AI 赋能聚变：技术破局、现实瓶颈与未来路径
聚变光钥：洞察激光聚变的智慧与创新
Part.96
2026 年，英国科学与技术设施委员会哈特雷中心（STFC Hartree Centre）、英国原子能管理局（UKAEA）及埃因霍温理工大学等机构的 Adriano Agnello、Iulia Georgescu 等八位专家，在《Plasma Physics and Controlled Fusion》期刊发表了题为《Challenges and opportunities for AI to help deliver fusion energy》的观点文章。该文源于 2025 年 4 月《经济学人》聚变节（FusionFest）首届圆桌论坛的专家共识，并进行了拓展更新，全面梳理了人工智能驱动聚变能源研发的技术路线、现实机遇及关键瓶颈。
文章强调，聚变能源拥有清洁且储量巨大的发电潜能，但聚变装置极端的运行环境引发的材料、工程及实时控制等难题，高度依赖算力密集研究，而人工智能为攻克此类难题提供了全新路径。当前，聚变领域的 AI 应用主要依托随机森林、高斯过程（GP）、卷积神经网络（CNN）等成熟技术，广泛覆盖等离子体破裂预测、湍流输运建模及等离子体控制等场景，利用代理模型可将仿真效率提升数个数量级，但普遍面临训练分布外泛化能力不足的短板。近年来，面向物理场景的基础模型成为新趋势，物理信息神经网络（PINN）、傅里叶神经算子（FNO）、多模态基础模型及混合多保真架构四大技术路线，分别从嵌入物理守恒律、适配多分辨率仿真、融合异质数据源及缓解数据稀缺等维度，突破了传统方法的性能极限。
文章同时总结了 2025 至 2026 年领域的三大进展：技术层面，专用聚变基础模型如 TokaMind 正式发布，检索增强生成（RAG）技术已应用于聚变科技文献交互；技术就绪度（TRL）层面，AI 应用从原理验证迈向实时工程部署，强化学习等离子体控制、轻量化破裂预警模型已在多台托卡马克装置验证，国际原子能机构（IAEA）数据湖等公共数据基建项目启动；政策层面，英国、欧盟、美国均将聚变纳入 AI 前沿布局，构建了差异化的监管框架与扶持体系。
文章提炼出 AI 落地聚变领域的三大核心挑战：一是数据约束，聚变实验数据存在数量稀缺、质量未达标、开放共享度低三重难题，是限制模型性能的根本瓶颈；二是有效性与可信性风险，机器学习缺乏对底层物理机制的理解，易在训练分布外产生高置信度的错误预测；三是时延约束，等离子体实时控制等场景需亚毫秒级响应，与通用大语言模型的推理速度差距显著。
基于此，文章从自动化决策、仿真加速、不确定性量化、数据采集优化、数据分析解读、数字孪生六大维度系统梳理了应用机遇，结合聚变材料研发案例验证了 AI 加速候选合金筛选、优化辐照实验资源配置的实际价值，并提出需通过知识产权协同、跨领域人才联合培养、研发节奏适配三大路径推进产学研深度协作。
文章最终形成四项行业核心共识：不存在通用的聚变 AI 解决方案，需实现具体问题与适配方法的精准匹配；AI 可通过优化实验与仿真数据生产，反向缓解数据稀缺困境；聚变专家与 AI 开发者的长期深度协作是技术落地的核心前提；必须坚持可解释、高可信的负责任应用原则，以 FAIR 数据治理体系夯实基础，最终以可实时运行的高保真数字孪生为核心载体，推动聚变能源研发效率提升与技术成熟度稳步进阶。
一、文献概况与研究定位
