«Искусственный интеллект помогает бороться с подделками в области безопасности, качества и окружающей среды» — инженер компании CGN Intelligent Technology (Шэньчжэнь) Co., Ltd. Хуан Чуантао

14 ноября 2025 года инженер компании CGN Intelligent Technology (Шэньчжэнь) Co., Ltd. Хуан Чуантао выступил на Шэньчжэньской ядерной выставке в рамках “AI+ инновационные применения в ядерной энергетике, промышленно-экономическая презентация” с основным докладом «Искусственный интеллект помогает бороться с подделками в области безопасности, качества и окружающей среды».

В докладе были представлены результаты применения AI для повышения защиты от подделок сертификатов, квалификационных удостоверений и документов, подтверждающих качество в ядерной энергетике. Система использует многоуровневую архитектуру, мультимодальное распознавание, взаимодействие больших и малых моделей, а также двойную проверку QR-кодов и ссылок для выявления глубоких подделок, включая одновременную подделку содержимого сертификата и веб-сайта. Данное решение уже проверило более семи тысяч сертификатов, предотвратило семнадцать случаев подделок и планирует создать прослеживаемую систему доверия к качеству на основе блокчейна.

Ключевые моменты
1. Тема и структура доклада (00:00)
Докладчик из компании CGN Intelligent Technology Co., Ltd., тема — применение AI для борьбы с подделками. Содержание включает пять аспектов: отраслевые вызовы, техническая архитектура, ключевые технологии, результаты применения и перспективы развития.

2. Отрасль сталкивается с системным риском подделки сертификатов (00:30)
Ядерная энергетика, как ключевой источник энергии страны, сталкивается с такими проблемами, как отсутствие единых стандартов на сертификаты, сложность взаимного признания, рост транзакционных издержек, переход подделок от индивидуальных действий к системным, неразбериха в стандартах сторонних организаций и отсталость существующих технологий. Подделка сертификатов стала основным узким местом, сдерживающим развитие отрасли, и требует повышения защитных возможностей с помощью интеллектуальных средств.

3. Трехуровневая техническая архитектура для поддержки интеллектуальной верификации (01:46)
Система использует трехуровневую конструкцию: платформа данных, платформа AI-интеллекта и прикладные модули. Нижний уровень интегрирует официальные интерфейсы и исторические образцы, поддерживает инкрементальную синхронизацию и шифрованное хранение. Средний уровень объединяет мультимодальные возможности, такие как OCR, большие модели, обнаружение изменений. Верхний уровень охватывает такие сценарии, как сертификаты измерений, квалификация персонала и документы, подтверждающие качество, обеспечивая секундную верификацию и замкнутый цикл управления.

4. Мультимодальный AI-движок и полный замкнутый цикл процесса (02:30)
Средний уровень AI объединяет возможности обработки изображений, текста и семантики, используя перекрестную проверку для определения подлинности сертификатов с нескольких измерений. Система поддерживает пакетный импорт PDF, изображений и фотографий, использует самообучаемый OCR и NLP для структурированной обработки, а также подключается к официальным интерфейсам и базам данных, создавая аудиторский след для поддержки проверки с фиксацией и замкнутого цикла управления.

5. Интеграция структурированного OCR и веб-парсинга для верификации (03:49)
Одна из ключевых технологий — это интеллектуальный движок верификации, объединяющий структурированный OCR и веб-парсинг. Он может извлекать ключевую информацию, такую как номер сертификата и срок действия, и перекрестно проверять ее с данными с официального сайта, автоматически выделяя красным расхождения, повышая эффективность и точность верификации.

6. Взаимодействие больших и малых моделей для повышения точности и эффективности (04:18)
Система использует легковесную OCR-модель для быстрого извлечения ключевой информации из сертификатов. Когда достоверность малой модели низкая, она автоматически переключается на большую модель для обработки сложных сценариев. Благодаря динамическому переключению достигается баланс между точностью распознавания и эффективностью обработки.

