核燃料元件既是核電站的能量源泉，又是保護核電安全的第一道屏障。智能制造可以有效避免和消除人因對產品質量造成的直接和間接影響，保證產品質量穩定性。

例如，僅生產線端塞焊崗位中的上管、焊接、再上管動作，工人一天下來要重復3000多次，勞動強度大，極易出現失誤。而智能制造不僅節省大量人力，更保障了產品質量可靠性。中核集團原子能公司通過引進國外先進裝備和技術，在消化吸收基礎上堅持自主創新，實現了芯塊制備、燃料棒制造及組件生產線主要工序的自動化生產、物料的自動化轉運和數據采集，正在重點推進智能化核燃料產業建設。

近年來，中核集團核四院與天山鈾業致力于數字礦山探索，瞄準國際先進礦山技術和管理經驗，不斷提升自動化、信息化水平，初步建成了集工藝過程控制、生產場所實時監控、生產流程統一調度、應急管理綜合指揮為一體的智能管理網絡平臺。特別是地浸采鈾生產及管理過程中的礦山資源已實現四維動態管控，管理者可實時掌握資源狀況，消除信息“孤島”，實現了地浸礦山的可視化和數字化。

目前，天山鈾業的關鍵工藝數控化率已經達到80%以上，改善了資源利用率，降低了生產成本，提高了安全環保水平。機器人與智能裝備也是核工業智能化的重要方向。核電機器人可替代人潛入核電站拍攝傳遞圖像，讓人們更真切了解核電站內部真實狀況，也可在高輻射區域代替人工開展一些特殊操作。例如，中國科學院自行研制的多功能水下智能檢查機器人已先后為中核、中廣核等多家單位提供支持。國家863計劃“核反應堆專用機器人技術與應用”課題在廣西防城港核電基地通過驗收，研發出6款核電智能機器人。

隨著我國具備完全自主知識產權的三代核電技術“華龍一號”落地，將推動更多核電相關自主智能裝備技術不斷涌現。深度學習圖像識別技術在本輪人工智能熱潮中取得了較大突破，已趨于成熟并得到廣泛認可和應用。例如人臉識別、智能安防等。核領域也開展了一系列與深度圖像識別技術相關的交叉研究。在醫療影像診斷方面，我國科研團隊研發了核磁共振醫學影像智能分析系統“阿爾法醫生”，取得了比擬人類醫生的診斷準確率，并大幅提升了診斷速度。

在工業影像診斷領域，使用智能算法可以實現全天候、快速、高于人類準確率的核級焊縫X射線探傷識別應用。美國普渡大學采用深度圖像智能識別技術，開發了堆內金屬構件裂縫圖像識別模塊，能夠對照相機拍攝的堆內構件照片進行分析，自動尋找裂縫，可有效減輕檢測人員工作量，避免人因失誤，保證核反應堆運行安全。