AI 赋能 ITER：人造太阳的智慧引擎

2026 年 4 月下旬，法国 ITER 总部召开的“公私聚变合作论坛”上，一场聚焦 AI 与核聚变深度交融的研讨引发了全球业界的强烈反响。来自 ITER 组织、NTT Data、NVIDIA 及 Gaia Lab 的专家们共同指出了一个关键趋势：在聚变能源从实验探索转向工程落地的攻坚期，AI 已成为打破数据孤岛、推动装置建设与高效运行的核心产业引擎。

打造产业通用语

与传统互联网 AI 依托海量廉价数据不同，聚变领域面临着“数据昂贵且稀缺”的结构性难题。托卡马克装置每次等离子体放电成本高昂，且数十年积累的历史数据常散落于陈旧系统中，难以再次利用。针对此痛点，ITER 专家 Simon McIntosh 提出了“数据考古”理念，即借助 AI 代理从过往实验（如运行超 40 年的 JET 装置）中挖掘被遗忘的工程背景与操作智慧。

然而，仅靠挖掘数据还远远不够。面对跨装置、跨时代的异构数据挑战，聚变产业界正经历一场深刻的标准化革命。为冲破这一壁垒，全球聚变社群耗时近二十载研发并推广了 IMAS 数据字典。这一由 ITER 主导的共享框架，为线圈电流、诊断信号等核心物理量确立了统一的存储规范，宛如为聚变产业构建了一套“通用语言”。

构建聚变“世界模型”

在工程实践层面，AI 的应用早已超越概念阶段。针对 ITER 庞大的建设工程，AI 正通过激光雷达追踪进度、预测设备维护，有效降低了工期延误的风险。

展望未来，产业界正全力构建聚变“世界模型”。依托高性能 GPU 集群，科研人员试图训练出能模拟机器行为的 AI 模型，使其在实验前即可预测等离子体状态，真正实现“数字孪生”。

光子计算新赛道

聚变反应的极端复杂性，甚至开始倒逼 AI 底层硬件的革新。面对等离子体微秒级的非线性变化，传统 GPU 算力显得力不从心。Gaia Lab 专家 Thomas Kopinski 指出，基于光子硬件的处理器能实现“快于实时”的预测与控制。这意味着，聚变产业不仅在应用 AI，更可能成为推动下一代计算架构演进的关键试验田。

参考资料：

1.https://www.iter.org/node/20687/how-fusion-teaching-ai-new-tricks-iter