人工智能賦能粒子物理與核物理學(xué)：從基礎(chǔ)研究到重大應(yīng)用

王貽芳1* 何源2 黃耀3 何萬兵4 焦毅1 李聰喬5 李科1 劉北江1 馬英起6 馬余剛7* 龐龍剛8 齊法制1 譚思超9 王春鵬10 王盟9 徐小恒6 徐星2 趙振堂10 張英遜11 張正德1 趙紅衛(wèi)2 趙麗娜1

1 中國科學(xué)院高能物理研究所

2 中國科學(xué)院近代物理研究所

3 中國科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院

4 復(fù)旦大學(xué) 現(xiàn)代物理研究所

5 北京大學(xué) 物理學(xué)院

6 中國科學(xué)院國家空間科學(xué)中心

7 華東師范大學(xué) 物理學(xué)院

8 華中師范大學(xué) 夸克與輕子物理教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室

9 哈爾濱工程大學(xué) 核科學(xué)與技術(shù)學(xué)院

10 中國科學(xué)院上海高等研究院

11 中國原子能科學(xué)研究院

粒子物理與核物理學(xué)是探索物質(zhì)基本結(jié)構(gòu)和宇宙起源的核心基礎(chǔ)學(xué)科。人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展與深度介入正為其應(yīng)對海量多模態(tài)數(shù)據(jù)處理、極端實(shí)驗(yàn)條件實(shí)現(xiàn)、理論計(jì)算突破及大科學(xué)裝置智能調(diào)控等系統(tǒng)性挑戰(zhàn)提供全新路徑。文章系統(tǒng)闡述了人工智能如何深度賦能粒子物理與核物理學(xué)，尤其在物質(zhì)基本結(jié)構(gòu)與質(zhì)量起源研究、強(qiáng)相互作用物質(zhì)性質(zhì)研究、加速器和探測器的設(shè)計(jì)與自動(dòng)控制、同步輻射光源和中子源等大科學(xué)裝置應(yīng)用端研究、空間與核輻射環(huán)境中的輻射效應(yīng)及防護(hù)技術(shù)研究，以及核電智能研發(fā)設(shè)計(jì)、運(yùn)行維護(hù)與安全監(jiān)管等重大應(yīng)用場景中的賦能實(shí)現(xiàn)路徑與發(fā)展趨勢，以期為推動(dòng)學(xué)科邁向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、智能協(xié)同、自主發(fā)現(xiàn)的新范式，為國家科技自立自強(qiáng)與前沿突破提供戰(zhàn)略支撐。

粒子物理與核物理學(xué)正站在新一輪科技革命與基礎(chǔ)前沿深度交匯的歷史節(jié)點(diǎn)。高能對撞機(jī)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)、量子多體問題的維數(shù)災(zāi)難、大科學(xué)裝置數(shù)以萬計(jì)元件強(qiáng)耦合的調(diào)控難題等，共同構(gòu)成傳統(tǒng)研究范式難以逾越的系統(tǒng)性屏障。與此同時(shí)，以深度學(xué)習(xí)、生成式模型和科學(xué)智能體為代表的人工智能技術(shù)快速演進(jìn)，正從輔助工具躍升為驅(qū)動(dòng)科學(xué)發(fā)現(xiàn)的核心引擎。這一變革不僅關(guān)乎數(shù)據(jù)處理效率的提升，更指向“知識—數(shù)據(jù)—智能”深度融合的新型科研范式的形成。本文立足學(xué)科發(fā)展需求與國家戰(zhàn)略布局，系統(tǒng)剖析人工智能賦能粒子物理與核物理學(xué)的內(nèi)在邏輯、關(guān)鍵場景與推進(jìn)路徑。

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粒子物理與核物理學(xué)學(xué)科內(nèi)涵、價(jià)值及挑戰(zhàn)

學(xué)科內(nèi)涵和主要特點(diǎn)

粒子物理學(xué)旨在揭示基本粒子及其相互作用機(jī)制，構(gòu)建統(tǒng)一描述電磁、弱與強(qiáng)相互作用的理論框架，并探索暗物質(zhì)、額外維度等超越標(biāo)準(zhǔn)模型的新物理現(xiàn)象；原子核物理學(xué)則研究原子核的結(jié)構(gòu)、組成及相互作用，其中低能核物理關(guān)注核結(jié)構(gòu)、核反應(yīng)及天體演化等，高能核物理聚焦高溫高密核物質(zhì)及夸克-膠子等離子體等。

該學(xué)科具有6個(gè)鮮明特點(diǎn)：

1.探索物質(zhì)科學(xué)的基本規(guī)律，致力于回答物質(zhì)本原與宇宙起源等根本問題；

2.依賴第一性原理的計(jì)算與仿真，開展從夸克-膠子到原子核體系的多尺度理論研究；

3.依賴大科學(xué)裝置與極端實(shí)驗(yàn)條件，通過極高能量、極低本底等環(huán)境實(shí)現(xiàn)前沿實(shí)驗(yàn)；

4.以海量數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的科學(xué)發(fā)現(xiàn)模式，需借助人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)從復(fù)雜觀測中挖掘物理規(guī)律；

5.跨尺度融合，實(shí)現(xiàn)從微觀量子場論到宏觀宇宙演化的貫通理解；

6.支撐與引領(lǐng)其他學(xué)科發(fā)展，為基礎(chǔ)理論突破及加速器、探測器、核技術(shù)應(yīng)用等提供動(dòng)力，并推動(dòng)多學(xué)科交叉創(chuàng)新。

科學(xué)意義與戰(zhàn)略價(jià)值

粒子物理與核物理學(xué)不僅是探索物質(zhì)基本結(jié)構(gòu)和宇宙起源的核心基礎(chǔ)學(xué)科，更是國家科技實(shí)力與綜合競爭力的重要體現(xiàn)。

在科學(xué)意義上，該學(xué)科始終是物質(zhì)科學(xué)研究的最前沿，驅(qū)動(dòng)著能源、材料、醫(yī)療等領(lǐng)域的重大技術(shù)突破，并催生加速器、探測器、核電子學(xué)與數(shù)據(jù)處理等先進(jìn)技術(shù)。

在戰(zhàn)略價(jià)值上，該學(xué)科是核能工業(yè)發(fā)展的基石，支撐裂變堆性能提升、新一代反應(yīng)堆及可控核聚變等關(guān)鍵技術(shù)突破，為國家能源供給提供根本保障；其衍生技術(shù)可擴(kuò)展至醫(yī)療、工業(yè)、航空航天等領(lǐng)域，形成高附加值產(chǎn)業(yè)鏈和新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)；同時(shí)，作為核醫(yī)學(xué)、輻射生物學(xué)等技術(shù)發(fā)展的基石，在精準(zhǔn)診斷、腫瘤治療、藥物研發(fā)及病毒消殺等方面造福人民生命健康。此外，該學(xué)科為核威懾力量建設(shè)、核防護(hù)技術(shù)發(fā)展及核取證與核監(jiān)測等提供科學(xué)支撐，是維護(hù)國家主權(quán)與戰(zhàn)略利益的關(guān)鍵；其前沿研究推動(dòng)重大科學(xué)裝置建造與超導(dǎo)、真空、大數(shù)據(jù)等先進(jìn)技術(shù)集群突破，并增進(jìn)社會(huì)對科學(xué)的理解，推動(dòng)科學(xué)文化普及與社會(huì)思想進(jìn)步。

發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)

隨著粒子物理與核物理學(xué)邁向更高能量、更高亮度與更高精度的前沿，該學(xué)科正面臨多重系統(tǒng)性挑戰(zhàn)。

1.物理信號提取與海量多模態(tài)數(shù)據(jù)處理方面，PB量級數(shù)據(jù)的處理與分析成為關(guān)鍵瓶頸。

2.理論方法與模型的高效可靠計(jì)算方面，格點(diǎn)量子色動(dòng)力學(xué)在有限重子化學(xué)勢下的符號問題至今無解、量子多體問題的維數(shù)災(zāi)難及高維參數(shù)空間掃描的算力缺口等瓶頸突出，且現(xiàn)有科學(xué)軟件老舊低效。

