可控核聚变的目标是模拟太阳的核聚变过程，在地球上实现持续的能量输出。其核心挑战在于创造并维持能发生聚变的极端环境，即满足劳森判据所要求的上亿摄氏度高温、足够高的等离子体密度以及足够长的能量约束时间。当前最主流的燃料组合是氘和氚。氘可从海水中大量提取，而具有放射性的氚则需通过聚变产生的中子与锂反应在堆内增殖，这是未来实现燃料自持的关键。实现聚变的两大技术路线是磁约束和惯性约束。磁约束聚变利用强磁场将高温等离...

全国两会前夕，住皖全国政协委员、聚变新能(安徽)有限公司董事长严建文表示，中国可控核聚变产业正经历前所未有的加速度，其发展进度已超出预期，正从实验室快速迈向工程化与商业化。作为国内最早倡导聚变商业化的代表之一，严建文指出，中国的聚变三步走战略正被重新定义，呈现出两步并作一步走的提速态势。他透露，原计划2030年启动的工程示范堆(C项目)设计将于年内完成，最快今年底或明年即可启动建设，这比原计划大幅提前。这种提速的底气源于中国...

由美国密歇根大学领导的研究团队开发出一种名为QUICC的创新方法，为核聚变及裂变反应堆的材料研发带来了颠覆性前景。该方法利用粒子加速器产生的重离子束在实验室模拟反应堆内的极端辐射环境，可将传统测试反应堆所需数年至十余年的材料辐照损伤测试周期，缩短至数天至数周，效率提升约1000倍，而成本仅为其千分之一。在核能领域，尤其是追求商业化的聚变堆中，核心部件材料需要承受高通量中子辐照与高热负荷。传统方法依赖测试反应堆进行真实中...

人工智能技术与核能领域的深度融合，正催生出一个具有变革潜力的前沿交叉领域。通过其强大的数据分析、模式识别与决策优化能力，人工智能正在从核反应堆设计运行、安全监管、核废物管理到受控核聚变研究等多个核心环节，为核技术发展注入新动力。在提升核能安全性方面，人工智能驱动的预测性维护与实时异常监测系统，有助于显著降低设备故障与计划外停机的风险。在运行优化上，人工智能可提高反应堆效率与燃料利用率，进而提升能源输出。面对核废...