中国原创ADANES路线：把核燃料“吃干榨净”，AI是关键。
2026年7月20日，世界人工智能大会（WAIC）在上海顺利闭幕。由中国科学院近代物理研究所主办的“AI与先进核能共筑可持续智能未来”分论坛同时举行——这是WAIC创办九年以来首个聚焦人工智能与先进核能融合发展的垂直主题论坛，也是唯一的“AI+核能”战略级专场。
论坛现场发布了全球首创的“AI for ADANES”原创技术路线，揭牌成立了首个“AI for ADANES”全域创新联盟。
作为ADANES项目技术总师，中国科学院近代物理研究所副所长何源在论坛期间接受了包括极客公园在内的媒体访谈。在他看来，AI与核能正处于一场“相爱相生”的深度耦合之中。
中国科学院近代物理研究所副所长、ADANES技术总师何源在论坛闭幕式上致辞
AI点燃火焰，核能托举底座
AI的发展时间很长，过去很长一段时间停留在深度学习网络。DeepSeek可以说点燃了中国AI的火焰。
何源强调，AI已经到了一个爆发临界点。而核能，恰恰是支撑这场爆发的那个最坚实的底座。“AI的背后还是算力，”何源说，“核能的能量密度大概是化学能的100万倍，它是一个非常稳定的低碳、甚至零碳的能源，刚刚好适合AI稳定支持的口味。”
这种双向奔赴的逻辑，构成了何源在WAIC上想要传达的核心观点。“一方面，核能的未来发展需要AI的支持和赋能。另外一方面，AI进一步的大型算力发展也需要能源的支持。这就是为什么我们提出AI和核能双向赋能的话题。”
目前，美国许多科技大佬正在投资聚变和裂变能源。“潜在的认识是，只有核能是少数不依赖太阳辐射、可大规模全域部署的稳定零碳基荷能源之一”他算了一笔账：一公斤铀-235完全裂变相当于2700吨煤，而氘氚聚变放出的能量大约是裂变的4倍。“核裂变能的全生命周期碳排放处于全球能源体系的最低梯队，显著低于光伏，与陆上风电相当，是极低排放的稳定电源”
核能曾被资源问题和乏燃料处置难题制约了大规模发展。“安全的事情，三代半、四代堆的发展已经解决了。资源的问题和废料的问题，必须下一代核能来解决。”何源说，“如果能把所有资源利用起来，核能毫无疑问是万年级别的能量。现在已探明的铀储量加上已开采的约有1000万吨，如果把钍也算上，进一步实现闭式燃料循环与增殖技术，充分利用铀 - 238 和钍资源，核能可以支撑人类社会万年级别的能源需求”
正因如此，论坛发布八大共识中的第一条便明确“双向赋能战略定位”，将AI与核能的深度绑定上升为行业战略共识。
从黑箱到白箱：核能AI的边界与突围
AI在核能领域“从来都没有缺席过”。何源回忆，团队在2000年代初期就用基因算法做优化，2018年AlphaGo之后又开始做深度学习算法的研发。但大模型浪潮的到来，既带来了新的想象力，也带来了新的挑战。
“大语言模型给核能带来了很多想象力——从预测、知识总结到复杂系统经验的总结。但从核能的角度来讲，它是一个非常讲究安全和确定性的核设施，“黑箱的AI”始终是一个不可能接受的现实。因为你对它的决策不可溯源，如果不知道它为什么这样做，也许有一天它做出来的判断会造成不可挽回的后果。”
何源强调，“我们讨论这个问题，不是说永远不用，而是说必须从现在开始去寻求一个可信的AI。”
在核能系统中，AI的权限边界非常清晰。“到目前为止，所有与最终安全相关的事情，目前不可能得到安全级的认可。”但在辅助领域，AI已经大显身手。“像一些辅助项目，在设计、仿真过程中，我们在引入代理模型，在用AI进行优化寻优。”