3.新物理發(fā)現(xiàn)與理論創(chuàng)新方面，標(biāo)準(zhǔn)模型存在諸多未解之謎，如希格斯玻色子的性質(zhì)、中微子質(zhì)量起源、質(zhì)子自旋組成問題、暗物質(zhì)與暗能量的物理機(jī)制，以及超對稱理論和大統(tǒng)一場論的驗(yàn)證等。

4.極端實(shí)驗(yàn)條件的實(shí)現(xiàn)方面，提高對撞機(jī)亮度與能量、完成極低輻射本底實(shí)驗(yàn)等對提升實(shí)驗(yàn)操控精度與靈敏度提出更高要求。

5.大型裝置的高效精確操控方面，海量元件構(gòu)成的復(fù)雜參數(shù)空間使傳統(tǒng)方法難以實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)優(yōu)化與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。

6.多學(xué)科大平臺的系統(tǒng)集成與智能協(xié)同方面，超大規(guī)模多模態(tài)數(shù)據(jù)亟待建立智能解析架構(gòu)，并實(shí)現(xiàn)全流程自動(dòng)化。

7.輻射環(huán)境下智能防護(hù)技術(shù)的提升方面，現(xiàn)有抗輻射技術(shù)在高維數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)獲取、多源數(shù)據(jù)融合、動(dòng)態(tài)響應(yīng)機(jī)制及系統(tǒng)級協(xié)同防護(hù)等方面仍存在顯著不足。

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“人工智能+粒子物理與核物理學(xué)”的研究特點(diǎn)和范式

研究對象

“人工智能+粒子物理與核物理”的內(nèi)涵是以人工智能技術(shù)——包括數(shù)據(jù)處理技術(shù)、數(shù)字孿生技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識發(fā)掘技術(shù)等——為核心驅(qū)動(dòng)力，面向粒子物理與核物理學(xué)及其交叉領(lǐng)域的重大科學(xué)問題，致力于構(gòu)建智能化、自動(dòng)化、可解釋的新一代研究范式，同時(shí)通過粒子物理與核物理學(xué)中的進(jìn)展反哺人工智能的算法及應(yīng)用等。

其研究方向涵蓋4大領(lǐng)域：

1.海量數(shù)據(jù)的智能處理與解析，聚焦大型實(shí)驗(yàn)及蒙特卡羅模擬產(chǎn)生的多層級、結(jié)構(gòu)復(fù)雜數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)高效粒子重建、鑒別與信息提取；

2.實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與理論預(yù)測對比，包括超出標(biāo)準(zhǔn)模型物理、核結(jié)構(gòu)、核反應(yīng)及核天體物理過程的建模與模擬，以及物理參數(shù)提取與核數(shù)據(jù)評估；

3.大科學(xué)裝置智能設(shè)計(jì)與動(dòng)態(tài)調(diào)控，覆蓋裝置的自動(dòng)化設(shè)計(jì)、操作控制、狀態(tài)監(jiān)測、數(shù)據(jù)處理及多智能體耦合；

4.智能輔助的新物理現(xiàn)象發(fā)掘，強(qiáng)調(diào)將物理先驗(yàn)知識（如對稱性約束、守恒律、動(dòng)力學(xué)方程等）嵌入人工智能模型，提升可解釋性與泛化能力。

發(fā)展需求

“人工智能+粒子物理與核物理學(xué)”的發(fā)展需求源于學(xué)科自身與國家戰(zhàn)略2個(gè)層面，并已成為解決學(xué)科核心瓶頸、加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)、支撐國家科技自立自強(qiáng)的必然需求。

從學(xué)科自身需求看，人工智能正在創(chuàng)造全新研究范式：突破海量多模態(tài)數(shù)據(jù)處理極限，利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer模型架構(gòu)等高效挖掘時(shí)空關(guān)聯(lián)與拓?fù)涮卣鳎瑢?shí)現(xiàn)徑跡重建、能量測量與端到端物理分析；在極端實(shí)驗(yàn)條件下，人工智能可在微秒級窗口完成事件觸發(fā)決策，并通過背景建模與異常檢測識別新物理信號，同時(shí)以強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜加速器系統(tǒng)的自動(dòng)化控制；此外，人工智能深度參與“物理模型提出→模擬驗(yàn)證→實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)→數(shù)據(jù)解析”全過程，加速理論建模與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)變革。這些變革標(biāo)志著人工智能已經(jīng)超越工具角色，成為深度參與問題提出、方法選擇、路徑優(yōu)化與知識發(fā)現(xiàn)的“新型研究伙伴”，是解決學(xué)科核心瓶頸、加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)的必然需求。

從國家戰(zhàn)略需求看，該交叉領(lǐng)域在搶占新質(zhì)賽道與基礎(chǔ)研究高地，培養(yǎng)具備深厚物理直覺與人工智能建模能力的跨學(xué)科人才，以及孕育顛覆性技術(shù)創(chuàng)新等方面具有深遠(yuǎn)戰(zhàn)略價(jià)值。

研究范式與技術(shù)支持

“人工智能+粒子物理與核物理學(xué)”的研究范式以人工智能技術(shù)與物理學(xué)知識的深度融合為核心，圍繞“懂?dāng)?shù)據(jù)”“懂技術(shù)”“懂物理”3個(gè)維度構(gòu)建人機(jī)協(xié)同科學(xué)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)。以大科學(xué)裝置產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)、通用大模型、領(lǐng)域知識與經(jīng)驗(yàn)作為基礎(chǔ)支撐，以人工智能在模式識別、智能設(shè)計(jì)與操控和物理仿真與推理領(lǐng)域的獨(dú)特優(yōu)勢作為核心技術(shù)支撐，分別在“懂?dāng)?shù)據(jù)”維度實(shí)現(xiàn)高效粒子重建、粒子鑒別、事例分類、信號提取等，在“懂技術(shù)”維度實(shí)現(xiàn)智能化自動(dòng)化的裝置設(shè)計(jì)、操作控制、程序生成、多智能體耦合等，在“懂物理”維度提升模型性能與可靠性、使其具備物理推理能力，實(shí)現(xiàn)自主科學(xué)發(fā)現(xiàn)。“懂物理”與“懂技術(shù)”共同構(gòu)成“感知—執(zhí)行—反饋”鏈路，“懂技術(shù)”與“懂物理”形成了“理論—實(shí)踐”共演，“懂?dāng)?shù)據(jù)”與“懂物理”實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)—知識”雙驅(qū)動(dòng)，3個(gè)維度之間層層遞進(jìn)、有機(jī)耦合，以實(shí)現(xiàn)全新范式的人機(jī)協(xié)同人工智能科學(xué)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)（圖1）。

圖1 “人工智能+粒子物理與核物理學(xué)”研究框架

同樣如圖1所示，其技術(shù)支撐主要涵蓋4個(gè)層面：

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模式識別與統(tǒng)計(jì)分布學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)智能分析和新物理探索

利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer等模型實(shí)現(xiàn)粒子鑒別、事例重建與信號分類；物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINNs）將動(dòng)力學(xué)方程殘差作為損失函數(shù)高效求解微分方程；生成模型部分替代蒙特卡羅模擬實(shí)現(xiàn)快速仿真；非監(jiān)督學(xué)習(xí)與異常檢測用于挖掘超出標(biāo)準(zhǔn)模型的新物理信號等。

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科研自動(dòng)化與智能體驅(qū)動(dòng)的實(shí)驗(yàn)/工程操控