该文并非 AI 聚变应用的全景综述，而是以“技术落地与价值释放”为核心视角，提炼了全球聚变领域对 AI 应用的三点共识：首先，必须实现聚变科学问题与 AI 方法的精准匹配，不存在通用的“聚变万能 AI 模型”；其次，数据稀缺是制约 AI 赋能聚变的核心底层约束；最后，模型开发与全流程部署的可信性、可解释性是工程落地的关键前提。文章同时明确了 AI 的工具定位——AI 用于增强而非替代领域专家的物理认知与基础研究，其价值最大化依赖聚变专家与 AI 开发者的长期深度协作。
二、聚变领域 AI 技术的发展脉络与技术范式
2.1 传统成熟技术的规模化应用阶段
截至目前，聚变领域的机器学习（ML）应用仍以成熟技术路线为主，随机森林、高斯过程（GPs）、卷积神经网络（CNNs）三类方法已实现广泛工程落地，核心覆盖等离子体破裂（disruption）预测、湍流输运建模、等离子体实时控制三大场景。
这类方法的核心价值载体是代理模型（surrogate model）：传统数值求解器在高性能计算（HPC）集群上需耗时数小时的仿真任务，机器学习代理模型可在毫秒级完成推理，能够支撑快速参数扫描、多组件系统集成等原本受算力约束的工作，精度显著优于传统标度律与降阶模型。但传统代理模型存在本质局限：其准确性仅在训练数据覆盖的分布范围内有效，跨参数空间的泛化能力不足；对于定向仿真与实验场景，往往训练数据集构建完成时，传统方法已能直接求解目标问题，代理模型的实用价值被削弱。
2.2 面向基础模型的新兴技术方向
近五年来，面向物理场景的基础模型（foundation model）成为技术演进核心方向，聚变领域也已启动相关探索。文章沿用学界通用定义，将物理基础模型界定为“在广谱数据上预训练、可通过微调或上下文学习适配大量下游任务，具备通用性、可复用性与可扩展性的模型”，并明确了四大核心技术路线：
物理信息架构：以物理信息神经网络（PINNs）、物理信息神经算子为代表，将守恒律与控制方程直接嵌入损失函数，使模型在训练分布外的外推场景中仍能保持物理一致性。典型代表如 TurbulAI-Fusion 框架，已证实可显著提升等离子体湍流建模的精度与泛化能力。
神经算子：与传统神经网络学习有限维向量空间映射不同，神经算子学习无限维函数空间之间的映射，具备天然的离散不变性，可适配不同分辨率的仿真数据，实现仿真代码与实验数据的跨源迁移。其中傅里叶神经算子（FNO）在等离子体演化预测任务上，相较传统磁流体力学（MHD）求解器实现了 6 个数量级的加速且保持高精度；后续稀疏化时变傅里叶神经算子（STFNO）进一步将内存占用降低 100 倍以上，已成功应用于扩展磁流体力学与回旋动理学代码。
多模态基础模型：可融合聚变研究中异质数据源，包括诊断时间序列、成像数据、仿真输出与文本资料。现有研究证实，模型可在无标注诊断数据上预训练，再通过微调完成等离子体不稳定性识别、振荡模式分类等任务，可实现元数据自动生成与事件快速分类。
混合与多保真架构：基础模型不替代高保真仿真，而是作为混合框架的组件存在。神经网络与物理仿真相结合，仅需数百次实验脉冲训练，即可在等离子体电流下降等高难度运行阶段实现准确预测；多保真方法先通过大量低保真数据预训练，再用有限高保真样本微调，可有效缓解数据稀缺问题。
三、2025—2026 年全球 AI + 聚变领域的最新进展
文章梳理了 2024 年底清洁空气工作组（CATF）报告发布后，领域在技术体系、技术就绪度、政策监管三大维度的演进：