具体到CiADS加速器，“我们现在已经在尝试用AI进行自主的加速器运行控制，有点像汽车的自动驾驶。但我们希望远不止是自动驾驶，而是自主驾驶——真正用AI做实时反馈控制之外，还要做预测决策。”
在AI圈，“世界模型”是个热门概念，何源对它有独特的定义。“每个人的世界模型定义和感受都不一样。我们的世界是微观世界——带电粒子怎么在电磁场中运动？10亿个粒子之间的相互作用、它们与电磁场构成的世界的相互作用，怎么决定了这一团集体的行为？这是我们需要构建的微观世界的世界模型。”
他进一步辨析：“大语言模型是从语言来的。当我们把对世界的认知表达成语言的时候，它已经偏离了世界本身。三体我们都说不清楚，10亿个粒子当然更说不清楚。所以我们需要AI的模型体系去理解复杂世界。”
AI正在带来实实在在的改变。何源举了几个例子：“以前调一个东西出来大概需要一天，现在让它自己去调，分钟级以内就能找到新参数。”“以前做上亿粒子的动力学模拟多少小时才能做到？现在用AI代理模型，秒以内就能实现，精度能达到要求。”团队还做了机电诊断，“在很早、人都看不出来的时候，就可以预测后面机电震荡的周期和幅度。只要实施一个很小的干预，把系统频率做微调，问题就会消失。”
何源总结：“AI不是万能的，但没有AI是万万不能的。”
中国原创路线与未来图景
ADANES是中国原创的核能技术路线。
“它的目标是把核裂变资源吃干榨净。如果你都用了，没有废料了。为什么有废料？就是你用不了它，它就变成废物堆在那了。”
他打了个比方：“反应堆的乏燃料里，只有4%是不能用的，剩下96%都可以再拿回来用。欧洲之前的路线是希望把这96%精细地提出来加以利用，但废料很多、成本很高。我们现在只对付那4%，把一半以上去掉，剩下的都拿回来用。这是本质上的不同。”
但这条路线对技术要求更高。“这要求加速器的能力非常强大，整个系统的可控性非常好，才能用粗燃料。所以燃料分离本身也需要AI控制，高放的东西你不能直接上手干。”
加速器的可靠性是商业化的前提。2005年美国能源部专家评估，ADS系统可用性必须超过85%。“大于85%是ADS能够商业化的前提条件。”这有多难？CiADS要运行的加速器是2.5兆瓦——“2500个电炉子集中在这么粗、这么长的空间内，哪个地方损失了，破坏力难以想象。”何源坦言。
AI与核能的深度融合需要一个开放的生态。“这绝对不是我们自己一家就能搞定的，跨界非常大，需要整个行业从头到脚共同解决。所以我们构建联盟，是希望吸引更多的人来解决问题，3年、5年甚至10年，最终能实现。”
回顾过去一年，何源感慨：“去年是复杂性物理的元年。以前学物理都讲‘单一变量原则’，因为放在一起就看不懂了。大模型的发展让我们发现——最好把所有的因素都拿过来，去理解一个复杂体系到底是怎么演化的。人的大脑不能穷尽100万参数，但AI可以。”
“我们希望最好在没有发生的时候，从很多隐藏的迹象里就能看到它可能要发生。”何源用“相爱相生”来形容AI与核能的关系，“核能的复杂性和对安全的极致要求，需要AI的助力。以前只能抓主要因素，现在可以把电网波动、地的震动、温度漂移都考虑进去——很多偶然性就能看到必然性。”
WAIC论坛上发布的八大共识，从技术范式、安全底线、平台共享到人才培养、国际协作，为这条“相爱相生”之路绘制了清晰的路线图。正如ADANES 国内分阶段工程发展规划所说，ADANES将按“原理验证—工程验证—示范应用—产业推广”的路径持续推进，为全球能源转型贡献中国方案。
