当商业AI邂逅全球最雄心勃勃的科学实验

2025年4月，在卡达拉什举行的ITER私营部门聚变研讨会上，一场非凡的融合正在发生。科学家、工程师与软件先驱共聚一堂，模糊了大科学与商业创新之间的界限。

三家机构——微软研究院、Arena和Brigantium工程——展示了人工智能（AI）如何从语言模型和物流领域迈入新角色：帮助人类解锁核聚变的力量。尽管切入点不同，但核心信息一致：AI不再只是流行词，而是成为包括聚变在内的大科学工程项目中实用、强大且不可或缺的工具。

微软研究院孵化研究总监Kenji Takeda表示：“如果将农业革命和工业革命视为里程碑，AI革命便是下一站——且其速度前所未有。”

微软与ITER的合作已启动。研讨会前一个月，双方签署谅解备忘录，探索AI如何加速研发。ITER初步采用微软技术赋能团队：基于Azure OpenAI服务的聊天机器人帮助员工通过自然对话检索超百万份技术文档；GitHub Copilot辅助编码；AI解决IT支持工单——这些日常但关键的任务保障了运营。

但微软的愿景更为深远。聚变需要能承受极端条件（高温、辐射、压力）的材料，这正是AI展现潜力的领域。微软研究院的生成式AI模型MatterGen根据特定属性设计全新材料。Takeda比喻：“就像ChatGPT，但我们不要求‘写首诗’，而是让它设计能作为聚变反应堆第一壁的材料。”下一步是MatterSim——预测这些设想材料在真实环境中行为的模拟工具。通过生成与模拟结合，微软希望发现尚未存在于任何目录中的材料。

当微软攻坚原子尺度时，Arena专注于另一挑战：加速硬件开发。总经理Michael Frei指出：“软件创新以秒计，硬件迭代则需数月甚至数年。”Arena的解决方案是Atlas——多模态AI平台，充当工程师的额外手眼。它能读取数据表、解读实验结果、分析电路图，甚至通过软件接口与实验室设备交互。Frei举例：“无需手动调整示波器，只需说‘验证I2C协议’，Atlas即可完成。”Atlas还能实时编写和适配固件，响应实时条件，从而实现更紧密的反馈循环、更快原型设计和更少实验室熬夜。Arena旨在让硬件开发更接近软件编写——流畅、快速且由智能工具辅助。

逐帧构建未来

聚变不仅关乎原子与代码，还涉及建设。巨型独一无二的机器不会自行建造，这便是Brigantium工程的用武之地。创始人Lynton Sutton解释其团队如何使用“4D规划”——3D CAD模型与详细施工计划的结合——可视化随时间推移的组装过程。“甘特图难以解读，3D模型是静态的。我们的工作是将二者融合。”成果是逐步骤展示施工过程的延时动画，对安全审查和利益相关者会议极具价值。团队无需钻研电子表格，即可观看计划变为现实。

Brigantium还通过Unreal引擎（众多视频游戏的底层技术）将这些模型带入虚拟现实。近期模型利用无人机镜头和摄影测量重建了ITER的托卡马克坑，体验完全交互且可在浏览器中运行。Sutton表示：“我们显著提升了可视化质量，更流畅、纹理更佳。最终将通过浏览器运行，团队成员点击链接即可导航4D模型。”展望未来，Sutton相信AI可自动化同步日程与3D模型的繁琐工作。有一天，这些模拟可细化至单个螺栓和紧固件——不仅是视觉震撼，更是防止延误的关键工具。

尽管方法各异，但三场演示贯穿同一主题：AI不仅是办公室生产力工具，更成为创意、问题解决乃至科学发现的合作伙伴。Takeda提到微软正试验受视频游戏物理模拟启发的“世界模型”。这些模型通过观察真实现象（如等离子体行为）的视频像素学习物理世界。“我们的假设是：若向AI展示等离子体视频，它可能学会等离子体物理。”这听起来未来感十足，但逻辑成立：AI从世界学习越多，越能助我们理解并掌控它。研讨会的核心信息很简单：AI并非取代科学家、工程师或规划师，而是助力其工作更快、更灵活且可能更有趣。

如Takeda所言：“这些只是AI在ITER应用的初步示例。而这仅仅是旅程的开始。”若这些早期步骤有任何指示，这段旅程不仅将更快速，还可能更具启发性。