报告概述

到 2034 年，全球核能人工智能市场规模预计将从 2024 年的48 亿美元增至256 亿美元左右，从 2025 年开始的预测期内复合年增长率为18.2%到 2034 年。到 2024 年，北美占据主导市场地位，占据超过 36.7% 份额，收入17.6 亿美元。

随着人工智能技术越来越多地应用于提高核设施的安全性、优化运营和降低成本，核能市场中的人工智能正在受到关注。人工智能有助于预测维护需求、监测辐射、优化燃料循环和模拟工厂运营，从而有助于提高核能生产的效率和可靠性。这种增长趋势对于使核电成为可持续、具有成本效益的能源至关重要rgy 资源补充了人工智能和数据中心增长驱动的不断增长的需求。

核能采用人工智能的主要驱动力之一是需要提高老化核基础设施的安全性和运营效率。 AI 的预测维护功能可将停机时间减少高达50%，并将维护成本降低30%，从而显着提高工厂的可靠性。另一个因素是人工智能数据中心的能源需求不断增长，促使公用事业公司更多地依赖核电等稳定、无碳的能源。

核能人工智能市场是由对清洁、可靠电力的需求不断增长推动的，以支持人工智能技术和数据中心的快速增长。核能提供了稳定的碳中性能源，能够满足人工智能基础设施巨大且持续的电力需求。这种可靠性和环境效益使核电成为为人工智能提供燃料的有吸引力的选择满足计算要求。

需求分析表明，在不久的将来，仅人工智能工作负载每年就可能需要数千太瓦时的电力，远远超出仅可再生能源可靠供应的电力。核电站的容量系数保持在 90% 以上，超过了风能或太阳能等其他能源形式，这些能源的一致性较差，并面临存储挑战。

例如，2025 年 10 月，东芝能源系统与解决方案在开发下一代创新反应堆方面取得了进展，包括在印度 165 座发电厂部署了人工智能驱动的监控系统。东芝的 iBR 技术专注于先进的安全性和增材制造技术，以实现核电站部件供应链的稳健性。

关键要点

• 机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 领域以 46.3% 的成绩引领市场，反映出智能模块的使用日益增长核运营中的系统优化、故障预测和安全监控。
• 资产管理和预测性维护占35.1%，这主要是由人工智能预测设备故障、延长正常运行时间和降低维护成本的能力推动的。
• 本地部署模式占主导地位，占72.8%，强调需要安全、本地管理的人工智能系统来处理核电中的敏感运营数据
• 在核基础设施现代化努力和越来越多地采用基于人工智能的安全协议的支持下，美国市场在 2024 年达到15.7 亿美元，复合年增长率为16.4%。
• 在先进的能源研究、对安全的监管重点以及人工智能早期融入的推动下，北美占据了全球市场的主导地位36.7%份额。运营效率和风险管理。

生成式人工智能的作用

生成式人工智能在核能领域发挥着重要作用，极大地影响了核运行的效率和安全性。它提高了数据分析和预测能力，实现了更精确的反应堆设计和优化的安全协议。研究表明，人工智能驱动的解决方案越来越多地用于辐射检测和反应堆监测，其中复杂的模式识别有助于避免严重故障。

值得注意的是，最近的研究表明人工智能技术提高了燃料的计算效率管理，在某些情况下减少超过 80% 的处理时间，使核能系统整体更加可靠和更具成本效益。​运行精度的提高不仅提高了效率，还有助于可持续能源的进步，特别是为高需求的人工智能数据中心提供动力。

随着人工智能模型变得越来越复杂，对电力激增，从而更加关注核电作为人工智能基础设施的稳定来源。以人工智能为中心的数据中心的电力需求在不久的将来将增加一倍以上，凸显了生成式人工智能和核能的共生增长。

投资和商业效益

人工智能技术与核电基础设施的融合产生了投资机会。为简化反应堆控制、安全监控、预测性维护和燃料管理的人工智能软件平台提供资金的潜力巨大。在人工智能的支持下，中小型反应堆市场不断扩大，吸引了对可扩展和更快的反应堆部署的投资。

投资者还看到了人工智能支持的数字孪生技术和传感器网络的前景，这些技术和传感器网络可以改善核电站生命周期管理。对节能、低碳电力的需求与人工智能的优势相结合，开辟了新的融资途径在现有的反应堆升级和创新的微反应堆设计中。

