西屋電氣聯合谷歌云，將生成式人工智能用于AP1000核電站建設管理，通過模擬現實干擾、優化任務排期，顯著提升工期與成本的可預測性。

人工智能與能源的雙向賦能正成為新的主旋律。但核電站能否以所需的速度部署，從而對能源基礎設施做出及時且重大的貢獻？對于西屋電氣(Westinghouse)而言，在美國實現AP1000按期按預算交付，仍是一項尚未達成的挑戰。

大型核電項目在美國歷史上其他時期(和全球其他地區)確實按期完成過，但西屋電氣相信，通過采用谷歌云AI工具支持的智能優化替代基于人工的方法進行進度管理，有望讓人們對成本與工期不確定性的擔憂成為歷史。

在2025年11月舉行的會議上，谷歌云(Google Cloud)全球電力與能源總監Raiford Smith與西屋電氣首席技術官兼研發與創新執行副總裁Lou Martinez Sancho，以及西屋電氣數字數據與人工智能總工程師Scott Sidener共同探討了生成式AI和智能體AI在AP1000建設中的應用。

通過將各類干擾因素納入人工智能優化的建設計劃中，能夠適應從交付延遲到熟練勞動力短缺等各種干擾，西屋電氣旨在改善其項目時間表并提升利潤空間。

新建AP1000核電站的建設成本約占總投資的60%。通過將人工智能工具應用于建設進度管理，Martinez Sancho表示，“我們的目標非常明確，即實現成本與工期的確定性。”

他進一步表示，獲得這種確定性需要一種根本不同的方法，一種能夠處理海量復雜性并提供可預測結果的方法。“令我感到興奮的是，通過攜手谷歌云等合作伙伴，我們正在全面解決規?；ㄔO過程中面臨的所有技術難題。而我們從模塊化設計中獲取的全部數據，使我們處于非常有利的地位，能夠與建造商、供應鏈協同工作，在人工智能輔助下真正實現并維持數字化連續性。”

Sidener表示，從根本上說，建造新電站需要將其分解為數十萬個小型施工任務。傳統上，這些施工任務由人工手動創建，例如從反應堆設計文件生成這些任務就需要數月時間，隨后人們再采用人工方式對這些任務進行規劃與排期。

Smith在代表谷歌云發言時表示，“我們的技術起到了可預測性引擎的作用，將歷史上不確定的過程變成了真正使其更快、更可預測、成本更低的過程，這對于實現規?；四苄马椖看_實至關重要。”

谷歌(Google)發表文章指出，西屋電氣的技術成果使快速協作成為可能。具體而言，西屋電氣擁有名為Hive的專有人工智能基礎設施，以及名為Bertha的生成式AI助手，能夠訪問西屋電氣75年來的全部技術文檔。

根據谷歌發布的文章，谷歌工程師對這家擁有140年歷史的企業印象深刻，它悄然構建了在嚴格監管環境中安全部署人工智能所需的精準基礎架構。

Sidener展示了一款工具，由西屋電氣與谷歌在約六周時間內合作開發，整合了西屋專有的人工智能代理與核數據資源，并融合了谷歌云Vertex AI平臺及其Vizier優化引擎等人工智能技術。

Sidener指出，借助人工智能，不再需要人工創建施工任務的傳統方式，AI能夠直接解讀并理解AP1000三維設計或建筑信息模型。

他以一個需要完成345項施工任務的房間為例進行說明，這些任務包括管道安裝、鋼結構作業和焊接等。他指出，人工智能在模擬了現實世界中可能發生的各類干擾因素后，預測該房間的施工周期約為160天。這些干擾可能包括供應鏈中斷或勞動力中斷，例如現場專業技術人員(如部分核電工程師)因疾病或人員調配問題造成的短缺。

Sidener表示，在每日開工前，人工智能系統能精準掌握哪些任務受阻及其原因。該系統通過優化時間表規避中斷，Sidener展示了經過10輪迭代的優化流程，AI最終可識別出施工團隊當日可執行的最具價值任務，這些任務將對項目總體成本與工期產生最大影響。

該進度調整將345項任務的預估成本從380萬美元降至約280萬美元。隨后由人工介入環節對進度調整進行審核與批準。