強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)加速器、探測器與聚變裝置的自適應(yīng)調(diào)控；貝葉斯優(yōu)化高效搜索高代價(jià)實(shí)驗(yàn)參數(shù)；大語言模型結(jié)合符號推理與自動(dòng)規(guī)劃，可自動(dòng)生成實(shí)驗(yàn)方案、實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)并實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)作；未來將由多智能體協(xié)同完成復(fù)雜實(shí)驗(yàn)任務(wù)。

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探測器智能化升級及基礎(chǔ)設(shè)施與軟件生態(tài)

將人工智能嵌入探測器設(shè)計(jì)與前端電子學(xué)（ASIC或FPGA），發(fā)展低延遲、低功耗的抗輻射人工智能引擎（AI Engine）芯片；建設(shè)覆蓋數(shù)據(jù)全生命周期的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)與離線智能分析平臺，融合現(xiàn)代人工智能生態(tài)構(gòu)建全棧式智能研究開放平臺。

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具有推理能力的物理大模型

在模型結(jié)構(gòu)中引入物理對稱性、守恒律及動(dòng)力學(xué)方程等約束，提升數(shù)據(jù)效率與預(yù)測精度；基于檢索增強(qiáng)生成與領(lǐng)域微調(diào)，構(gòu)建深度理解粒子物理與核物理學(xué)的智能輔助系統(tǒng)；進(jìn)一步賦予模型邏輯推理與因果分析能力，使其能夠從已知物理規(guī)律推導(dǎo)未知現(xiàn)象，實(shí)現(xiàn)從知識理解到問題解決的閉環(huán)能力，為自主科研決策提供全新范式支撐。

發(fā)展態(tài)勢

人工智能在粒子物理與核物理學(xué)中的應(yīng)用可追溯至20世紀(jì)80年代，但當(dāng)時(shí)的計(jì)算能力發(fā)展緩慢。2010年“深度學(xué)習(xí)”興起后，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)等模型被廣泛應(yīng)用于信號識別、探測器快速模擬與異常檢測；加速器領(lǐng)域也開始引入貝葉斯優(yōu)化與強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)束流調(diào)優(yōu)與反饋控制。2017年以來，Transformer及大語言模型展現(xiàn)出強(qiáng)大推理能力，逐步用于自動(dòng)化數(shù)據(jù)分析與符號推理。

當(dāng)前，人工智能已全面融入裝置運(yùn)行、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)處理各環(huán)節(jié)：歐洲核子研究中心的大型強(qiáng)子對撞機(jī)實(shí)驗(yàn)重點(diǎn)推進(jìn)生成模型快速模擬與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線觸發(fā)；美國粒子物理戰(zhàn)略規(guī)劃（Report of Particle Physics Project Prioritization Panel）將人工智能列為核心跨領(lǐng)域技術(shù)，歐洲則構(gòu)建開放共享的人工智能科研生態(tài)。中國在對撞機(jī)、中微子、暗物質(zhì)實(shí)驗(yàn)及同步輻射光源智慧化建設(shè)等方面處于國際前沿，智能抗輻射技術(shù)也在加速發(fā)展。

未來，人工智能將推動(dòng)數(shù)據(jù)分析自動(dòng)化與智能化，加速新物理發(fā)現(xiàn)；在加速器、聚變裝置與探測器設(shè)計(jì)中發(fā)揮更核心作用；多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與物理大模型將成為關(guān)鍵趨勢，構(gòu)建具備類人推理能力的科學(xué)智能體，推動(dòng)研究范式從“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”向“知識融合智能驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)變，同時(shí)智能抗輻射設(shè)施將實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)感知、因果建模與自適應(yīng)防護(hù)的系統(tǒng)性突破。

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“人工智能+粒子物理與核物理學(xué)”發(fā)展的重大應(yīng)用場景

物質(zhì)基本結(jié)構(gòu)與質(zhì)量起源研究

粒子物理學(xué)致力于揭示物質(zhì)的基本結(jié)構(gòu)及其相互作用規(guī)律，是物質(zhì)科學(xué)的前沿領(lǐng)域。當(dāng)前，粒子物理學(xué)仍面臨諸多關(guān)鍵問題：在高能前沿，通過加速器重現(xiàn)宇宙早期條件，研究希格斯粒子性質(zhì)及質(zhì)量起源，并探索超越標(biāo)準(zhǔn)模型的新物理；在高精度前沿，依托高靈敏探測器與低本底環(huán)境，研究中微子性質(zhì)、暗物質(zhì)以及正反物質(zhì)不對稱問題，并深入理解強(qiáng)相互作用機(jī)制。在粒子物理實(shí)驗(yàn)中，數(shù)據(jù)通常具有規(guī)模巨大、維度高、結(jié)構(gòu)稀疏且異構(gòu)等特點(diǎn)，同時(shí)伴隨規(guī)模相當(dāng)?shù)哪M數(shù)據(jù)作為輔助，并對數(shù)據(jù)吞吐與實(shí)時(shí)處理提出極高要求。如何從中高效發(fā)現(xiàn)新現(xiàn)象成為核心挑戰(zhàn)。人工智能與粒子物理學(xué)的融合為此提供了重要機(jī)遇。粒子物理學(xué)是最早應(yīng)用人工智能方法的科學(xué)領(lǐng)域之一，在多變量分析方面已有數(shù)十年的積累。近年來，深度學(xué)習(xí)推動(dòng)了研究范式的轉(zhuǎn)變。面對復(fù)雜高維數(shù)據(jù)，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能顯著擴(kuò)展了處理極高維、超大規(guī)模數(shù)據(jù)的能力，并已從輔助工具發(fā)展為核心研究方法。

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判別式人工智能模型已廣泛應(yīng)用于粒子重建、事例分類、信號探測與參數(shù)估計(jì)等任務(wù)，顯著提升了分類性能和本底抑制能力，且尚未觸及探測器性能上限

這些進(jìn)展得益于更先進(jìn)的模型架構(gòu)、更大規(guī)模的數(shù)據(jù)以及優(yōu)化的工程實(shí)現(xiàn)。目前，人工智能模型已在大型強(qiáng)子對撞機(jī)（LHC）上的超環(huán)面儀器實(shí)驗(yàn)（ATLAS）、緊致繆子線圈實(shí)驗(yàn)（CMS），北京正負(fù)電子對撞機(jī)北京譜儀Ⅲ實(shí)驗(yàn)（BESIII）等大型國際合作實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)處理流程中得到廣泛應(yīng)用。此外，判別式模型還被用于高效降維與數(shù)據(jù)壓縮，以緩解數(shù)據(jù)傳輸與處理瓶頸。在實(shí)時(shí)重建與在線分析中，基于人工智能的超快數(shù)據(jù)處理鏈路已發(fā)揮重要作用。在模型訓(xùn)練與部署方面，當(dāng)前實(shí)驗(yàn)日益重視端到端方法，即直接從探測器原始數(shù)據(jù)輸出高階物理結(jié)果，整合傳統(tǒng)分析流程中的徑跡重建、能量測量、粒子與噴注重建、信號鑒別等多個(gè)步驟，在單一大模型框架下減少信息損失并簡化分析流程。