技术体系持续迭代：多模态基础模型成为研发热点，专门面向托卡马克放电的多频、多保真数据特性，TokaMind 聚变基础模型正式发布，配套 TokaMark 基准测试集、FAIR-MAST 数据预处理工具，并明确了聚变基础模型微调的核心任务清单。检索增强生成（RAG）技术开始应用于聚变科技文献交互，已形成磁约束聚变场景的专用架构方案。
技术就绪度向工程部署倾斜：行业关注点从原理验证转向可落地的实时应用：湍流输运代理模型已集成至等离子体集成建模软件套件；强化学习控制已在多台托卡马克装置上完成验证，覆盖等离子体磁拓扑控制、实验设计、安全电流下降等场景；轻量化模型已实现破裂前兆识别、偏滤器（divertor）脱附识别的工程化应用，可满足亚毫秒级控制延迟要求。针对国际热核聚变实验堆（ITER）的定向 AI 研发持续推进，重点聚焦模型可解释性与大语言模型助手的可靠性；国际原子能机构（IAEA）数据湖项目启动，旨在整合多装置数据支撑全球 AI 模型开发，覆盖磁约束与惯性约束聚变技术路线；轻量化、小尺寸模型成为行业共识，以避免算力冗余。
全球政策与监管格局差异化演进：英国将聚变列为前沿 AI 的核心应用场景，纳入《AI 机遇行动计划》《工业战略》与《AI for Science 战略》，在卡尔姆校区设立首个 AI 增长区，通过英美技术伙伴关系备忘录将聚变与 AI 列为战略合作核心技术；欧盟通过“AI 工厂”计划建设通用数据服务与超算 AI 工作流，《AI 法案》将前沿模型纳入严格监管范畴，推动科研机构与企业签署负责任创新 AI 公约；美国监管强度相对较低，政策重心转向定向投资与减少管制，重点支持 AI 软硬件国产化，加快数据中心等基础设施审批，Genesis 能源任务明确覆盖聚变领域。文章同时指出，AI 算力能耗已成为行业共性问题，预计 2030 年全球 AI 耗电将达 945 太瓦时，与日本当前全国用电量相当，聚变能源与 AI 发展存在双向赋能的潜在空间。
四、AI 落地聚变领域的三大核心挑战深度解析
4.1 数据约束：最核心的底层瓶颈
文章将聚变领域的数据挑战划分为三类，构成 AI 落地的首要障碍：
数据存在性不足：聚变实验成本高、周期长，参数空间覆盖稀疏，多数工况缺乏实测数据；聚变堆级别的 14 MeV 中子辐照数据极度匮乏，现有材料数据多来自裂变堆，无法直接表征聚变环境下的材料退化规律；仿真层面，高保真数值模拟算力成本极高，往往只能采用低保真模型替代，存在真值偏差。
数据质量未达 AI 训练标准：即使符合 FAIR（可发现、可访问、可互操作、可复用）原则的公开聚变数据，原始状态也无法直接用于 AI 训练，需领域专家参与完成数据切片筛选、特征与目标变量设计、模型架构适配等工作，专业门槛极高。
数据可获得性受限：全球绝大多数聚变实验与仿真数据未公开，除去敏感数据与知识产权限制外，核心原因是 FAIR 数据治理的资源投入不足；基础模型的泛化能力依赖多装置、多工况、多物理现象的广谱数据，当前分散的数据生态无法支撑高质量模型训练。
4.2 有效性与可信性风险
机器学习本质擅长高维数据的插值与关联推断，不具备对底层物理机制的认知能力，在训练分布外的场景会出现“幻觉”式的高置信度错误预测，可能遗漏新的物理现象或相变行为。因此 AI 不能替代物理模型与领域专家的基础研究，只能作为知识增强工具；模型开发与应用必须有领域专家参与，明确训练数据的边界与适用范围。
4.3 时间尺度与延迟约束
