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作為核工業智能化領域先鋒，箴理科技已和業界主流大模型進行深度適配與集成，并推出核工業領域大模型「錦書chat」。
在「錦書chat」核工業模型底座有力支撐下，箴理科技已推出多款賦能核工業關鍵業務場景的應用級產品，覆蓋核工業培訓、辦公輔助、生產維修等核心環節。
早在DeepSeek V2.0版本發布以來，箴理科技便和幻方量化團隊保持深度溝通和戰略合作伙伴關系，2024年5月已完成錦書和DeepseekV2適配工作，并持續關注業界大模型發展趨勢。
2025年2月初，箴理科技作為核工業智能化第一梯隊，正式完成DeepSeek R1的深度適配，全面升級至核工業領域大模型「錦書chat-R1」。
通過各個領域場景實踐案例，錦書chat-R1已實現顯著的降本增效成果，助力核能行業邁向安全、高效、智能化的新時代。

案例一：

AI賦能核工業培訓，效率提升40%

場景痛點：

傳統核工業培訓依賴人工授課與紙質教材，知識更新滯后，培訓受到教室、教員等教學資源限制。工程師需要經過長期培訓才能獲得工作授權、取得職業執照。

錦書chat-DeepSeekR1

解決方案：

基于核工業知識庫與多模態交互能力，錦書-R1化身「AI培訓導師」，提供個性化問答、虛擬演練以及即時反饋，且具備專家級推理分析能力。

首先來看看在核電廠理論培訓中，錦書chat的表現如何？

Q1:什么是六因子公式？

Q2:請介紹一下RCV002BA

上一代錦書已經可以很好地進行核電理論知識的智能問答。更進一步的是:

新一代錦書R1融合了

deepseek模型深度思考的能力強項

在進行理論知識智能問答的同時

支持思維鏈展示

以此幫助工程師訓練

分析解決問題思維能力

來看看錦書R1在核電廠操縱員培訓中的表現如何？

Q3:如何尋找“核發熱點”？

Q4：已知反應堆冷卻劑總裝量m=202t，在運行過程中某時刻硼濃度C0=600ppm，通過加入硼濃度CB=7000ppm的硼酸溶液，硼化流量f=600kg/min。若要將冷卻劑硼濃度提高到Ct=650ppm，需多少時間？

接入錦書-R1輔助核工業培訓后:

案例二：

專家級別的生產檢修輔助，為核電廠“疑難雜癥”提供“把脈”建議

場景痛點：

核電廠運行中，現場工程師常遇到難以分析的復雜問題，如非顯性設備缺陷和系統整體動態平衡問題。解決這些問題需要檢索多源系統信息（如設備監督參數、工單、運行日志、偏差報告等），既耗時又耗腦力。

錦書chat-DeepSeekR1

解決方案：

基于對生產系統數據的實時檢索和整合，結合動態數據抓取，依托強大的深度思考能力為核電廠的“疑難雜癥”提供“把脈”建議。

來看看在生產檢修決策輔助場景下，錦書-R1表現如何？

Q5:在核電機組大修降功率至43MWe過程中，二回路6號高壓加熱器觸發高水位報警，具體表現為一高報警時液位454mm......請對疏水來源進行分析。

Q6:某核電機組在夏季希望提升二回路熱力效率，以提升核電機組出力。請你進行分析并提出相關建議

相關背景及提示......

錦書-R1用于輔助生產維修決策后，通過實時數據整合與分析，可以用于設備故障排查、潛在風險識別、提供預防性維修建議等領域，為復雜問題提供精準決策支持，助力核電廠實現高效、安全、智能化運行。

深度融合DeepSeek后

得益于更強的分層推理引擎

及箴理科技的深度行業場景解讀

專家級別的模型引入將帶來核能行業

顯著性降本增效

更拓展了核工業智能化應用領域

構建起安全可控、經濟高效的核能智慧化新范式。

具體表現如下：

構建多模態復雜工業推理引擎

推理效果突破性提升

DeepSeek-R1通過強化學習優化的分層推理引擎，在反應堆操作輔助、故障歸因、事故應急推演等復雜場景中，實現多模態數據的聯合推理與因果追溯，并將推理過程可視化，顯著提升決策效率及置信度。

全生命周期降本增效

打造工業級高可用Agent

支持混合云/全離線部署模式，模型推理成本較主流方案實現級數級降本，響應速度提升數倍。構建工業級高可用、高算力需求Agent（如反應堆操作輔助、故障歸因等場景）的準入門檻大幅降低。

知識庫應用體驗躍升

實現多領域專家級知識賦能

基于DeepSeek R1的分層推理引擎及分析思維鏈的可視化，大幅增強模型對用戶意圖的探知，提出人機交互新范式，使得知識庫問答體驗躍升。同時深度融合核工業多模態知識，在核工業培訓、辦公輔助、生產問題分析等多個場景中，實現專家級解答，全面賦能核工業全鏈路智能化決策。
展望未來，隨著底座模型的持續進化與知識庫跨領域拓展等前沿發展趨勢，AI技術將深度融入高安全性、高復雜度的工業場景，箴理科技將進一步深耕核工業核心環節，構建核電智能決策中樞，提供安全、智能、高效、以人為本的核工業全鏈路數字化解決方案，為核能安全高效發展提供高可行性的示范樣本。