7. Двойная проверка для выявления глубоких подделок (04:42)
Система совершила прорыв, реализовав проверку подлинности QR-кодов и ссылок, что позволяет выявлять глубокие подделки, когда одновременно подделаны и содержимое сертификата, и веб-сайт. Традиционные методы сравнивают только содержимое сертификата с соответствующим веб-сайтом, и если сайт также подделан, это трудно обнаружить. Данное решение с помощью двойной проверки успешно предотвратило шестнадцать таких случаев подделок.

8. Поддержка ПК и мобильного приложения для работы на местах (05:28)
Система разработана с двумя приложениями: для ПК и для мобильных устройств. Мобильное приложение поддерживает функцию «сфотографировал и отправил», что позволяет инженерам быстро выполнять идентификацию и распознавание сертификатов непосредственно на рабочем месте.

9. Результаты применения и заполнение пробелов в отрасли (05:54)
На данный момент система проверила в общей сложности более семи тысяч сертификатов и успешно предотвратила семнадцать случаев подделок, шестнадцать из которых были высокоскрытными глубокими подделками. Благодаря синхронной проверке содержимого и QR-кодов система повысила достоверность верификации и заполнила соответствующие пробелы в области борьбы с подделками в ядерной энергетике.

10. Эффективность, масштабируемость и признание пользователями (06:29)
По сравнению с традиционными решениями, эта система описывается как способная выявлять двойные подделки содержимого и веб-сайта. Время обработки одного сертификата составляет менее десяти секунд, среднесуточная пропускная способность превышает сто тысяч экземпляров, эффективность повышена более чем в десять раз, и она может заменить более восьмидесяти процентов ручных операций. Система уже внедрена в двадцати трех дочерних компаниях CGN и у сотен поставщиков, интегрирована в процессы закупок и приемки, и названа инженерами на местах «всевидящим оком» в кармане.

11. Экономическая ценность и восстановление системы доверия в цепочке поставок (07:21)
Система ежегодно экономит более десяти миллионов юаней на трудозатратах, а также позволяет избежать убытков от рисков несоответствия, связанных с выявлением подделок, на сумму более восьми миллионов юаней. Решение способствует переходу цепочки поставок ядерной энергетики от последующего привлечения к ответственности к предварительному предотвращению, обеспечивая прослеживаемость процесса верификации сертификатов и стимулируя компании к переходу от пассивного соблюдения требований к активной оптимизации.

12. Укрепление общественного доверия и поддержка высококачественного развития (08:00)
Обеспечивая подлинность и достоверность квалификаций и качества с помощью технологий, система способствует укреплению доверия общественности к ядерной отрасли и поддерживает высококачественное развитие ядерной энергетики через интеллектуальную систему борьбы с подделками.

13. Будущая интеграция с блокчейном для создания цифрового фундамента доверия (08:23)
В будущем планируется интегрировать технологию блокчейна для создания неизменяемой и полностью прослеживаемой экосистемы качества. Благодаря хранению данных в цепочке, защите от подделок и механизмам доверия между организациями, возможности будут расширены на такие сценарии, как управление полным жизненным циклом оборудования в цепочке поставок, создавая цифровой фундамент доверия в области качества.

14. От борьбы с подделками сертификатов к управлению безопасностью ядерной энергетики (08:46)
Проект, начиная с борьбы с подделками сертификатов, направлен на продвижение создания системы борьбы с подделками в ядерной отрасли, дальнейшее обслуживание общей системы управления безопасностью ядерной энергетики и поддержку развития ядерной энергетики.

