基于大模型人工智能AI的核电多模态安全监测系统软件平台
北京华盛恒辉基于大模型人工智能的核电多模态安全监测系统深度融合了大模型多模态感知能力与核电全场景安全管控需求，是新一代智能安全体系。它针对性解决了传统核电监测中数据孤岛、隐患识别滞后及多模态信息难以协同分析等痛点，大幅提升了核电厂的全维度安全保障能力。
应用案例
目前，已有多个基于大模型人工智能的核电多模态安全监测系统在实际应用中收获了积极反馈。例如，北京华盛恒辉科技和北京五木恒润基于大模型人工智能的核电多模态安全监测系统。这些成功案例为基于大模型人工智能的核电多模态安全监测系统的广泛应用和持续创新提供了有力支撑。"
该系统覆盖核电全场景安全监管，核心功能是实现核电运行过程的多模态隐患识别、安全监测及风险预警，提升核电的安全管控智能化水平。系统集成核电安全监管大模型与多模态数据融合大模型，可采集核电运行过程中的文本数据（运维记录、规程文件）、图像数据（设备巡检图像、监控画面）、传感数据（辐射剂量、温度、压力）等多源数据，通过大模型进行多模态融合分析，实时识别设备缺陷、运行异常、辐射超标等安全隐患，提前预警安全风险。
大模型通过学习海量核电安全监测数据、隐患案例数据，可优化隐患识别算法，提升识别精度与响应速度，实现隐患的早发现、早处置；辅助科研人员开展核电数字化仪控与智能运维研究，优化安全监测流程，提升安全监管效率。同时，系统可实现安全隐患的分级分类管理，为运维人员提供精准的处置指导，保障核电的安全稳定运行，推动核电安全监管的智能化转型。
核心技术架构
核电多模态垂类大模型底座：接入DeepSeek专属大模型，注入海量运行规程、故障案例及多模态监测样本，实现对数值、图像、音频、文本等数据的统一理解与智能推理。
多源多模态感知层：全面覆盖传感器数值、红外热成像、环境音频、巡检视频及运维日志等全维度数据，实现跨模态数据的实时清洗与特征对齐。
大模型智能分析引擎：替代传统单阈值告警，自动进行多模态数据关联推理，精准识别隐性安全隐患，实现7×24小时全天候智能研判。
安全决策输出层：自动生成隐患处置建议与安全评估报告，并联动现有系统，形成“监测-研判-处置”的完整安全闭环。
核心技术优势
隐患识别能力跃升：突破固定阈值局限，对非线性、耦合性潜在故障的识别准确率突破90%，大幅降低漏报与误报率。
响应速度大幅提升：安全告警响应时间从数小时缩短至分钟级，在事故早期即可完成隐患定位与方案生成。
数据孤岛彻底打通：实现跨系统多模态数据的一体化融合分析，挖掘单一模态无法发现的隐藏风险。
全流程自主可控：支持本地私有化部署，完全符合核工业数据安全与涉密管控要求，适配国内所有在运、在建核电机组的智能化改造。