7月17日，WAIC 2026在上海启幕。由中国科学院近代物理研究所主办的“AI与先进核能共筑可持续智能未来”主题论坛同期举行。
中国首创的AI for ADANES技术路线面向全球首发。安托作为AI for ADANES全域创新联盟的创始成员单位，负责统一数据源的基石建设。
该技术路线通过搭建物理本征世界模型智能体系，首创“数据+物理模型+专家经验三重驱动”全新范式，破解了AI“黑箱不可控”与核工业“安全零容错”的核心矛盾。
安托做了什么？
安托基础设施事业部总经理于永峰首次对外公开了安托在ADANES项目中的核心定位——统一数据源底座。该底座可以让核能工程从点状数字化走向动态数字孪生。
于总指出，当前大多数核能工程项目仍处于“点状数字化”阶段，数据不能有效地从设计向施工、运维连续传递，正在成为核能工程安全与进度的风险。
安托与中国科学院近代物理研究所合作，将CiADS装置全生命周期的需求、系统、工艺、仿真、试验、运行等多源数据纳入同一套数据体系，通过统一标识、语义关联和版本配置，把多类数据全部“焊接”到同一个数字神经系统上。
两个核心价值
让AI真正读懂工程。AI不用跨多套系统到处调数据，结果自带溯源链路，可信可追溯。基于工程语义网络，AI可完成对象识别、跨模型关系推理、合规校验与流程联动。不是泛泛的AI赋能，而是让通用大模型变成核能行业的工程智能。
让数字孪生真正活起来。围绕同一个对象标识，汇聚了定义、验证、实测三类数据。设计变更刷新定义态，仿真试验刷新验证态，运行数据刷新实测态。数字孪生演化不是三维模型升级，而是统一数据源持续刷新工程对象状态。
观点
核能工程的数字化长期面临一个结构性矛盾：物理模型精度要求极高，但工程数据却以离散文件形式存在，设计、仿真、试验、运行各环节的数据彼此割裂。安托这次做的事情，本质上是为核能工程构建一个“统一的工程语言”——让各环节的数据不再是孤岛，而是可以被持续关联、追溯和演化的有机体。
AI for ADANES技术路线的核心突破，不是某个算法的进步，而是让AI有了“可理解、可信赖”的数据基础。当通用大模型被赋予核能工程的语义网络和统一数据源，它才能真正成为核能行业的工程智能，而非泛泛的问答工具。
未来，安托希望以CiADS为牵引，向下沉淀统一数据源与AI工程架构；向上为物理本征世界模型提供可信数据支撑，构建ADANES自治生态。
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