基础模型训练需消耗巨量算力，但聚变场景对推理延迟要求极为严苛：实时控制、数字孪生等核心场景要求毫秒级甚至亚毫秒级响应，远快于通用大语言模型的推理速度。因此行业必须开发专用的聚变基础模型架构，通过模型蒸馏、轻量化裁剪、潜空间表征、边缘数据压缩等技术，在保障精度的前提下满足实时性要求。
五、聚变领域 AI 应用的全景机遇与场景矩阵
文章系统梳理了 AI 在聚变领域六大应用方向的价值空间，并通过表格形成了五大应用领域的机遇 - 挑战矩阵，完整呈现如下：
在此基础上，六大细分应用场景的核心价值逻辑如下：
自动化决策：等离子体控制是 AI 价值最突出的场景，深度强化学习已证实可高效调控等离子体磁拓扑，AI 也是唯一能在亚毫秒级完成破裂预测与规避的技术路径。但受安全、责任、信任等因素约束，短期内等离子体控制仍将保持“人在回路”模式，AI 以带置信区间的预测结果辅助人类决策；远程运维机器人的自动化也将遵循人机协同路线。
仿真加速：代理模型可打通多尺度建模的算力瓶颈，实现从原子微观机制到部件宏观行为的关联，支撑寿命评估与预测性维护；序贯学习与贝叶斯优化可实现高保真仿真的高效参数扫描，优化部件设计与实验方案。文章特别强调，不应为开发代理模型而开发，必须结合领域知识明确模型边界，避免优化出工程不可行的方案。
不确定性量化：AI 可系统梳理随机不确定性与认知不确定性，从项目层面指导实验设施规划，从技术层面优化传感器布置、仿真采样与实验设计，以最小成本降低系统整体不确定性，提升科研投入效率。
数据采集优化：主动学习可使回旋动理学与排气代理模型的训练效率提升 4 倍以上；AI 可定向推荐采样区域，快速定位材料相变、仿真收敛边界等关键区间；同时可用于数据补全、异常值检测，提升聚变数据库的整体质量。
数据分析与解读：AI 可辅助诊断数据的等离子体参数反演，基于卷积神经网络的图像分析已成为相机诊断的主流工具；结合贝叶斯推断的机器学习方法，可实现仿真与实验的稳健验证，指导实验活动最大化信息增益。
数字孪生：将上述技术整合后，可实现高保真、近实时的物理资产数字映射，持续用实验数据迭代更新模型。数字孪生可显著降低电站运维停机时间与运营成本，是聚变电站商业化的核心支撑技术之一。
六、产学研协同的核心障碍与破解路径
文章明确提出，上述挑战与机遇无法由单一主体破解，必须建立学术界与产业界的长期深度协作，并针对三类核心障碍给出应对方向：
知识产权与成果出版：聚变领域整体氛围相对开放，多数基础研究依赖社区协作。可在项目立项阶段明确知识产权边界，通过校企联合培养博士、工业实习等机制推动人才流动；共识认为聚变领域的成果公开与产业价值不存在本质冲突，数据、代码等数字资产的开源共享反而会加速全行业进展。
技能与领域知识鸿沟：传统 STEM 领域研究者对基础模型等前沿 AI 技术了解不足，AI 研究者则缺乏对聚变场景特殊约束的认知。必须建立长期协作机制，打通双方的术语体系、方法论与约束认知，吸引通用 AI 与计算机视觉领域的研究者进入聚变赛道。
节奏与目标差异：产业界追求快速验证商业价值，学术界则侧重严谨的方法验证，二者节奏存在天然差异。当前行业整体趋势已从学术方法探索转向务实落地，聚焦于加速首套聚变示范电站的交付；可通过嵌入式研发工程师、工业场景落地等方式，将学术方法转化为工程可用工具，同时推动产业界承担可解释性、不确定性量化等技术打磨工作。
七、典型案例：AI 破解聚变材料研发瓶颈
文章以聚变材料为专项案例，系统阐释了 AI 在核心瓶颈领域的价值逻辑，这也是当前 AI + 聚变最具产业影响力的方向之一。
7.1 聚变材料的核心困境
