隨著人工智慧快速滲透高風險產業，核能領域正迎來關鍵轉折。由 Argonne National Laboratory 開發的「基於物理的人工智慧（PRO-AID）」近期於機構工程測試迴路（METL）完成實證測試，成功結合數位孿生與物理推理模型，被視為突破傳統資料驅動AI限制的重要里程碑。
與仰賴歷史數據訓練的通用人工智慧不同，PRO-AID直接將熱力學、流體力學等物理定律轉化為數學推理架構。當系統偵測到冷卻劑溫度異常上升時，不僅標記事件，更能即時運算壓力、流量與熱輸出之間的物理關係，判斷究竟是感測器失真，或是真實管線結構缺陷。此一能力可大幅降低誤報率，避免不必要的反應器降載或停機，對核電安全與營運穩定性具有高度戰略價值。
在亞洲市場，韓國核電體系亦同步加速導入人工智慧。Korea Hydro & Nuclear Power 正推動所謂「主權型人工智慧（Sovereign AI）」，強調在封閉式內部網路中運行，不依賴外部雲端，以因應核能設施對資安與機密性的極高要求。該策略亦被視為提升韓國核電技術自主性的核心工程。
值得關注的是，韓國正在研發的創新小型模組化反應器（i-SMR），已於設計初期即納入AI自主運作邏輯。若未來能引入如Argonne提出的監管環境協議（RCP）與物理型AI驗證流程，原本動輒數萬頁的安全許可文件，有望透過數位孿生與推理模型進行結構化審查，大幅縮短審核時程。
監管層面亦同步調整。Nuclear Safety and Security Commission 已將人工智慧列為「高影響力AI」技術，並著手制定安全驗證與可解釋性指引，顯示政策端正為AI深度進入核能體系鋪路。
不過，實際落地仍面臨挑戰。專家指出，除系統本身的資安與可靠度外，「可解釋人工智慧（XAI）」將是核電應用的關鍵門檻，必須讓監管機構與操作人員清楚理解AI判斷依據。同時，如何與國際核安標準接軌，也攸關未來核電技術輸出的全球競爭力。
整體而言，基於物理的人工智慧結合數位孿生，不僅是效率工具，更象徵核電安全管理從經驗導向，正式邁入可驗證、可推理的智慧化新階段。
