南，逐步形成对AI系统可接受准则的共识，降低新技术引入过程中的监管不确定性。4.4行业影响与后续展望IECTR63468:2023的发布标志着核工业AI应用标准化工作从“混沌探索”阶段迈入“有章可循”阶段。该技术报告将作为IECSC45A后续制定正式国际标准的基础文件，据公开信息，IEC已启动基于该TR的正式国际标准编制规划，未来有望形成IEC63468系列标准。同时，该标准也为IAEA等相关国际组织制定核工业AI安全相关导则提供了重要参考。随着技术的持续演进，后续版本预计将进一步纳入大语言模型、联邦学习、数字孪生等新兴技术方向的内容，以保持标准的技术前沿性。五、结论与展望IECTR63468:2023作为全球核工业领域首部系统性针对人工智能应用的国际技术报告，是核能行业数字化转型进程中的重要里程碑。该标准通过建立统一的术语体系、安全分级方法、生命周期管理框架、数据质量要求和可解释性规范，有效地弥合了人工智能技术与核安全工程之间的交叉空白，为AI技术在核设施中的安全应用奠定了权威的技术基准。从产业影响来看，该标准将深刻影响未来十年全球核电智能化发展的技术路线和产业格局。对于核设施营运单位，它提供了技术引入的安全方法论；对于AI供应商，它明确了市场准入的技术要求；对于监管机构，它建立了审评共识的对话平台。展望未来，随着IEC63468系列正式国际标准的持续推进，以及各国在此基础上制定相应的国家标准或行业规范，核工业AI应用将逐步走向成熟与规范化。与此同时，AI技术本身也在快速演进——生成式AI、多模态模型、自监督学习等新范式的涌现，将持续为标准化工作提出新的课题。我们建议中国核工业界以此为契机，积极参与国际标准制定，加强自主技术研发，推动中国智能核电技术的标准输出与国际融合，在全球核能智能化标准格局中占据应有位置。参考文献[1]IECTR63468:2023,Nuclearfacilities-Instrumentationandcontrol,andelectricalpowersystems-ArtificialIntelligenceapplications[S].Geneva:InternationalElectrotechnicalCommission,2023.[2]IECSC4