核行业的企业通过采用人工智能获得了显着的优势。其中包括通过将计划外停机时间减少约30-50%来提高工厂可靠性，从而节省大量成本。人工智能驱动的流程优化可提高燃油效率和运营生产力，而先进的安全监控有助于降低风险和潜在责任。

除了降低成本外，人工智能还通过自动执行重复检查和监控任务来提高员工效率，使员工能够专注于高价值活动。这可以改善决策、更好地遵守法规并提高工厂在能源市场上的整体竞争力。

美国市场规模

美国核能领域的人工智能市场正在大幅增长，目前价值15.7亿美元，是核能领域的主要市场。rket 的预计复合年增长率为 16.4%。这一增长是由于对稳定可靠的电力的需求不断增长，为需要连续、大容量能源的人工智能密集型数据中心供电。

小型模块化反应堆 (SMR) 和先进核技术因其安全性、可扩展性和低碳足迹而成为首选解决方案。此外，政府通过行政命令和税收激励措施提供的强有力支持，以及科技公司和核开发商之间旨在可持续满足不断增长的能源需求的合作，正在加速采用。​

例如，2025年10月，西屋电气公司从美国政府获得了一份价值800亿美元的历史性合同，用于建造AP1000反应堆，支持人工智能驱动的不断增长的电力需求。该公司与谷歌云合作，将人工智能技术集成到核反应堆建设和运营中，加快了交付进度并提高了运营效率，巩固了西屋电气在人工智能核能领域的主导地位。

2024 年，北美在全球人工智能核能市场中占据主导地位，占据了超过36.7%的份额，收入17.6 亿美元。这种主导地位很大程度上是由于该地区完善的核基础设施，再加上数据中心和人工智能工作负载需要可靠的低碳电力驱动的不断增长的能源需求。

强有力的政府支持、监管框架以及对工厂安全、预测性维护和运营效率的创新人工智能应用的投资进一步巩固了北美的领先地位。将核能作为关键清洁能源的关注有助于解决气候目标和能源安全问题。

例如，2025 年 10 月，GE Vernova 通过提供为 AI 数据中心量身定制的先进电力解决方案（包括燃气轮机和小型电机），巩固了其领导地位。ll 模块化反应堆开发。该公司扩大了工程中心和合资企业，通过人工智能集成优化电网和工厂运营，巩固了北美在核电人工智能基础设施领域的领先地位。

技术分析

2024年，机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 细分市场占据主导市场地位，占领了全球核能人工智能市场份额46.3%。这些技术分析来自核电站传感器的大量数据，以检测人类可能错过的模式。这有助于通过优化燃料使用、监控反应堆状况和支持安全系统来提高运营效率。

通过从过去的数据中学习，机器可以在潜在问题发生之前预测它们，这有助于避免代价高昂的停机或安全事故。这些人工智能方法可以实现实时决策并帮助操作员微调工厂性能，使其运行更加平稳、安全。快速处理大型数据集的能力使核电站在保持最佳运行方面具有显着优势。

例如，2025 年 10 月，三菱电机推出了用于核反应堆的先进的基于数字信号处理的仪器，展示了他们对改善反应堆监测和控制的人工智能增强技术的推动。他们的数字系统旨在提高安全性和操作精度，这是机器学习在现实核能环境中的应用。

应用分析

2024 年，资产管理和预测维护细分市场占据主导市场地位，占据全球核能人工智能市场35.​​1% 的份额。这些用途围绕在设备故障变得严重之前进行预测。

通过发现异常振动或温度等迹象如果尽早更改，工厂可以战略性地安排维护，减少计划外停机和昂贵的维修。这种方法可以在确保安全的同时延长昂贵核设备的使用寿命。

人工智能支持的预测维护将传统的被动维护模式转变为主动策略。它可以帮助核运营商显着降低维护成本并优化资源利用。此外，实时监控和数据分析通过持续检查设备健康状况并防止可能影响工厂完整性的故障来增强安全性。

例如，2025 年 10 月，BWX Technologies 旗下的 Kinectrics 展示了使用增材制造与人工智能相结合来生产核级部件。这一进步通过实现更快的替换零件制造、降低停机风险和解决核舰队的过时问题来支持预测性维护。

部署者模式分析

2024年，本地部署细分市场占据主导市场地位，占据全球核能人工智能市场72.8%份额。这种主导地位是由于该行业严格的数据安全和监管要求。现场管理人工智能操作使核设施能够保持对敏感操作数据的严格控制，确保遵守这个高度监管的环境中所需的安全和网络安全标准。

