近期，新奥在“玄龙-50U”装置上成功构建并验证了基于强化学习的等离子体位形实时智能控制系统，实现了高精度的等离子体位形智能控制与先进偏滤器位形。

该系统于2024年在“玄龙-50U”上部署并完成闭环验证，并于2025年上半年实现对等离子体电流和水平位置的精准控制，单次最长持续控制650毫秒，近期在部分特定放电实验中，初步实现对等离子体形状的控制。至此，新奥在等离子体智能控制领域迈出关键一步。

过程中，研发团队构建了从时序数据驱动模型—刚性状态空间模型—高保真平衡演化模拟器的多层级仿真环境，为强化学习算法提供了多样逼真的演练场，可实现最快分钟级策略训练和离线交叉验证。该系统快速部署上线并与“玄龙-50U”实验控制系统交接控制策略实现实验接管。不同工况下的20余次放电实验充分验证了智能控制算法的可靠性和鲁棒性。

新奥团队联合南开大学共同研发的实时位形反演程序PT-EFIT，能在亚毫秒级别进行反演计算来识别等离子体的位置和边界形状，为位形实时控制提供至关重要的观测信息，并通过精确控制观测到对离子温度的加热效果。这为后续通过离子回旋—中性束协同加热实现高能粒子增益、降低氢硼聚变点火的温度阈值、在“玄龙-50U”装置开展氢硼聚变反应的实验验证奠定基础。

氢硼聚变反应需要极高离子温度，球形环装置因大半径小、结构紧凑而面临极大的热负荷控制挑战。为有效控制热负荷并抑制杂质，研发团队开发了先进的偏滤器位形，并将XPT位形确立为下一代装置“和龙-2”的标准运行位形。该位形具有极大的磁通展宽，不仅能显著降低靶板热流和电子温度、抑制物理溅射，还能屏蔽杂质反流，减少对主等离子体的污染。

在“玄龙-50U”实验过程中，团队还验证了SE平台在先进位形放电波形设计上的可靠性，有望为球形环的高温稳态运行提供更优的热负荷管理方案。

托卡马克装置内的等离子体是高度非线性、多尺度、多变量耦合的复杂系统，传统控制方法难以应对。人工智能被认为是解决长时间、高参数稳态运行控制难题极具潜力的技术路径。国家发改委与能源局最近发布的《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》明确提出要“研发等离子体位形实时预测—磁约束参数自适应调控智能模型”。

新奥基于“玄龙-50U”装置的上述成果突破，是对国家这一前沿战略布局最迅速、最有力的响应与实践，不仅验证了人工智能在真实聚变装置控制中的可行性与有效性，而且通过构建完全自主可控的技术栈，摆脱了对特定商业软件的依赖，对助推可控核聚变突破具有战略意义。