全国政协委员谈核聚变发展:可控能源离我们还有多远?
来源:环球时报【环球时报报道 记者 樊巍 林小艺】编者的话:“未来能源”成为写入今年政府工作报告的能源关键词。可控核聚变因其燃料丰富、清洁环保、安全性高等优势,被认为将彻底解决全人类的“能源焦虑”问
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【环球时报报道 记者 樊巍 林小艺】编者的按语:“未来能源”成为写入今年政府工作报告的能源关键词。可控核聚变因其燃料丰富、清洁环保、安全性高等优势,被认为将彻底解决全人类的“能源焦虑”问题。放眼全球,大国纷纷在合作与竞争中布局可控核聚变研发。我国也在核能“三步走”发展战略的指引下,稳步开展相关技术攻关,并在“十五五”规划建议中提出,推动核聚变能成为新的经济增长点。对于这项战略性核心技术,中国目前的研发进度如何?下一步,我国又将如何实现核聚变技术“提速”发展?在2026年全国两会,多位来自中国核工业领域的政协委员为此建言献策。
可控核聚变的“中国进度”
近几年的全国两会,全国政协委员、中核集团聚变领域首席科学家段旭如在面对记者时,都要被反复提问:“中国的可控核聚变何时可以实现?”这个话题维持高热度背后的背景,是全球可控核聚变技术快速发展的背景下,民众对于中国核工业的期待。
“从全球视野来看,可控核聚变的商业化已形成加速态势。”段旭如介绍称,根据国际原子能机构2025年发布的世界聚变展望报告,全球近40个国家都在推进可控核聚变计划。段旭如认为,媒体和公众应该“冷静”看待可控核聚变的发展过程,“聚变能商业化仍面临多重挑战、还需要一定时日。科学与技术层面亟需突破燃烧等离⼦体稳态运行、耐⾼能中⼦轰击及⾼热负荷材料等难题;产业生态上,还需解决供应链成熟性、经济可承受性、投资可持续性、监管可适配性等问题。”
据段旭如介绍,实现可控核聚变商业化需要经历以下⼏个阶段:原理探索、规模实验、燃烧实验、实验堆、示范堆、商用堆。“我国目前正处于‘燃烧实验阶段’,就是围绕燃烧等离⼦体,解决主要的科学和工程问题。”
2025年3月28日,由中核集团西物院自主设计建造的新一代“人造太阳”“中国环流三号”实现离⼦温度1.17亿摄⽒度、电⼦温度1.6亿摄⽒度的“双亿度”运行,综合参数大幅跃升,这是中国可控核聚变研究进入燃烧等离⼦体研究阶段的标志。同年5月,“中国环流三号”装置又同时实现等离⼦体电流⼀百万安培、离⼦温度1亿摄⽒度、高约束模式运行,综合参数(聚变三乘积)再创新高,达到10的20次方量级的里程碑。“预计‘中国环流三号’综合参数(聚变三乘积)将在当前10的20次方量级的基础上提升2-3倍,开展高性能等离⼦体实验。”段旭如称。
段旭如表示,根据我国当前技术和创新发展水平推演,预计2027年可开启核聚变燃烧实验研究;2030年左右,具备中国首个核聚变工程实验堆的研发设计建造能力;2035年左右,建成中国首个核聚变工程实验堆;2045年左右,建成我国首个核聚变商用示范堆。
AI有望加速可控核聚变发展
可控核聚变技术的发展稳步推进,对于这项技术的期望值也在不断提升。尤其是随着AI技术的发展,对于清洁电力的需求呈“指数级”增长,“AI的尽头是电力”渐成行业共识。此前有业内人士测算,一座以AI为主的数据中心,耗电量堪比10万户家庭。到2030年,全球数据中心用电预计比现在翻一番。
“核能恰好能够为AI算力提供稳定可靠、清洁低碳的能源,这也是现在国内和国际上很多互联网企业、高科技公司,纷纷向核电企业寻求合作的原因。”全国政协委员,中国核电党委书记、董事长卢铁忠表示。
此前,美国高科技公司Meta与三家核电公司合作,目标是到2035年新增及保有6.6吉瓦核电能,以满足未来数据中心投运后的能源需求。
另三家美国互联网巨头微软、谷歌和亚马逊也分别与不同的核能企业达成协议,购买核电站电能。有分析认为,这些动向的背后,是高科技公司和互联网企业竞相投资数据中心与人工智能。
除了在需求端成为加速可控核聚变迈向商业化的重要推动力,在研发端,AI同时也在助力可控核聚变技术突破发展瓶颈。
国际原子能机构曾指出,可控核聚变汇聚了等离⼦体物理、核⼯程、材料科学等多领域难题,是人类迄今构想的最复杂能源系统之一。当前实验已接近实现聚变所需条件,但仍需提升等离⼦体约束性能与稳定性,延长反应时间,并使输出能量超越输入能量。而AI技术,能为突破这些瓶颈提供关键助力。
今年,在被问到我国实现可控核聚变的时间表时,段旭如在沉稳中又展现出一丝乐观。让他“松口”的正是AI技术在可控核技术领域的应用。
“关于我国可控核聚变技术的时间表是否有可能提前,这取决于我们新技术发展的速度。”段旭如介绍,比如AI技术现在已经应用在可控核聚变技术的研发领域,并获得初步验证,有望解决等离⼦体控制难题,在聚变堆系统研发、运维等方面AI技术也具有很大的发展空间和潜力。而随着AI等新技术的融入和加速迭代,“时间表”确实存在提前的可能性。
卢铁忠称,从核电站角度,AI在生产经营、安全管理、经验分析等方面都提供了很好的支撑和帮助,未来AI技术在核能领域的应用会越来越广泛。
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