直击WAIC 2026！如何破解AI黑箱难题?

来源：市场资讯

（来源：财联社AI daily）

文|徐赐豪

为期4天（7月17日至7月20日）的2026世界人工智能大会（WAIC）暨人工智能全球治理高级别会议在上海正式启幕。

本次以WAIC“智能伙伴，共创未来”为主题，首次采用世博、张江、西岸“三地四馆”联动模式举办，全方位展示人工智能前沿技术与垂直产业落地成果，持续推动AI与实体经济、高端硬核科技深度融合。

值得一提的是，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”主题论坛，同期在徐汇西岸国际会展中心“未来科技体验场”举行。

作为WAIC创办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，本次论坛首次将人工智能、先进核能、零碳算力、能源安全等核心议题纳入同一交流场景，搭建起跨界融合、产学研联动的高端交流平台。

在行业发展进程中，AI与核能的融合始终存在难以突破的核心矛盾，制约着核能智能化规模化落地。核工业坚守安全零容错铁律，行业属性决定其无法容忍任何细微失误，对系统稳定性、可控性、安全性有着极致严苛的标准。但当前主流深度学习人工智能普遍存在“黑箱”短板，算法可输出精准结果，却无法清晰解释决策逻辑，存在不可解释、难以溯源的先天缺陷。

严苛的核安全体系与不确定性的AI黑箱技术形成天然冲突，这是长期以来AI难以深度落地核能核心场景的最大瓶颈。

针对这一世界性技术痛点，业界迎来突破性成果。

7月17日，中科院院士、ADANES（加速器驱动先进核能系统）项目总指挥詹文龙，中国科学院近代物理研究所副所长、ADANES技术总师何源，联合多所高校、产业企业代表，在2026世界人工智能大会徐汇西岸国际会展中心“未来科技体验场”正式发布全球首创AI for ADANES原创技术路线，为核能行业破解智能升级困境提供了中国原创解决方案。

《科创板日报》记者获悉，此次发布的AI原生技术路线，系统提出统一数据源、物理本征世界模型、物理世界可控性、智能体协同调度和持续学习演化五层架构，推动人工智能原生嵌入ADANES设计、调试、运行和运维全生命周期。

区别于传统核能AI单点、经验为主的驱动模式，AI for ADANES项目首创 “数据+物理模型+专家经验三重驱动” 的全新范式，搭建 物理本征世界模型智能体系 。

该体系尝试破解AI“黑箱不可控”与核工业“安全零容错”的核心矛盾，填补全球先进核能智能化落地的技术空白。

何源接受《科创板日报》等媒体记者采访时表示，通过物理仿真平台与核能专用大模型的共建，AI正深度参与加速器与反应堆设计的核心环节。面对强流加速器运行中“百万粒子不允许丢失一个”的极致要求，AI不仅帮助能够通过复杂电磁场设计提前识别并剔除可能丢失的粒子，还通过全域感知和预测控制，保证了系统的可靠稳定运行。

值得一提的是，CiADS作为全球首个在建的兆瓦级加速器驱动次临界系统原理验证装置，它承载着破解核能发展两大世界性难题的使命：安全处置“万年毒害”的核废料，并将其变废为宝；将现有铀资源利用率有效提升，开辟安全、绿色的核能源可持续发展新路径。

《科创板日报》记者了解到，目前该装置正于广东惠州紧锣密鼓地建设中，预计最早2027年建成，詹文龙表示，该装置使用的加速器驱动先进核能系统（ADANES）是超四代核能系统，通过加速器产生的外中子源驱动次临界反应堆，从物理机制上实现了固有安全。其核心优势在于能将现有核燃料的利用率从不到1%提升至95%以上，放射性毒物的寿命从数万年缩短到几百年。

此外，在当日的圆桌论坛环节，围绕AI核安全边界，何源表示，AI可从“会幻想的孩子”成长为“专家”，但需物理世界与人类专家长期培养，核安全最终决策权必须掌握在人手中。

哈尔滨工程大学核科学与技术学院院长谭思超提出“分类、分级、定标”核心原则，主张参照核安全软件标准明确技术边界。中国科协原副主席、清华大学核研院教授张勤强调，AI必须走向因果关系、从黑箱变白箱，才能实现核安全场景下的可信可追溯。

针对技术逻辑与人才培养，中核集团核工业西南物理研究院聚变科学所总工程师李强指出，底层物理认知是AI创新的基础；北京航空航天大学人工智能学院教授、北京中关村学院副院长邓岳表示，AI for Science既不能神化也不能摒弃，最终决策必须由人类科学家完成，复合型人才是核能智能化的核心门槛。

针对双向赋能与产业治理，瑞典皇家理工大学Waclaw Gudowski（古多夫斯基）直言“人工智能同样需要核能”，全球需在核不扩散框架下开展协作。

中国信息协会能源工作委员会会长王永杰认为，融合的“最后一公里”是制度创新与技术演进的匹配，北京黑水磐石资产管理有限责任公司董事长石亮则观察到，年轻团队正借助AI重构行业门槛，监管需适配创新生态。