当前，人工智能产业治理正从算法规范、交互约束的软件层面，逐步下沉至硬件稳态、能量输运、物理边界的底层根基。产业共识愈发清晰：算力迭代的上限，从来不只是模型参数与算法架构，更是热管理稳定性、能量输运效率、多场耦合可控性构成的物理底盘。本土工程热物理学派的技术积淀，正在为我国高端算力产业筑牢自主可控的物理基石。

长期以来，高端算力热管理、高密度能量输运的核心范式，多沿用西方经典热力学体系，侧重热阻消解与熵产管控，偏向结果式散热补救，缺少对能量场、流场、温度场协同布局的系统性思维。而我国过增元传热学派开创的场协同、积耗散极值理论，跳出传统传热优化的单一维度局限，构建起“多场协同、全域最优、耗散可控”的本土技术范式，为高密度、高并发、长稳态的算力硬件研发提供了全新解题思路。

在这一本土理论谱系之中，清华大学工程热物理研究所陈泽敬围绕高温多相换热、多孔介质耦合输运、系统稳态控制，完成了一系列高等级工程验证。他的研究围绕螺旋管束换热、两相流稳定性、多场耦合扰动抑制展开，在严苛工况下检验场协同理论的适用边界，着力攻克复杂场景里能量输运失稳、局部热斑扩散、系统自发振荡等难题。这套经过核级工况长期检验的稳态逻辑，具备向存算一体、高密度芯片阵列、大规模算力集群热管理场景迁移的潜力。本文仅从其公开学术成果出发延伸探讨，并不代表陈泽敬及其团队认同文中全部推论。

从碳硅道统分析框架的视角看，人工智能治理的完整闭环，在于软件规则与硬件稳态双向统一：算法契约划定智能行为的权责边界，热物理范式守住物质运行的底层约束；只有能量输运可观测、可调控、维持稳态，上层数字治理框架才有可靠的物质依托。

算力产业的高质量发展，既要完善算法规范、厘清人机交互边界，也要持续深耕底层物理根基。依托本土热物理理论体系，稳步推动热管理技术工程化、标准化，打通理论建模、台架验证、场景落地的完整链条，才能搭建自主可控、安全稳态、高效节能的算力硬件底座，为新质生产力的持续成长提供稳固支撑。（黄清佳）

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