【摘要】本文综述了大数据与人工智能（AI）技术在磁约束聚变研究中的应用及未来发展潜力。大数据与AI技术的引入显著提升了聚变模拟的计算速度与精度，特别是在高维非线性问题和多尺度模拟方面取得了突破性进展。例如，机器学习 (Machine Learning) 通过优化算法，极大加速了聚变仿真速率。结合大数据分析，研究人员能够从海量的托卡马克实验数据中分析不稳定性，优化参数配置，从而提高磁场位型的稳定性和等离子体约束性能。在聚变实验监控和控制系统中，大数据与AI技术的应用提高了系统效率与安全性。通过实时分析传感器数据，AI技术能迅速检测故障并自适应调整，保障实验安全。AI技术还在聚变装置的优化设计中取得了重要进展，不仅改进了磁场位型设计，还提升了材料性能和耐用性，推动了装置的长寿命运行。跨学科与跨装置的协作在大数据与AI技术的助力下进一步深化，促进了聚变研究的创新。AI技术还推动了智能教育与虚拟实验平台的发展，为科研人员提供了高效的学习和实验工具。未来，AI将在优化实验设计、材料生成及磁场配置方面发挥关键作用，并通过智能化教育平台培养新一代科研人才，推动聚变研究持续进步。展望未来，大数据与AI技术将在聚变研究中扮演十分重要的角色，推动磁约束聚变的早日实现。