2

快速發(fā)展的生成式人工智能技術(shù)為數(shù)據(jù)分析提供了新的工具

這些方法包括生成對抗網(wǎng)絡(luò)、流模型、擴(kuò)散模型和自回歸模型等，已被應(yīng)用于探測器響應(yīng)的快速模擬與粒子重建。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)替代計(jì)算復(fù)雜或信息受限的傳統(tǒng)算法，生成式方法在計(jì)算效率與物理性能上均展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。目前，大型粒子物理實(shí)驗(yàn)（如ATLAS）已結(jié)合傳統(tǒng)數(shù)值模擬與生成式快速模擬以提升整體效率。進(jìn)一步地，生成模型能夠建立從理論參數(shù)到觀測數(shù)據(jù)分布的高效映射，并發(fā)展為基于模擬的推斷方法，在無需顯式構(gòu)造似然函數(shù)的情況下，用于高維搜索與逆問題求解等任務(wù)。生成模型還為加速器與探測器設(shè)計(jì)優(yōu)化提供了新的思路。此外，生成式方法也推動(dòng)了粒子物理學(xué)中異常檢測技術(shù)的發(fā)展。作為近年來新物理學(xué)探索的重要范式，異常檢測主要包括弱監(jiān)督與無監(jiān)督學(xué)習(xí)兩類方法，能夠在較少理論假設(shè)下識別罕見模式，從而補(bǔ)充傳統(tǒng)分析手段。

3

粒子物理學(xué)領(lǐng)域的基礎(chǔ)模型展現(xiàn)出廣闊前景

這類模型通過大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練支持多任務(wù)分析，可統(tǒng)一服務(wù)于粒子鑒別、物理對象重建及信號識別等任務(wù)，從而支撐對撞機(jī)實(shí)驗(yàn)中大量并行開展的物理分析工作。其實(shí)現(xiàn)依賴監(jiān)督學(xué)習(xí)與自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，融合多種探測器數(shù)據(jù)模態(tài)，并需要探索適應(yīng)領(lǐng)域特征的預(yù)訓(xùn)練策略。此外，基于大語言模型的多智能體系統(tǒng)通過知識檢索、任務(wù)規(guī)劃與工具調(diào)用，可與傳統(tǒng)科研工作流深度融合，實(shí)現(xiàn)科研過程的自動(dòng)化與人機(jī)協(xié)同。目前，BESIII已開展相關(guān)探索，未來有望顯著提升研究效率。

展望未來，隨著實(shí)驗(yàn)規(guī)模與數(shù)據(jù)復(fù)雜度的持續(xù)增長，傳統(tǒng)方法將面臨日益嚴(yán)峻的瓶頸，人工智能將成為粒子物理學(xué)研究的核心手段。模型參數(shù)規(guī)模與訓(xùn)練數(shù)據(jù)量預(yù)計(jì)將提升多個(gè)數(shù)量級，從而推動(dòng)粒子重建與分類性能進(jìn)一步提高。具備高泛化能力的基礎(chǔ)模型將得到廣泛部署，通過多任務(wù)與多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練支持端到端分析。多智能體系統(tǒng)也將持續(xù)增強(qiáng)推理與協(xié)同能力，逐步邁向自主科學(xué)發(fā)現(xiàn)。同時(shí)，融合物理規(guī)律與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法將進(jìn)一步提升模型的可解釋性、可控性與魯棒性，促進(jìn)人工智能在粒子物理中的大規(guī)模應(yīng)用，并加速重大的科學(xué)發(fā)現(xiàn)。

強(qiáng)相互作用物質(zhì)性質(zhì)研究

強(qiáng)相互作用作為標(biāo)準(zhǔn)模型的4種基本相互作用之一，不僅主宰了原子核的形成，也決定了宇宙的起源過程。研究尺度從基本核子結(jié)構(gòu)的微觀尺度到中子星天體的宏觀尺度。研究對象包括核力性質(zhì)，原子核多體關(guān)聯(lián)與結(jié)構(gòu)演化，核反應(yīng)的動(dòng)力學(xué)過程，量子色動(dòng)力學(xué)的相結(jié)構(gòu)及核物質(zhì)狀態(tài)方程等。由于強(qiáng)相互作用的色禁閉及復(fù)雜耦合特性，這一研究領(lǐng)域面臨諸多挑戰(zhàn)。例如，理論計(jì)算方面的挑戰(zhàn)，包括核力的準(zhǔn)確描述，核多體問題的精確求解，量子色動(dòng)力學(xué)的非微擾計(jì)算等；實(shí)驗(yàn)方面的挑戰(zhàn)，包括高能量密度、高束流亮度、短壽命次級束流等極端實(shí)驗(yàn)條件的實(shí)現(xiàn)；在數(shù)據(jù)分析方面的挑戰(zhàn)，包括核反應(yīng)過程的蒙特卡羅模擬對算力需求巨大，以及多模態(tài)海量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確刻度與反問題求解等。人工智能憑借其處理高維數(shù)據(jù)、構(gòu)建復(fù)雜映射和加速量子模擬的獨(dú)特優(yōu)勢，為突破這些長期存在的瓶頸提供了全新路徑。

在理論計(jì)算方面，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)既提高了計(jì)算精度又提高了計(jì)算效率。核子多體系統(tǒng)的精確計(jì)算受限于態(tài)矢量空間的維度災(zāi)難。傳統(tǒng)的嚴(yán)格對角化等數(shù)值方法在高維空間中難以計(jì)算。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為波函數(shù)的變分?jǐn)M設(shè)，能夠更好地表示量子多體系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)，在量子變分蒙特卡洛計(jì)算框架下能夠顯著提高計(jì)算精度。借助隨機(jī)梯度下降或隨機(jī)重構(gòu)法等高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法，能夠提高計(jì)算效率，從而改善維度災(zāi)難帶來的計(jì)算瓶頸。格點(diǎn)量子色動(dòng)力學(xué)（LQCD）是研究強(qiáng)相互作用重要的非微擾數(shù)值工具，但其計(jì)算往往涉及極高維度的路徑積分和昂貴的線性方程求解，傳統(tǒng)方法成本極高。人工智能可以有效提高LQCD計(jì)算效率和精度。例如，通過生成模型可以更高效地進(jìn)行概率分布采樣，改善慢收斂問題；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以加速求解狄拉克算子方程，并用于從數(shù)據(jù)中提取物理量。

在實(shí)驗(yàn)測量方面，不同能區(qū)的核物理實(shí)驗(yàn)對探測與數(shù)據(jù)獲取提出了截然不同但同樣嚴(yán)苛的要求，人工智能在其中展現(xiàn)出針對性的支撐能力。

1.對于高能重離子碰撞實(shí)驗(yàn)，其顯著特征是事例中產(chǎn)生極高的粒子多重?cái)?shù)與復(fù)雜的末態(tài)關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)，這對探測器讀出、觸發(fā)系統(tǒng)及在線重建能力提出了極高要求。傳統(tǒng)基于規(guī)則的觸發(fā)與重建方法難以在高事例率與高背景條件下高效識別感興趣物理過程。通過深度學(xué)習(xí)模型對高維探測器響應(yīng)進(jìn)行端到端建模，在在線觸發(fā)階段實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜事例拓?fù)涞目焖倥袆e，從而在海量數(shù)據(jù)中高效篩選出具有物理價(jià)值的稀有過程。同時(shí)，基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或點(diǎn)云網(wǎng)絡(luò)的方法能夠更好地處理高粒子多重?cái)?shù)環(huán)境下的徑跡重建與粒子關(guān)聯(lián)問題，提高在粒子強(qiáng)堆積（pile-up）條件下的重建精度與魯棒性。

2.在低能核物理實(shí)驗(yàn)中，研究往往依賴短壽命次級束流，這類束流具有強(qiáng)度低、壽命短、純度有限等特點(diǎn)，實(shí)驗(yàn)條件更為受限。如何在有限統(tǒng)計(jì)量下實(shí)現(xiàn)高精度測量，是該領(lǐng)域的核心挑戰(zhàn)之一。人工智能可以在束流產(chǎn)生與分離過程中，通過對離子光學(xué)參數(shù)和分離器設(shè)置的優(yōu)化，提高次級束的純度與傳輸效率；在實(shí)驗(yàn)運(yùn)行中，利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對低統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、增強(qiáng)與特征提取，從而提升信號識別能力。此外，人工智能還可用于在線監(jiān)測束流狀態(tài)與實(shí)驗(yàn)裝置性能，實(shí)現(xiàn)快速反饋與自適應(yīng)調(diào)節(jié)，最大限度提高有效數(shù)據(jù)獲取效率。

