谷歌DeepMind前研究员创业，把聚变供电控制系统做成产品

两位曾在谷歌DeepMind研究机器学习与核聚变的工程师，今年在瑞士洛桑创办了Fusionality——一家专为聚变反应堆打造控制系统的初创公司。公司成立后迅速完成370万美元（约合300万瑞士法郎）的种子前轮融资，出资方为欧洲风投Founderful和Playfair。

创始人Federico Felici（现任CEO）与Jonas Buchli（现任CTO）的创业起点，来自聚变公司反复提及的一个烦恼。Felici对TechCrunch表示，不少聚变企业想直接采购控制系统组件，但市面上几乎找不到供应商，更找不到真正懂聚变语言的人。

过去多年，两位创始人一直在探索实验聚变装置的控制方法，帮客户解决他们正在面对的问题。Felici觉得时机已经成熟。Fusionality要做的事情，是把一套聚变供电控制系统做成行业通用的基础件，让各家公司根据自己的堆型做调校。

聚变发电利用两个原子核融合时释放的能量，这种反应发生在超高温等离子体中。等离子体状态极不稳定，维持合适的温度、形状和燃料水平需要瞬间做出判断，对应的控制系统开发起来相当复杂。也正因为门槛高，行业中多数聚变公司选择从零自研。

Felici观察到一个关键现象：各家控制系统虽然长在完全不同的反应堆上，但其中大约80%的底层逻辑是一样的。聚变行业过去几年涌入了大量资金和工程团队，Kyoto Fusioneering等公司已经在做反应堆配套部件，精密制造企业也陆续进入供应链，唯独控制系统仍是一片空白。

这套聚变供电控制系统的机会正在于此。如果能把共通部分集中开发，再向不同技术路线开放接口，后来者就不必把人力耗在重复造轮子上——这对急于追赶商业化窗口的聚变公司来说，省下的可能是一两年时间。

Felici和Buchli相识于一个少有人走的研究方向：教AI控制托卡马克装置。托卡马克是一种甜甜圈形状的实验设备，也是目前研究聚变的主流装置之一。Felici当时在瑞士洛桑联邦理工学院工作，那里就运行着一台托卡马克；Buchli则任职于谷歌DeepMind。

后来Felici也加入谷歌DeepMind，负责开发聚变装置的仿真系统和机器学习接口。这段经历让他对AI在聚变控制中的角色有更具体的判断。公司先把目光投向磁约束路线——用强电磁体把聚变燃料约束在足够高温高密度的状态。Commonwealth Fusion Systems、Realta Fusion、Proxima Fusion和Type One Energy都在开发这类装置。

Felici强调，AI会在未来的控制系统中扮演重要角色，但现阶段不主张让它全权接管整个反应堆。更现实的路径是让AI去补充、增强、优化系统中的某些环节。等离子体对控制精度要求极高，在运行数据还不够充分的条件下，把安全底线完全交给模型，风险显然难以承担。

Fusionality目前的团队有七人，资金将用于打磨少数几项核心产品。Felici没有透露具体布局，只把它们比作乐高积木：先做几块，再逐步扩展，最终目标是为聚变反应堆提供运行所需的宽泛技术组合。

对聚变行业来说，这种“卖铲人”式的位置相当微妙。一方面，控制系统标准化能帮聚变公司把有限的资源集中在反应堆本体上；另一方面，愿意把核心控制系统交给外部团队，也说明聚变创业者开始接受分工——从实验室验证走向电站工程，不可能什么都自己做。

中学的物理课本把受控核聚变称为“人类的终极能源”，配图的托卡马克像个金属甜甜圈。那时候觉着这跟登火星差不多，永远在“还有五十年”的路牌下打转。十几年过去，新闻里这批人已经在训练AI理解等离子体，甚至琢磨着把控制聚变供电系统的软件像积木一样搭给后来的公司用。看到“控制聚变反应堆”从科幻词条变成一门生意，恍惚还有点不真实。不知道等下一代孩子把聚变电站当成课本上的普通常识时，还会不会有人记得，这东西曾经是几代人挂在嘴边的梦？

这种变化背后还有一层产业逻辑：聚变公司之间的竞争，正在从“谁能点着等离子体”转向“谁能更快、更便宜地稳定发电”。聚变供电控制系统作为决定运行效率的关键环节，谁先把它做成成熟产品，谁就可能掌握行业基础设施的话语权。对Fusionality而言，真正的挑战或许不在技术，而在于如何让每家视技术为生命的聚变公司，放心地把自己的反应堆交给一套外部的“大脑”。