Хронология
00:00 - Вступительная часть: представление докладчика, темы и пяти разделов доклада.
00:30 - Описание системных вызовов, с которыми сталкивается ядерная отрасль в области подделки сертификатов, отсутствия единых стандартов, недостаточного контроля и отсталости технологий.
01:46 - Переход к системному решению: представление трехуровневой архитектуры, мультимодального AI-движка, процесса обработки данных и охвата типов сертификатов.
03:49 - Сосредоточение на ключевых технологиях, включая интеграцию структурированного OCR и веб-парсинга, взаимодействие больших и малых моделей, проверку подлинности QR-кодов и ссылок, а также приложения для ПК и мобильных устройств.
05:54 - Демонстрация результатов внедрения и конкурентных преимуществ: акцент на количестве проверенных сертификатов, предотвращенных подделках, выявлении глубоких подделок, эффективности обработки и масштабах внедрения.
07:21 - Обобщение экономической ценности, построения системы доверия в цепочке поставок, повышения общественного доверия и поддержки высококачественного развития ядерной энергетики.
08:23 - Перспективы на будущее: объединение с технологией блокчейна для создания неизменяемой, прослеживаемой и заслуживающей доверия экосистемы качества между организациями.
08:46 - Завершение: видение проекта — начиная с борьбы с подделками сертификатов, продвигать создание системы борьбы с подделками и управления безопасностью в ядерной отрасли.

AI-расширенное чтение (нижеследующий текст сгенерирован AI, его содержание может содержать неточности, пожалуйста, относитесь критически):

AI в борьбе с подделками сертификатов в ядерной энергетике: создание цифрового фундамента доверия для ядерной отрасли

Инженер Хуан Чуантао в своем докладе на тему «AI помогает бороться с подделками сертификатов в ядерной энергетике» поделился практическим опытом компании CGN Intelligent Technology в области безопасности, качества и окружающей среды. Ядерная отрасль предъявляет чрезвычайно высокие требования к качеству, безопасности и соответствию нормам. Подлинность таких документов, как сертификаты, квалификационные удостоверения и подтверждения качества материалов, напрямую влияет на доверие в цепочке поставок и безопасность проектов. Однако в настоящее время подделка сертификатов перестала быть разрозненным индивидуальным действием и все больше приобретает черты индустриализации, организованности и системности, создавая значительные риски для цепочки поставок ядерной энергетики. Из-за отсутствия единых стандартов на сертификаты, большого количества сторонних организаций и несовершенства механизмов контроля в отрасли существуют такие проблемы, как трудности взаимного признания, высокие затраты на верификацию и отставание технических средств. Традиционные методы ручной верификации уже не могут удовлетворить потребности в высокой эффективности, точности и глубокой защите от подделок.

Для решения этих проблем компания CGN Intelligent Technology создала многоуровневую архитектуру системы борьбы с подделками на основе AI. Нижний уровень — это платформа данных, отвечающая за подключение к официальным интерфейсам веб-сайтов, библиотекам исторических образцов и инкрементальным данным, а также за обеспечение безопасности данных с помощью шифрованного хранения. Средний уровень — это платформа AI-интеллекта, объединяющая мультимодальные возможности, такие как OCR-распознавание, понимание больших моделей и обнаружение изменений, реализующая взаимодействие больших и малых моделей и централизованный вызов алгоритмов. Верхний уровень — это прикладные модули, ориентированные на бизнес-сценарии, охватывающие сертификаты измерений, квалификацию персонала, документы, подтверждающие качество материалов, и интегрированные в ключевые процессы, такие как закупки и приемка, обеспечивая замкнутый цикл управления от импорта сертификата, интеллектуального распознавания, сравнения с официальным сайтом до предупреждения об аномалиях.

Ключевая возможность системы заключается в мультимодальной интеллектуальной верификации. Она не только распознает текстовую информацию в сертификатах, но и проводит перекрестную проверку, объединяя данные изображений, текста, семантики, QR-кодов, ссылок и официальных веб-сайтов. Для файлов разных форматов, таких как PDF и изображения, система может выполнять пакетный импорт и с помощью самообучаемого OCR и технологий обработки естественного языка извлекать ключевую информацию, такую как номер сертификата, срок действия и орган, выдавший сертификат, а затем сравнивать ее с данными с официального сайта и записями в базе данных. При обнаружении расхождений в полях, аномалий в содержимом или несоответствия ссылок система автоматически выделяет их красным цветом, что значительно повышает точность и прослеживаемость верификации.