在數(shù)據(jù)分析方面，如高能重離子碰撞中測量夸克膠子等離子體（QGP）涉及復(fù)雜的高維反問題。探測器記錄末態(tài)粒子動(dòng)量譜、各向異性流等觀測量，而這些觀測量受初始條件漲落、介質(zhì)輸運(yùn)性質(zhì)和強(qiáng)子化等多因素影響。人工智能可貫穿刻度、反演與推斷全流程。

1.在刻度階段，深度學(xué)習(xí)可直接從原始信號學(xué)習(xí)探測器響應(yīng)映射，提高粒子多重?cái)?shù)環(huán)境下的能量和動(dòng)量重建精度。

2.在反演階段，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別模型構(gòu)建的迭代概率分布重加權(quán)方法比傳統(tǒng)的響應(yīng)矩陣反解方法性能具有更高精度和抗噪聲能力。

3.在參數(shù)推斷階段，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代理模型可高效逼近從理論參數(shù)到觀測量的映射，結(jié)合仿真驅(qū)動(dòng)推斷（SBI）或貝葉斯框架實(shí)現(xiàn)對QGP輸運(yùn)性質(zhì)的后驗(yàn)約束和不確定性量化。

加速器、探測器和聚變裝置的設(shè)計(jì)與自動(dòng)控制

粒子加速器是探索物質(zhì)微觀結(jié)構(gòu)、推動(dòng)高能物理、材料科學(xué)、清潔能源及國家安全等領(lǐng)域發(fā)展的核心大科學(xué)裝置。隨著能量、亮度、流強(qiáng)等指標(biāo)逼近物理與工程極限，加速器系統(tǒng)的復(fù)雜性呈指數(shù)級增長：數(shù)以萬計(jì)元件強(qiáng)耦合、動(dòng)態(tài)擾動(dòng)跨越毫秒至小時(shí)多時(shí)間尺度、數(shù)據(jù)產(chǎn)出達(dá)PB/EB量級、多目標(biāo)優(yōu)化高度沖突。傳統(tǒng)依賴物理模型與人工經(jīng)驗(yàn)的“試錯(cuò)法”已難以滿足實(shí)時(shí)響應(yīng)、高維認(rèn)知和全局優(yōu)化的嚴(yán)峻需求。人工智能，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)，憑借高維數(shù)據(jù)表征、非線性映射和自主決策的獨(dú)特優(yōu)勢，為突破這些長期存在的瓶頸提供了全新路徑。

人工智能賦能加速器的核心價(jià)值體現(xiàn)在深度感知、認(rèn)知控制、多目標(biāo)調(diào)和、快速收斂和自主發(fā)現(xiàn)5個(gè)方面，它們共同推動(dòng)加速器從人工經(jīng)驗(yàn)走向數(shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng)。

1.深度感知，使裝置運(yùn)行從有限觀測走向全景認(rèn)知。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠從海量多模態(tài)數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取高維特征，構(gòu)建高保真數(shù)字孿生。例如，擴(kuò)散模型可在單次測量中重構(gòu)束流六維相空間，變分自編碼器實(shí)現(xiàn)虛擬束流診斷，無監(jiān)督學(xué)習(xí)自動(dòng)識別并剔除故障探測數(shù)據(jù)。

2.認(rèn)知控制，推動(dòng)控制策略從被動(dòng)反饋?zhàn)呦蛑鲃?dòng)決策，強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體通過與數(shù)字孿生環(huán)境交互，自主探索最優(yōu)控制策略。

3.多目標(biāo)調(diào)和，使調(diào)優(yōu)從單點(diǎn)權(quán)衡走向自洽優(yōu)化，多目標(biāo)貝葉斯優(yōu)化直接生成帕累托前沿，在高維參數(shù)空間中高效平衡亮度、束損等沖突指標(biāo)。在高能同步輻射光源設(shè)計(jì)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代理模型與遺傳算法結(jié)合，在保持動(dòng)力學(xué)孔徑的同時(shí)將托歇克壽命提高約10%。

4.快速收斂，則極大提升了調(diào)試效率，貝葉斯優(yōu)化和強(qiáng)化學(xué)習(xí)憑借其高樣本效率，僅需傳統(tǒng)方法1/10甚至更少的實(shí)驗(yàn)次數(shù)即可逼近全局最優(yōu)，將過去數(shù)小時(shí)乃至數(shù)天的參數(shù)掃描壓縮至分鐘級，使得在線實(shí)時(shí)優(yōu)化成為可能。

5.自主發(fā)現(xiàn)，開啟了人工智能作為科學(xué)伙伴的新階段，符號回歸算法可從數(shù)據(jù)中自動(dòng)推導(dǎo)出庫侖定律等物理公式，大語言模型驅(qū)動(dòng)的科學(xué)智能體有望自主閱讀文獻(xiàn)、提出假設(shè)、設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)并產(chǎn)出新知識。

實(shí)現(xiàn)上述價(jià)值需沿著3條關(guān)鍵路徑推進(jìn)。

1.數(shù)據(jù)與知識的融合，通過物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和可微仿真將守恒律、動(dòng)力學(xué)方程等先驗(yàn)嵌入模型，提升泛化能力和可解釋性。

2.虛擬與現(xiàn)實(shí)的融合，構(gòu)建高保真數(shù)字孿生作為人工智能訓(xùn)練的安全沙盒，實(shí)現(xiàn)策略在虛擬環(huán)境中成熟后再遷移至真實(shí)裝置，同時(shí)用于預(yù)測性維護(hù)和故障預(yù)警。

3.感知與行動(dòng)的融合，將輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署于現(xiàn)場可編程門陣列等前端硬件，形成前端快速反射與云端全局規(guī)劃相結(jié)合的分層控制架構(gòu)，滿足微秒級實(shí)時(shí)響應(yīng)需求。

人工智能在加速器及相關(guān)裝置中形成了覆蓋4個(gè)維度的系統(tǒng)化應(yīng)用格局。

1.運(yùn)行控制方面，束流軌道自主校正、高維全局優(yōu)化、動(dòng)態(tài)擾動(dòng)前瞻抑制及聚變等離子體協(xié)同控制，使控制策略從預(yù)設(shè)編程走向自主決策。

2.數(shù)據(jù)處理方面，智能觸發(fā)、粒子重建加速與無監(jiān)督異常探測，使數(shù)據(jù)篩選從預(yù)設(shè)閾值走向?qū)崟r(shí)智能判別。

3.系統(tǒng)運(yùn)維方面，時(shí)序故障識別、數(shù)字孿生預(yù)測性維護(hù)及自調(diào)試自愈能力，使維護(hù)模式從定期檢修走向預(yù)測自治。

4.人機(jī)協(xié)作方面，大語言模型使自然語言成為控制接口，形成人提出目標(biāo)、人工智能負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)的科研伙伴模式。

人工智能正深刻重塑加速器的研究范式、運(yùn)行模式與發(fā)現(xiàn)方式。從束流軌道到等離子體控制，從探測器觸發(fā)到故障預(yù)測，從數(shù)字孿生到意圖驅(qū)動(dòng)，人工智能使大科學(xué)裝置從需要人工精心看護(hù)的復(fù)雜工具進(jìn)化為具備自感知、自學(xué)習(xí)、自決策、自優(yōu)化能力的智慧生命體。高保真數(shù)字孿生、意圖驅(qū)動(dòng)交互、系統(tǒng)級自主運(yùn)維、智能實(shí)時(shí)處理四大支柱持續(xù)深化，共同構(gòu)成自智型裝置的信息、認(rèn)知與控制框架。這標(biāo)志著人類與人工智能協(xié)同共進(jìn)的科研新時(shí)代已經(jīng)開啟，為基礎(chǔ)科學(xué)發(fā)現(xiàn)和能源技術(shù)突破開辟了全新前沿。