虽然云解决方案提供可扩展性，但核工业的首选仍然是本地部署，以保护关键基础设施免受网络威胁并满足政府监管。这种部署模式还支持现场实时数据处理需求，这对于无法承受延迟或外部数据交换风险的即时运营决策和监控至关重要。

例如，2025年9月，ABB重申了对本地部署的承诺ADIPEC 2025 期间核能用例中的人工智能解决方案，强调核环境中至关重要的安全和监管合规性。他们的数字自动化和控制系统确保数据保留在工厂边界内，同时提供人工智能支持的运营见解。

新兴趋势

核能的新兴趋势表明对机器学习和数字孪生技术的强烈依赖。这些工具以数字方式模拟核反应堆，使操作员能够预测何时需要维护并避免意外停机。现在，人工智能驱动的模拟运行速度比传统方法快近 100 倍，同时保持准确性，使实时决策支持变得越来越可行。

另一个关键趋势是混合人工智能模型的发展，这些模型结合了不同的人工智能技术来解决核电站运营中复杂的优化挑战，从而使效率提高约 70%。​ 该行业还朝着实现工厂自主运行和先进反应堆设计的全面人工智能集成迈进。

这包括能够实时学习和适应的人工智能系统，提高运行安全性并减少人工监督。这些发展有助于推动核能更接近数字化转型，其中数据驱动的决策将成为管理复杂能源系统的基础。人工智能的快速进步推动了这一演变，同时解决了核电站管理方面的历史挑战。

增长因素

对清洁可靠电力的需求推动了核能中人工智能使用的增长，特别是在人工智能需求激增的情况下。核能的稳定输出和低碳足迹使其成为可持续能源努力的重要合作伙伴。人工智能还可以通过提前预测设备故障来帮助降低运营费用，从而支持更高效的维护计划并扩展pl

当前研究表明，通过更好的燃料管理和系统优化，人工智能辅助可以节省约15%的运营成本。​随着人工智能技术的进步，核能为人工智能数据中心和其他数字基础设施日益增长的电力需求提供了独特的解决方案。

这种支持对于实现可持续发展目标同时确保能源可靠性至关重要。人工智能改善预测和维护的能力进一步提高了核能的竞争力，使其成为未来能源格局的关键参与者。人工智能与核电的结合旨在有效满足能源需求，同时提高安全性和经济效益。

主要细分市场

按技术划分

• 机器学习 (ML) 和深度学习 (DL)
• 计算机视觉
• 自然语言处理（自然语言处理）
• 机器人与自动化
• 其他

按应用划分

• 资产管理和预测性维护
• 反应堆运行与控制
• 燃料管理和废物减少
• 安全监测
• 辐射监测和剂量管理
• 供应链与项目管理
• 其他

按部署划分模式

• 基于云
• 本地部署

主要地区和国家

• 北方美国
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 其他国家/地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁语美国
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

驱动因素

人工智能推动能源需求不断增长技术

各行业越来越多地使用人工智能，导致电力消耗大幅增加。承载人工智能工作负载的数据中心需要持续可靠的电力才能高效运行。核能提供了稳定、清洁的电力来源，可以满足这一需求而不增加碳排放。这使得核电成为支持人工智能基础设施快速扩张的重要能源。

除了满足需求之外，核电的一致性补充了人工智能对不间断能源供应的需求，而间歇性可再生能源往往无法保证这一点。随着基于人工智能的应用程序的增长，更多的数据中心和计算设施将会出现，我们进一步巩固核能作为支持人工智能革命的支柱作用。

例如，2025年8月，ABB与Paragon Energy Solutions签署了一份谅解备忘录，开发集成控制和电气化解决方案，旨在支持核电站和人工智能基础设施不断增长的能源需求。此次合作反映了市场对稳定、高效的能源日益增长的需求，以满足人工智能驱动的电力消耗，尤其是数据中心和小型模块化反应堆。

约束

初始成本高，监管复杂

在核能领域实施人工智能需要大量的前期资金。不仅需要投资人工智能软件和系统，还需要升级核基础设施以安全地集成新的数字技术。这些成本可能令人望而却步，特别是对于规模较小的公司或能力有限的地区而言nding。

核工业也受到严格监管，以确保安全和环境保护。引入人工智能解决方案需要通过复杂的监管框架并获得批准，这可能会延长项目时间表。对人工智能可靠性和网络安全的监管审查为快速采用设置了额外的障碍，限制了人工智能融入核能运营的速度。

