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产研融合 | 以AI赋能核电软件开发
在核电软件研发工作中，经过持续探索实践，对于AI辅助中子动力学程序开发工作，我总结出以下经验：相较于传统开发模式的漫长周期，借助AI交互式开发工具，一套完整核电中子动力学程序扩散求解器仅耗时1.5天完成调研、编码、调试与多个基准算例验证，各项参数符合良好，有效打通物理专业与计算机技术之间的知识壁垒，为核电核心软件自主化发展提供了新的思路与方法。
传统核电自研软件开发长期面临跨专业协作效率低、代码落地与移植难度大、技术传承风险高等问题，复合型人才稀缺，仅三维中子动力学扩散求解器从零开发到完成测试通常需3至6个月，是行业自主化发展的主要阻碍。
针对上述行业难题，本次实践尝试AI交互式开发模式，仅通过自然语言描述需求即可驱动全流程开发，实现效率跨越式提升。研发人员仅向AI下达“请开发一个反应堆三维中子动力学软件，具备扩散求解器即可，请详细调研相关文献，整理出相关的经典计算方法、测试算例和验收标准，并完成相关代码设计、开发、测试。”核心指令，AI主动发起需求对齐问询，研发人员回答问题后，AI自主完成海量专业文献调研，十几分钟梳理清楚各类求解方法优劣，并精准筛选行业通用标准验证基准算例及验收标准。经人工确认方案后，人力核心聚焦需求定义、方向把控与结果验收，剩余架构设计、代码开发、测试工作全部由AI自动完成。整体效率较传统方式提升两个数量级。在代码开发过程中，AI自动搭建编译环境、配置线性代数、并行计算类依赖库；逐行审计代码与理论公式匹配度，排查系数、逻辑漏洞，建立公式和代码的对应追踪机制，确保物理方程准确落地，同步生成规范详细代码注释，大幅降低后期维护难度。同时AI会自主迭代调试，每轮代码修改自动执行全部回归测试，避免优化某一算例后破坏原有计算精度，全程拒绝依靠事后调整系数匹配结果，保障程序的科学计算属性。
整套求解器经基准算例验证整体精度符合良好，但实践过程中也暴露出当前AI工具的局限性。对于基准算例文献中未明确标注、依赖行业工程经验的归一化功率后处理等特殊规则，AI无法自主识别，初期出现9%的计算偏差，经专业人员提示后迅速修正。这印证了当前AI仍是专业工作的辅助工具，可覆盖绝大多数常规开发场景，但核心物理逻辑与隐性工程经验仍需专业人员把控兜底。
本次实践表明，AI正在推动核电软件开发模式的创新变革：研发工作由“工程师逐行手写代码调试”转变为“专业人员描述需求、AI完成编码工程、科研人员核验计算结果”。该模式有效降低软件开发技术门槛，让物理领域专家聚焦核心理论与计算需求，无需深耕计算机底层技术；开发周期实现显著压缩，代码可读性、标准化程度提升，有效解决核电软件自主化研发周期长、维护难、人才缺口大等痛点。未来科研人员的核心能力将逐步转向精准需求描述与高效人机协同，依托AI赋能，更多从业者可参与核心软件开发，加速我国核电计算软件自主可控进程。