平臺類核技術(shù)大科學(xué)裝置的應(yīng)用端研究

以同步輻射光源和中子源為代表的平臺類核技術(shù)大科學(xué)裝置，正通過深度融合人工智能、數(shù)字孿生、多智能體與科學(xué)大模型等新興技術(shù)，全面建設(shè)支撐多學(xué)科前沿探索與國家重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)需求的“智慧終端”。

傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｊ礁叨纫蕾噷＜业娜斯そ?jīng)驗(yàn)，普遍存在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)周期冗長、裝置利用率不高、數(shù)據(jù)割裂與知識沉淀不足等局限，難以滿足國家日益增長的戰(zhàn)略需求。人工智能的引入，使科研范式從“人力驅(qū)動(dòng)”躍遷為“智能協(xié)同”，讓這些“國之重器”逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)榫邆渲悄芡评怼?shí)時(shí)優(yōu)化和跨學(xué)科知識發(fā)現(xiàn)能力的“科學(xué)大腦”。這種智能賦能的創(chuàng)新價(jià)值主要體現(xiàn)在4個(gè)方面：

1.通過自動(dòng)化控制與數(shù)字孿生技術(shù)實(shí)時(shí)優(yōu)化實(shí)驗(yàn)流程，顯著提升實(shí)驗(yàn)精度并縮短科研周期；

2.依托跨模態(tài)解析技術(shù)打破海量異構(gòu)數(shù)據(jù)孤島，為科學(xué)假設(shè)與因果推理提供深層支撐；

3.借助領(lǐng)域基座模型與多智能體系統(tǒng)打破多學(xué)科壁壘，合力攻克重大系統(tǒng)性科學(xué)難題；

4.通過構(gòu)建自主可控的智能化科研平臺，不僅全面深化基礎(chǔ)科學(xué)探索，更為國家能源、健康與國防等核心領(lǐng)域的安全構(gòu)筑強(qiáng)有力的戰(zhàn)略支撐。

在具體實(shí)現(xiàn)路徑上，大科學(xué)裝置的智能化構(gòu)建起了從前期設(shè)計(jì)到在線優(yōu)化、從數(shù)據(jù)解析到知識生成的全流程動(dòng)態(tài)閉環(huán)。

1.實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備階段，由大語言模型與知識庫驅(qū)動(dòng)的智能科研助手（如HEPS-Bot）為研究人員提供跨平臺方案推薦，有效降低了跨學(xué)科實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)門檻，實(shí)現(xiàn)了從問題定義到裝置匹配的一體化規(guī)劃。

2.實(shí)驗(yàn)實(shí)施階段，人工智能與先進(jìn)機(jī)器人技術(shù)在硬件層面深度融合，實(shí)現(xiàn)了實(shí)驗(yàn)線站與譜儀的高度自動(dòng)化操作；同時(shí)，基于多尺度分子模擬等技術(shù)構(gòu)建了與物理實(shí)驗(yàn)深度耦合的數(shù)字孿生系統(tǒng)，使人工智能能夠預(yù)測實(shí)驗(yàn)結(jié)果并動(dòng)態(tài)調(diào)控參數(shù)。

3.實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)解析階段，面對TB至PB級的海量多模態(tài)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)前瞻性地布局了用于格式標(biāo)準(zhǔn)化與自動(dòng)標(biāo)注的數(shù)據(jù)銀行；采用視覺Transformer和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等跨模態(tài)大模型提取多源數(shù)據(jù)特征，并由多智能體系統(tǒng)統(tǒng)籌分配任務(wù)，實(shí)現(xiàn)了多束線數(shù)據(jù)的并行處理與高質(zhì)高效解析。

4.知識生成階段，系統(tǒng)構(gòu)建了特定領(lǐng)域的基座大模型，深度融合多學(xué)科的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與計(jì)算機(jī)模擬結(jié)果，使其具備強(qiáng)大的跨領(lǐng)域知識遷移與融合推理能力；結(jié)合科學(xué)知識圖譜，模型能夠生成可被驗(yàn)證的科學(xué)假設(shè)，極大地加速了復(fù)雜科學(xué)機(jī)制的理解進(jìn)程。

目前，大科學(xué)裝置智慧終端的相關(guān)應(yīng)用已進(jìn)入部分成熟且快速演進(jìn)的階段，在材料科學(xué)和結(jié)構(gòu)生物學(xué)等領(lǐng)域取得了可驗(yàn)證的成效。未來，這些平臺類大科學(xué)裝置必將向著網(wǎng)絡(luò)化、智能化方向進(jìn)一步演化：將建立支持分布式人工智能代理的跨地區(qū)智能協(xié)作網(wǎng)絡(luò)；培育覆蓋海量結(jié)構(gòu)化科學(xué)數(shù)據(jù)的通用基座大模型，推動(dòng)“懂科學(xué)、會(huì)實(shí)驗(yàn)、能推理”的新型自主智能體發(fā)展；科研人員也將依托自然語言接口與多智能體系統(tǒng)形成認(rèn)知協(xié)同，開啟全流程對話式的人機(jī)共生科研新范式。最終，智慧終端將全面構(gòu)建起“裝置—數(shù)據(jù)—知識—應(yīng)用”的全鏈條智能化科研新生態(tài)，成為引領(lǐng)國家重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展和保障國家安全的堅(jiān)實(shí)戰(zhàn)略基石與核心科技引擎。

空間與核輻射環(huán)境中的輻射效應(yīng)及防護(hù)技術(shù)研究

空間與核輻射環(huán)境廣泛存在于深空探測、載人航天、核能系統(tǒng)及高能粒子加速器等重大工程中，其高能粒子輻射與復(fù)雜場分布對電子器件、結(jié)構(gòu)材料及人員安全構(gòu)成持續(xù)威脅。空間輻射主要來源于太陽高能粒子事件、銀河宇宙射線及地球輻射帶粒子，高能質(zhì)子、電子及重離子在器件敏感體積內(nèi)沉積能量，可誘發(fā)單粒子效應(yīng)、總電離劑量效應(yīng)、位移損傷效應(yīng)及充放電效應(yīng)等，進(jìn)而導(dǎo)致器件故障、性能退化甚至系統(tǒng)失效。已有研究指出，空間輻射是影響航天器可靠性的關(guān)鍵因素之一。在核能與聚變裝置中，高通量中子與γ射線會(huì)引起材料缺陷積累及電子系統(tǒng)漂移，制約裝置長期穩(wěn)定運(yùn)行。在高能物理實(shí)驗(yàn)中，強(qiáng)輻射背景還會(huì)影響探測器響應(yīng)與數(shù)據(jù)可靠性。隨著任務(wù)向深空與強(qiáng)輻射區(qū)域拓展，輻射效應(yīng)問題已成為制約系統(tǒng)級安全運(yùn)行的重要瓶頸。

現(xiàn)有抗輻射方法主要依賴材料/器件加固、冗余設(shè)計(jì)與地面試驗(yàn)驗(yàn)證，整體呈現(xiàn)靜態(tài)與被動(dòng)特征，難以適應(yīng)復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境。

1.輻射環(huán)境具有顯著的時(shí)空非平穩(wěn)性與多尺度耦合特征，傳統(tǒng)監(jiān)測手段難以實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)獲取與融合，導(dǎo)致環(huán)境感知滯后。

2.輻射效應(yīng)涉及粒子輸運(yùn)、電離沉積與器件響應(yīng)等多物理過程耦合，傳統(tǒng)模型依賴簡化假設(shè)，難以兼顧精度與泛化能力。

