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2026年7月27日披露的最新研究成果显示，基于AI大模型优化的新一代激光核浓缩技术已完成中试验证，项目负责人Casey Crownhart透露，该技术可将核燃料提纯效率提升42%，生产成本降低37%，此前被忽视的低品位铀矿资源利用率可提升至90%以上，有望彻底重构全球民用核燃料的供给格局。
美国肯塔基州帕迪尤卡郊外的小型试验基地内，两台搭载AI实时调控系统的激光发生器已经连续平稳运行超过1200小时，这套此前仅停留在理论层面的提纯方案，第一次在接近工业量产的环境中验证了可行性。
随着全球碳中和进程推进，2025年全球民用核电装机量同比提升11%，核燃料的供给缺口已经扩大到1.2万吨/年。传统的气体离心法提纯技术不仅能耗高、量产规模上限低，还仅能利用品位在0.5%以上的铀矿资源，全球已探明的符合要求的铀矿储量仅能支撑现有核电规模运行不足40年，供给端的瓶颈已经成为核电产业扩张的核心障碍。
激光核浓缩的理论优势早已得到学界认可：其能耗仅为离心法的1/10，提纯精度高出一个数量级，还可适配低品位铀矿。但过去数十年间，该技术始终无法落地，核心痛点是激光的功率、频率、照射时长的控制精度要求达到毫秒级、纳米级，传统的人工调控和预设算法误差率超过15%，完全达不到工业级要求。
本次落地的方案核心就在于引入了多模态动态调控AI大模型，系统可以实时采集原料的同位素浓度分布数据，在微秒级时间内调整激光参数，整体误差率控制在0.3%以下，刚好满足核燃料提纯的工业标准。根据披露的中试数据，这套方案可将低品位铀矿的利用率从不足30%提升至92%，提纯效率较主流离心法提升42%，单位成本降低37%。
研发团队透露，首套商业化激光核浓缩产线预计2027年在帕迪尤卡落地，投产后年产能可满足200座百万千瓦级核电机组的燃料需求，基本覆盖美国本土60%的核燃料缺口。
值得注意的是，这套AI动态调控方案的应用场景并不局限于核燃料提纯，医疗用放射性同位素提纯、高端半导体材料提纯等对精度要求极高的生产环节，都可以复用这套技术框架，这也为AI技术从消费端向工业端落地提供了全新的参考路径。
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