美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室(LLNL)团队在《Science》期刊发表突破性研究成果，其开发的AI生成模型在核聚变点火预测方面成功实现70%的准确率，大幅降低了实验成本和时间，将核聚变实验周期缩短约60%，为可控核聚变能源商业化进程带来重大转机。
美国能源部下属劳伦斯利弗莫尔国家实验室(LLNL)近期在《Science》期刊发表了题为’Generative AI for Fusion Ignition Prediction’的研究论文，展示了人工智能在核聚变研究领域的革命性应用。研究团队构建的AI生成模型通过对海量历史实验数据的学习，首次实现了对核聚变点火结果70%的预测准确率，这一精度远超传统物理模型不足40%的预测能力。
该模型整合了不同实验、模拟和制造过程的数据，通过深度学习识别关键参数与点火结果之间的复杂关系。与传统方法相比，它不仅能预测点火成功与否，还能提供参数优化建议，使研究人员在开展昂贵物理实验前就可评估成功概率。
正如2025年上海交大行研院报告所述，‘AI能够整合不同实验、模拟和制造过程的数据，生成可靠的预测模型，帮助科学家快速筛选出适合核聚变装置的材料’，这一研究成果正是这一趋势的最佳体现。
据研究报告详细数据显示，AI生成模型的应用使核聚变研究成本和效率实现双突破：
NVIDIA最新公布的Doudna超级计算机系统也印证了这一趋势，该系统预计’将实现10倍的应用性能提升，而能耗仅升高了2-3倍’，并’服务于超过11000名科研人员，助力更快地推进核聚变、材料发现和生物学研究’。
《科学智能白皮书2025》进一步强调，‘AI驱动的科学研究正在加快科学发现’，特别是在’核聚变等离子体控制与自动实验室技术’方面取得了实质性进展，标志着科学研究范式的重大转变。
这一突破性进展引发了全球核聚变研究界对AI应用的广泛重视，多国正加速战略布局：
《科学世界》2025年第7期特别策划’AI引发科学革命’指出，‘无论是异常气象的高精度预测，还是核聚变反应堆的精密控制—过去那些被视为复杂且难以攻克的问题，现在都在AI的帮助下找到了解决的办法’。
业内专家普遍认为，AI在核聚变点火预测方面的突破将显著加快可控核聚变能源的商业化进程：
国际能源署(IEA)评估，AI技术有望将核聚变能源商业化时间表提前5-8年；美国多家聚变能源初创企业已将AI点火预测技术纳入其反应堆设计流程，极大提升了研发效率；该技术还可能延伸应用于等离子体稳定性控制、材料辐照损伤评估等多个关键环节。
上海交大行研院报告预测，‘AI为核聚变行业带来了前所未有的突破性进展，正以惊人的速度推动相关技术发展’。能源问题专家李明指出：‘这项AI突破不仅仅是技术层面的进步，更是思维方式的革新。它表明，面对极端复杂的科学问题，AI能够帮助我们找到人类难以直接发现的解决方案。’
随着《科学智能白皮书2025》的全球发布及各国大规模投入，AI赋能的核聚变研究正在进入快车道，有望在本世纪40年代初为人类提供清洁、无限的能源解决方案，彻底改变全球能源格局。