3.在軌觀測數(shù)據(jù)有限且存在不確定性，使得基于經(jīng)驗(yàn)規(guī)則的評估與決策穩(wěn)定性不足。

4.防護(hù)策略多為預(yù)設(shè)方案，缺乏對突發(fā)強(qiáng)輻射事件的動(dòng)態(tài)響應(yīng)能力，難以滿足深空任務(wù)對高可靠性的要求。

人工智能技術(shù)的發(fā)展為解決上述問題提供了新思路。通過構(gòu)建“感知—建模—決策—防護(hù)”閉環(huán)體系，可實(shí)現(xiàn)對輻射環(huán)境與效應(yīng)的智能建模與動(dòng)態(tài)防護(hù)。在環(huán)境感知方面，人工智能能夠融合在軌觀測、地面試驗(yàn)及數(shù)值仿真數(shù)據(jù)，利用深度學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)輻射場時(shí)空分布的高精度重建與預(yù)測，從而提升對突發(fā)空間天氣事件的響應(yīng)能力。在智能建模方面，物理約束機(jī)器學(xué)習(xí)方法通過引入粒子輸運(yùn)與能量沉積機(jī)理，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與物理模型的融合，能夠建立輻射環(huán)境變化與器件退化之間的因果關(guān)聯(lián)，提高模型的可解釋性與泛化能力。在風(fēng)險(xiǎn)決策方面，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)與優(yōu)化等方法，可對系統(tǒng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行動(dòng)態(tài)評估，并實(shí)現(xiàn)防護(hù)策略的自適應(yīng)調(diào)整。在動(dòng)態(tài)防護(hù)方面，人工智能可結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果，在設(shè)計(jì)階段輔助優(yōu)化屏蔽布局、器件選型與冗余配置；在軌階段可通過自動(dòng)調(diào)整工作模式、任務(wù)時(shí)序、數(shù)據(jù)刷新周期、容錯(cuò)重構(gòu)和異常恢復(fù)策略等，降低輻射效應(yīng)對系統(tǒng)可靠性的影響。例如，在航天器運(yùn)行過程中，可根據(jù)輻射強(qiáng)度變化動(dòng)態(tài)調(diào)整工作模式或?qū)嵤┤哂嗲袚Q，從而降低單粒子效應(yīng)影響。在核能與高能物理裝置中，智能控制方法亦可用于優(yōu)化運(yùn)行狀態(tài)，提升系統(tǒng)穩(wěn)定性。同時(shí)，通過在線學(xué)習(xí)與反饋機(jī)制，模型可在運(yùn)行過程中持續(xù)優(yōu)化，從而實(shí)現(xiàn)抗輻射能力的演化提升。

構(gòu)建數(shù)據(jù)、模型與系統(tǒng)協(xié)同發(fā)展的智能抗輻射體系，是推動(dòng)人工智能賦能輻射防護(hù)技術(shù)工程化應(yīng)用的關(guān)鍵。智能抗輻射技術(shù)的發(fā)展需要在數(shù)據(jù)、模型與系統(tǒng)層面協(xié)同推進(jìn)。應(yīng)建立多源輻射數(shù)據(jù)平臺，實(shí)現(xiàn)觀測、試驗(yàn)與仿真數(shù)據(jù)的融合與共享；發(fā)展融合物理機(jī)理與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的建模方法，在保證物理一致性的同時(shí)提升預(yù)測能力；并實(shí)現(xiàn)感知、分析與防護(hù)模塊的工程化集成，構(gòu)建可實(shí)時(shí)運(yùn)行的閉環(huán)系統(tǒng)，使人工智能技術(shù)能夠嵌入實(shí)際應(yīng)用場景。

未來，人工智能將在輻射環(huán)境監(jiān)測與防護(hù)領(lǐng)域發(fā)揮更加重要的作用。隨著多模態(tài)傳感器與在軌計(jì)算能力的發(fā)展，智能監(jiān)測系統(tǒng)將實(shí)現(xiàn)對輻射環(huán)境的實(shí)時(shí)感知與趨勢預(yù)測，提升極端事件預(yù)警能力。同時(shí)，基于人工智能的器件與材料設(shè)計(jì)平臺將支持輻射響應(yīng)的快速評估與優(yōu)化設(shè)計(jì)，從而縮短研發(fā)周期并降低成本。此外，隨著嵌入式人工智能的發(fā)展，航天器與核能系統(tǒng)將逐步具備自主防護(hù)能力，實(shí)現(xiàn)對輻射風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)響應(yīng)與動(dòng)態(tài)調(diào)控。在更大尺度上，多智能體協(xié)同方法有望提升復(fù)雜系統(tǒng)整體抗輻射能力。

人工智能正推動(dòng)輻射效應(yīng)與防護(hù)技術(shù)由靜態(tài)被動(dòng)模式向動(dòng)態(tài)自適應(yīng)模式轉(zhuǎn)變。通過構(gòu)建具備自學(xué)習(xí)與持續(xù)演化能力的智能抗輻射體系，可顯著提升復(fù)雜輻射環(huán)境下重大工程系統(tǒng)的安全性與可靠性，為深空探測、核能工程及高能物理實(shí)驗(yàn)提供重要支撐。

核電智能研發(fā)設(shè)計(jì)、運(yùn)行維護(hù)與安全監(jiān)管

智能化技術(shù)與核工程的深度融合，正深刻重塑核能行業(yè)的技術(shù)范式與產(chǎn)業(yè)生態(tài)。國際原子能機(jī)構(gòu)（IAEA）在《核能領(lǐng)域人工智能應(yīng)用部署考量》（Considerations for Deploying Artificial Intelligence Applications in the Nuclear Power Industry）中指出，人工智能技術(shù)可貫穿核電廠從設(shè)計(jì)到退役的全生命周期，在提升安全性、運(yùn)行效率與經(jīng)濟(jì)性的同時(shí)，強(qiáng)化核安全縱深防御體系。中國《關(guān)于推進(jìn)“人工智能+”能源高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)施意見》亦將核電智能化作為核心任務(wù)，系統(tǒng)部署了核電智能安全管控、核電智能運(yùn)維、可控核聚變智能控制三大場景的技術(shù)攻關(guān)與工程落地路徑。2025年12月，IAEA在維也納舉辦首屆“人工智能與核能國際研討會(huì)”，聚焦人工智能與核能雙向賦能，標(biāo)志著兩大戰(zhàn)略領(lǐng)域正式邁入系統(tǒng)性協(xié)同合作新階段。

在研發(fā)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用為突破傳統(tǒng)范式瓶頸。核工程研發(fā)設(shè)計(jì)具有多物理場強(qiáng)耦合、設(shè)計(jì)周期長等特征。在堆芯設(shè)計(jì)方面，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代理模型可實(shí)現(xiàn)功率峰因子、燃耗深度等關(guān)鍵參數(shù)的毫秒級推演，將設(shè)計(jì)優(yōu)化效率提升2個(gè)數(shù)量級以上。物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINNs）將中子輸運(yùn)方程等物理機(jī)理嵌入訓(xùn)練過程，在保證物理一致性的前提下，可將失水事故等瞬態(tài)工況的安全分析效率提升10—100倍，IAEA將其列為核反應(yīng)堆安全分析智能化的核心方向之一。在材料研發(fā)方面，傳統(tǒng)試錯(cuò)式研發(fā)周期長達(dá)10—20年。我國原子能科學(xué)研究院提出了“高保真多尺度模擬大數(shù)據(jù)與人工智能高效試驗(yàn)”交叉迭代的數(shù)智化研發(fā)新范式，可大大縮短材料從研發(fā)到應(yīng)用的周期成本。