С точки зрения технологических инноваций, данное решение использует комбинацию структурированного OCR и веб-парсинга, что позволяет извлекать информацию как из самого сертификата, так и анализировать содержимое страниц официального сайта, обеспечивая автоматическую перекрестную проверку файла сертификата с авторитетным источником данных. Кроме того, система внедряет механизм взаимодействия больших и малых моделей. Легковесная OCR-модель отвечает за быстрое распознавание в стандартных сценариях. При возникновении сложных форматов, низком качестве изображения или низкой достоверности система автоматически переключается на большую модель для глубокого понимания и обработки, достигая баланса между эффективностью и точностью. Что еще более важно, система включает проверку подлинности QR-кода в логику защиты от подделок. Она не только проверяет, ведет ли QR-код на веб-сайт, но и проверяет, является ли целевой веб-сайт настоящим официальным сайтом, что позволяет выявлять глубокие подделки, когда «подделано содержимое сертификата + подделана ссылка на официальный сайт».

Система также предоставляет приложения для ПК и мобильных устройств. ПК-версия подходит для пакетной обработки файлов, утверждения процессов и фонового управления, поддерживая масштабную верификацию сертификатов. Мобильное приложение ориентировано на инженеров на местах, поддерживает фотографирование и загрузку на месте, быстрое распознавание и мгновенную обратную связь, что удобно для проверки подлинности сертификатов в любое время в таких сценариях, как приемка закупок, поступление оборудования и проверки на площадке. Такая двухплатформенная конструкция расширяет возможности борьбы с подделками от фонового управления до рабочей площадки, усиливая возможности управления рисками в реальном времени в бизнес-процессах ядерной энергетики.

С точки зрения результатов применения, система на сегодняшний день проверила более 7000 сертификатов и успешно предотвратила 17 случаев подделок, 16 из которых были высокоскрытными глубокими подделками, что демонстрирует высокую практическую ценность. Время обработки одного сертификата составляет менее 10 секунд, среднесуточная пропускная способность превышает 100 000 экземпляров, общая эффективность повышена более чем в 10 раз по сравнению с традиционными методами, что позволяет заменить более 80% ручной работы по верификации. В настоящее время система внедрена в 23 дочерних компаниях CGN и у сотен поставщиков, интегрирована в ключевые бизнес-процессы, такие как закупки и приемка, и образно названа инженерами на местах «всевидящим оком в кармане».

С точки зрения создания ценности, система AI-борьбы с подделками сертификатов не только приносит значительный эффект снижения затрат и повышения эффективности, ежегодно экономя более 10 миллионов юаней на трудозатратах, но и помогает компаниям избежать убытков от рисков несоответствия, связанных с выявлением поддельных сертификатов, на сумму более 8 миллионов юаней. Более глубокий смысл заключается в том, что она способствует переходу модели управления качеством в ядерной энергетике от последующего привлечения к ответственности к предварительному предотвращению, делая процесс проверки подлинности сертификатов регистрируемым, прослеживаемым и поддающимся аудиту, помогая компаниям постепенно переходить от пассивного соблюдения требований к активной оптимизации. Обеспечение подлинности и достоверности квалификаций и качества с помощью интеллектуальных средств также способствует укреплению доверия общественности к безопасности ядерной энергетики и системе управления качеством.

В будущем данное решение планирует дополнительно интегрировать технологию блокчейна для создания неизменяемой и полностью прослеживаемой экосистемы качества, реализуя хранение данных в цепочке, защиту от подделок и координацию доверия между организациями. Начиная с борьбы с подделками сертификатов, соответствующие возможности могут быть расширены на более широкие сценарии, такие как управление оборудованием в цепочке поставок, отслеживание качества на протяжении всего жизненного цикла, прослеживаемость материалов и оценка кредитоспособности поставщиков, постепенно формируя цифровой фундамент доверия, поддерживающий высококачественное развитие ядерной отрасли.