例如，2025 年 11 月，BWX Technologies 与普渡大学合作推进下一代核制造，包括小型模块化反应堆。此次合作展示了创新，但也凸显了高投资需求和严格的监管审批等挑战，这些挑战继续限制了人工智能在核能开发中的集成速度。

机遇

通过人工智能提高效率和安全

人工智能为改善核电站运营打开了新的大门。人工智能- 支持的预测性维护有助于在设备故障导致故障之前识别设备故障，减少代价高昂的停机时间并避免事故。通过人工智能增强的实时监控还可以通过快速检测异常和维护安全的操作环境来增强安全性，这对于错误零容忍的行业至关重要。

进一步的机会在于数字孪生技术，其中人工智能创建精确的核电站虚拟模型，以安全地模拟不同的场景。此功能有助于培训、规划和操作优化，而不会给实际系统带来风险。人工智能还可以优化燃料管理和废物处理，促进更可持续的核能实践，并为市场创新和经济增长开辟新途径。

例如，法马通于 2023 年 5 月推出了 COCOAI，这是一种基于人工智能的新型反应堆控制系统，旨在增强核电站的运行灵活性和安全性。它使用智能算法优化控制措施并不断更新运行计划，提高反应堆效率和安全性。这展示了人工智能如何通过实时预测控制来改变核电站管理，降低风险并提高整体性能。

挑战

确保人工智能系统的可靠性和网络安全

将人工智能应用于核能的最大挑战之一是确保人工智能系统既可靠又安全。核电站按照严格的安全标准运行，任何故障都可能造成严重后果。因此，人工智能系统必须提供准确、可解释和可验证的结果，而不会出现误报。

鉴于核基础设施的战略重要性，网络安全风险也日益凸显。保护人工智能驱动的控制系统免受网络攻击需要强大的防御机制和持续监控。满足安全和安保的高标准仍然是一项艰巨的挑战ge，减缓了人工智能在核能领域的更广泛部署。

例如，2025年10月，日立推出了核电站元宇宙平台，该平台集成了人工智能和数字孪生技术，以提高维护、安全和运营效率。这一发展简化了资产管理和数据协作，但也强调了安全人工智能系统保护敏感核基础设施的必要性。该举措反映了该行业在维持严格的安全和网络安全标准的同时推动人工智能采用的持续努力。

关键参与者分析

核能市场中的人工智能由 ABB、GE Vernova、Siemens Energy AG 和 Hitachi 等主要工程和能源公司领导。这些公司将人工智能驱动的系统集成到核电站运营中，包括预测性维护、异常检测和运营优化。他们的平台提高了反应堆的安全性、效率和资产跨公用事业规模核设施的生命周期管理。

BWX Technologies、法马通、三菱、东芝公司和西屋电气公司等专业核技术提供商通过嵌入数字孪生、人工智能过程控制和反应堆子系统自动检查工具做出贡献。他们专注于燃料循环监控、热系统诊断和基于机器人的检查，支持弹性、智能核服务。

Kinetrics、NuScale Power Corporation、TerraPower、IBM Corporation 和其他市场参与者等其他主要参与者强调小型模块化反应堆 (SMR) 创新、数据分析平台和人工智能驱动的安全框架。他们在机器学习、基于传感器的监测和核数字化转型方面的综合进步正在推动更智能、更安全和更具成本效益的核能系统的出现。

市场上的主要参与者

• ABB
• BWX Techno逻辑
• Framatome
• 日立
• GE Vernova
• 霍尼韦尔
• Kinectrics
• 三菱
• NuScale Power Corporation
• TerraPower
• 西门子能源公司
• 东芝公司
• 西屋电气公司
• IBM Corporation
• 其他

近期进展

• 2025 年 9 月，BWX Technologies 部门 Kinectrics 扩大了其对医疗保健和核应用至关重要的同位素生产能力。他们继续开发金属增材制造技术，优化中小型反应堆和先进反应堆的组件，缓解供应链限制。
• 2025 年 4 月，霍尼韦尔发布的一项调查显示，超过90%的美国能源领导者认为人工智能对于通过网络安全、预测性维护以及核能和能源领域的运营效率来增强能源安全至关重要。何尼韦尔的子公司 Solstice Advanced Materials 致力于人工智能和核电应用材料。