在運(yùn)行維護(hù)領(lǐng)域的應(yīng)用為構(gòu)建智能運(yùn)維體系。運(yùn)行維護(hù)是核電智能化布局最密集的領(lǐng)域。在設(shè)備智能運(yùn)維方面，美國阿貢國家實(shí)驗(yàn)室開發(fā)了基于物理信息的人工智能工具PRO AID，通過構(gòu)建核電系統(tǒng)“數(shù)字孿生”虛擬副本，實(shí)時(shí)識別傳感器漂移、部件早期退化等異常行為。該工具已在阿貢的機(jī)械工程測試環(huán)（METL）設(shè)施中成功驗(yàn)證，可提前發(fā)現(xiàn)潛在問題，避免設(shè)備損壞和計(jì)劃外停機(jī)。在先進(jìn)故障預(yù)測方面，韓國學(xué)者Kim等針對反應(yīng)堆保護(hù)系統(tǒng)關(guān)鍵部件，提出了一種融合統(tǒng)計(jì)方法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合預(yù)測性維護(hù)框架，可在設(shè)備早期階段實(shí)現(xiàn)剩余使用壽命的精準(zhǔn)預(yù)測，為視情維修從概念走向工程落地提供了有效路徑。法國電力集團(tuán)（EDF）通過其全資子公司Metroscope提供基于數(shù)字孿生和人工智能的SaaS（軟件即服務(wù)）解決方案，可在不增加額外傳感器的情況下為工業(yè)設(shè)施提供實(shí)時(shí)異常檢測和診斷，已在其所有法國核電廠的汽輪機(jī)廠房進(jìn)行部署。

在安全監(jiān)管領(lǐng)域的應(yīng)用為推動(dòng)監(jiān)管能力現(xiàn)代化。核安全監(jiān)管具有技術(shù)復(fù)雜度高、法規(guī)體系嚴(yán)等特征。為應(yīng)對人工智能技術(shù)在核能領(lǐng)域快速滲透的趨勢，美國核管理委員會(huì)（NRC）自2023年起系統(tǒng)推進(jìn)人工智能監(jiān)管能力建設(shè)，形成了一套涵蓋戰(zhàn)略規(guī)劃、治理架構(gòu)、監(jiān)管調(diào)整和技術(shù)驗(yàn)證的完整體系。2023年啟動(dòng)人工智能治理架構(gòu)建設(shè)，任命首席AI官，成立人工智能治理委員會(huì)，發(fā)布的《人工智能戰(zhàn)略計(jì)劃：2023—2027財(cái)年》（Artificial Intelligence Strategic Plan: Fiscal Years 2023–2027），標(biāo)志著美國核能領(lǐng)域進(jìn)入以人工智能驅(qū)動(dòng)監(jiān)管與產(chǎn)業(yè)升級的新階段。2024年5月發(fā)布SECY-24-0035號文件《推進(jìn)NRC人工智能應(yīng)用》（SECY-24-0035: Advancing Use of Artificial Intelligence at the U.S），系統(tǒng)梳理潛在人工智能應(yīng)用場景和總體推進(jìn)思路；同年9月與加拿大核安全委員會(huì)、英國核監(jiān)管辦公室聯(lián)合發(fā)布人工智能監(jiān)管原則文件（Considerations for Developing Artificial Intelligence Systems in Nuclear Applications）；同年10月完成《核應(yīng)用人工智能監(jiān)管框架缺口評估》（Regulatory Framework Gap Assessment for the Use of Artificial Intelligence in Nuclear Applications）最終報(bào)告。2025年9月發(fā)布《2026財(cái)年人工智能戰(zhàn)略計(jì)劃》（FY26 Artificial Intelligence Strategic Plan）及配套的《人工智能合規(guī)計(jì)劃》（Artificial Intelligence Compliance Plan）。這2份文件是NRC履行美國白宮管理與預(yù)算辦公室備忘錄M-25-21《通過創(chuàng)新、治理和公眾信任加速聯(lián)邦人工智能應(yīng)用》（Accelerating Federal Use of AI through Innovation, Governance, and Public Trust）要求的核心成果，確立了NRC在人工智能領(lǐng)域的戰(zhàn)略方向。2025年10月，中國國家核安全局正式成立核電人工智能應(yīng)用及安全監(jiān)管工作組，22家單位參與，加快推進(jìn)核電領(lǐng)域人工智能應(yīng)用監(jiān)管技術(shù)政策的編制與實(shí)施。中國已建成全國核電安全健康檔案體系，構(gòu)建了覆蓋全國在運(yùn)、在建核電機(jī)組的全維度數(shù)據(jù)庫，為核安全監(jiān)管提供了數(shù)字化、智能化支撐。

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“人工智能+粒子物理與核物理學(xué)”的發(fā)展布局

為推動(dòng)人工智能同粒子物理與核物理學(xué)的深度融合，需前瞻性布局基礎(chǔ)研究與核心技術(shù)攻關(guān)2大層面。基礎(chǔ)研究聚焦智能科學(xué)與物理規(guī)律深度融合的內(nèi)在機(jī)理：發(fā)展物理知識嵌入的人工智能基礎(chǔ)理論，將對稱性、守恒律、動(dòng)力學(xué)方程等第一性原理融入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)與訓(xùn)練，形成“物理引導(dǎo)的機(jī)器學(xué)習(xí)”新范式；探索具備物理推理能力的“生成-驗(yàn)證”模型理論，融合因果推斷與符號推理，構(gòu)建可自主生成科學(xué)假設(shè)并進(jìn)行自洽性驗(yàn)證的閉環(huán)邏輯模型；系統(tǒng)研究多模態(tài)科學(xué)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一表征理論與方法，支撐高效知識遷移；開展面向加速器、探測器、聚變裝置的高保真數(shù)字孿生機(jī)理研究，突破多物理場耦合建模理論。核心技術(shù)攻關(guān)聚焦智能化科研所需工具與系統(tǒng)：發(fā)展融合物理約束的專用模型與算法，解決數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法缺乏物理一致性的難題；攻關(guān)大語言模型微調(diào)、多智能體協(xié)作及強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化技術(shù)，提升跨任務(wù)自適應(yīng)能力，并突破科學(xué)數(shù)據(jù)的多維語義表征與預(yù)訓(xùn)練方法；面向大型科學(xué)裝置，發(fā)展數(shù)字孿生技術(shù)以實(shí)現(xiàn)優(yōu)化設(shè)計(jì)、自動(dòng)控制與智能加速計(jì)算，探索無監(jiān)督模式生成的可解釋性與因果推斷驗(yàn)證；針對大科學(xué)裝置數(shù)據(jù)分析，研發(fā)基礎(chǔ)模型的開發(fā)與部署方案，構(gòu)建高效整合多模態(tài)數(shù)據(jù)的通用工具平臺，并實(shí)現(xiàn)智能體與基礎(chǔ)模型的協(xié)同工作；直面核物理計(jì)算挑戰(zhàn)，解決量子多體波函數(shù)表示中的維數(shù)災(zāi)難與算力瓶頸，突破多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的在軌輻射環(huán)境智能感知與自適應(yīng)防護(hù)技術(shù)。上述布局將奠定粒子物理與核物理學(xué)智能化研究的理論與技術(shù)基礎(chǔ)。

作者簡介

王貽芳中國科學(xué)院院士。中國科學(xué)院高能物理所研究員。主要研究領(lǐng)域：粒子物理實(shí)驗(yàn)等。

馬余剛中國科學(xué)院院士。華東師范大學(xué)校長、教授。主要研究領(lǐng)域：中高能及極端相對論的重離子碰撞的實(shí)驗(yàn)和理論研究等。

文章來源

王貽芳, 何源, 黃耀, 等. 人工智能賦能粒子物理與核物理學(xué)：從基礎(chǔ)研究到重大應(yīng)用. 中國科學(xué)院院刊, 2026, 41(6): 1089-1102.

DOI: 10.3724/j.issn.1000-3045.20260415007.

文章轉(zhuǎn)載自“中國科學(xué)院院刊”公眾號