人工智能赋能粒子物理与核物理学：从基础研究到重大应用

本文系统阐述了人工智能如何深度赋能粒子物理与核物理学。背景方面，粒子物理与核物理学是探索物质基本结构和宇宙起源的核心基础学科，但正面临海量数据处理、理论计算瓶颈、极端实验条件实现及大科学装置智能调控等系统性挑战。研究目的方面，文章旨在剖析人工智能技术（包括深度学习、生成式模型和科学智能体等）如何从辅助工具跃升为核心引擎，推动该学科迈向“知识—数据—智能”深度融合的新范式。结论方面，文章从物质基本结构与质量起源研究、强相互作用物质性质研究、加速器和探测器的设计与自动控制、同步辐射光源等平台类装置的应用端研究、空间与核辐射环境中的辐射效应及防护技术研究，以及核电智能研发设计、运行维护与安全监管等六大重大应用场景，详细论述了人工智能的赋能路径与发展趋势。文章指出，人工智能正推动粒子物理与核物理学从“数据驱动”向“知识融合智能驱动”转变，需前瞻布局基础研究与核心技术攻关，以支撑国家科技自立自强与前沿突破。