聚变堆部件需承受 14 MeV 中子辐照、1~10 MW/m²热负荷、陡峭热梯度以及力学、电磁、化学、核效应的协同作用，环境极端性远超现有核能系统。现有核材料数据多来自裂变堆，中子能量低于 2 MeV 且通量更低，仅能作为有限参考；聚变堆材料年损伤量可达数十每原子位移数（dpa），且氦产生率远高于裂变堆，会引发肿胀、脆化、电导率下降等独特的退化机制，无法通过裂变数据简单外推。
同时，聚变电站并非依赖单一“奇迹材料”，而是需要第一壁装甲、结构件、增殖包层、偏滤器、超导磁体等数十套材料体系，各自性能要求差异显著。当前主流候选材料技术就绪度普遍仅 3~4 级，ITER 选用的钨偏滤器、低活化铁素体马氏体（RAFM）钢等成熟材料，也仅能满足实验堆需求，无法支撑商业堆的长寿命与全氚增殖要求；碳化硅复合材料、钒合金、氧化物弥散强化（ODS）钢等先进材料仍处于实验室阶段，聚变辐照数据更为匮乏。
7.2 AI 的核心价值路径
AI 无法凭空创造不存在的聚变数据，但可从两个维度系统性缓解材料数据稀缺问题：
深挖现有数据价值：机器学习系统梳理裂变辐照、加速器替代实验、实验室测试等多源异构数据，结合有限的聚变能谱数据，提取人工难以识别的统计规律；MatDB4Fusion 等社区数据库整合分散数据后，模型可在已观测范围内预测类聚变环境下的材料行为，结合物理约束与不确定性量化，实现超出实验区间的稳健预测。
指导实验资源优化配置：基于 AI 的实验设计方法，可按照信息增益最大化原则排序合金 - 剂量 - 温度组合，优先开展最具价值的辐照实验。这对于 IFMIF-DONES 这类高成本、低通量的聚变中子源装置至关重要，可通过实时分析动态优化测试矩阵，大幅提升实验效率。
7.3 已验证的落地成果
微软团队通过耦合模型仿真工作流，将高强度低活化合金的筛选周期从传统的数年压缩至数周级别；
美国橡树岭国家实验室结合 AI 与百亿亿次超算，成功筛选出耐高温、抗辐照的合金材料，规避了传统材料研发的大量试错成本。
文章同时指出，材料研发与装置设计存在“鸡生蛋”的耦合关系：商业堆设计尚未定型，无法给出明确的材料性能指标；材料性能不足又会约束装置设计。AI 可支撑二者的协同迭代，通过数据驱动的方式同步优化设计约束与材料方案，加速整体技术成熟。
八、核心共识与行业发展方向
基于圆桌论坛与行业进展，文章最终形成四项核心共识：
第一，不存在通用的“聚变 AI 模型”。聚变问题类型多样，AI 技术路线各异，必须基于双领域专业知识实现问题与工具的精准匹配。
第二，数据稀缺是核心约束，但 AI 可反向赋能数据生产。通过指导实验采样、优化仿真精度，AI 能以更高效率生成真实与合成数据，形成正向循环。
第三，跨领域协作是技术落地的刚需。聚变领域专家与 AI 专家的长期协作是技术落地的前提，产学研协同是提升技术成熟度的必经路径。
第四，负责任、有边界的 AI 应用是基本原则。必须坚持可解释、高可信的开发原则，明确 AI 的工具定位，不夸大其能力边界，以 FAIR 数据治理夯实可信应用的基础。
文章最后结合英国聚变战略指出，SUNRISE 聚变专用 AI 超算、STEP 球形托卡马克装置的数据基建，是当前英国推进 AI + 聚变的核心抓手；可实时运行的高可用数字孪生，是牵引技术落地、提升技术就绪度的核心目标，所有 AI 研发活动都应围绕这一核心载体协同推进。
原文网址：https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1361-6587/ae775c