淨零減排發電新技術新挑戰!京都fusioneering新創企業,將興建世界第一座核融合驗證設備
淨零減排發電新技術新挑戰!京都fusioneering新創企業,將興建世界第一座核融合驗證設備

淨零減排成永續發展的趨勢,如何取得潔淨能源已為各國政府努力攻克的課題,若是能從海水提取燃料、危險性低、不產生高放射性廢棄物、不排出溫室氣體,如果能夠實現如此夢幻般的發電方式,應該就能大幅提高實現永續發展社會的可能,想必是目前各國迫切想取得的關鍵技術。

但這種想像中遙不可及的核融合發電實現之日,或許已經近在眼前。

由於核能發電問題是否安全困擾各國政府,雖說核能發電不像化石燃料發電那樣,會排放巨量的污染物質到大氣中,在其生產過程中是乾淨的,並在淨零減排趨勢中號稱是最為乾淨、低成本的發電工具,然而一旦發生意外事故所造成的輻射污染與輻射傷害,則是會造成無法挽回的傷害。

相較於核分裂發電,核融合產生的核廢料半衰期極短、安全性也更高核融合被視為可根本性解決世界能源問題的究極能源,長年不斷被各國的科學家進行研究。

核融合發電是指將兩個或多個融合成一個更重的原子,利用過程釋放的巨大熱能發電,其原理與太陽內部的核融合反應相似,因此也被稱為「人造太陽」。

源自京都大學的新創企業京都fusioneering於6日發表將於8月興建世界第一座核融合發電試驗設備,並預計於2024年底進行世界第一次的核融合發電驗證實驗。

集結日本企業打造UNITY,率先驗證核融合發電技術

近年來世界性地在加速核融合其實用化,在英美已發表於2040年前以核融合進行發電的計畫,但一直以來的研發都集中在電漿領域,有關於核融合發電實用化所不可或缺的熱取出等發電機器的研發與設備整體工程技術仍處於發展階段。

對此,京都fusioneering宣布已完成世界首座核融合發電系統試驗設備「UNITY」的基本設計,將於8月開始著手建設計畫,以2024年底發電試驗為目標,將藉由UNITY來統合性地驗證核融合設備機器與設備工程技術,邁向究極綠色能源核融合之商業化,並研發前人所未踏足之爐工學產品。

UNITY 構造圖
UNITY 構造圖
圖/ 京都fusioneering

此UNITY發電設備的建設是透過與複數間日本國內企業合作來實施,集結日本所擁有的高度產品製造能力,藉由日本領先世界驗證核融合爐的發電技術,來為日本產業的發展做出貢獻。

UNITY 開拓1兆日圓核融合設備機器市場

UNITY除了構築與核融合爐同等環境的「爐內環境試驗裝置」外,還具備有:取出熱的「爐心」、傳輸取出之熱的「液體金屬迴路」、「先進熱交換器」與「發電系統」、加熱電漿的「電漿加熱裝置」、「偏濾器」、「氫同位素回收循環裝置」及進行核融合燃料循環試驗的「燃料循環驗證系統」。

如此一系列特殊設備機器群,除了與ITER(國際熱核融合實驗反應爐)計畫合作在日本正在商討推進的原型爐計畫外,在前一階段的實驗爐計畫,預期也將有以電漿加熱裝置與輔助機器為中心之世界性的機器需求。

京都fusioneering表示過往已有相關機器的販售成績,未來藉由UNITY進行機器研發與驗證,將強力開拓於2035年前估值達1兆日圓商機的核融合設備機器市場。

UNITY未使用放射性物質,不會有輻射外洩風險

據《彭博社》報導,京都fusioneering業務行銷總部經理與語惠表示,設備的建設費用為數十億日圓規模,目前已在日本選定複數個候補地點,預定今後進行最終確定。

核融合發電是使氫等較輕原子的原子核進行核融合,再將所產生的中子作為能量來使用,由於不燃燒化石燃料所以不會排放溫室氣體,能夠從海水提取燃料,所以從能源安全保障的觀點來看,也相當受到矚目。

再者本次所建造的試驗設備是不使用放射性物質來構築同等於核融合爐內之高溫.強磁環境,來進行一連串發電系統的驗證,所以不會有放射性物質外洩的風險或放射性廢棄物的產生。
  
京都fusioneering是於2019年成立,由京都大學創投、Coral Capital、JIC Venture Growth Investments、JAFCO集團等共同出資,在今年3月與國際協力銀行、三菱UFJ銀行簽訂總額1億日圓的聯合融資契約,4月時與日本政策金融公庫簽訂1億5000萬日圓的長期融資契約,累積資金調度金額達16.7億日圓。

參考資料:京都fusioneering京都fusioneering京都fusioneering

責任編輯:吳秀樺

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

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「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

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「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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