2026年7月30日，暗物质物理全国重点实验室第十期学术沙龙在上海交通大学理科楼5号楼603会议室顺利举行。本次活动吸引了实验室三十余位科研骨干、博士后及研究生积极参与，现场学术氛围浓厚。沙龙由实验室副主任刘江来教授主持。

本期沙龙特邀上海交通大学物理与天文学院王伟教授担任主讲嘉宾，作题为“Strongly Interacting Dark Matter: From Lattice QCD to Direct Detection”（强相互作用暗物质：从格点QCD到直接探测）的学术报告。

王伟教授在报告中指出，传统WIMP暗物质实验尚未发现明确信号，自相互作用暗物质因能解释宇宙小尺度结构而备受关注。暗胶球作为纯暗规范场中胶子自相互作用形成的稳定强子，是理想候选者。团队利用格点蒙特卡洛和机器学习流模型生成规范场组态，计算出暗胶球质量约为耦合标度的4.5至6倍；通过非相对论薛定谔近似提取双胶球相互作用势，得到单位质量自散射截面与质量标度无关的规律，并结合天文观测（截面0.1~10 cm²/g）给出暗胶球质量下限为0.2~0.5 GeV。此外，团队重新计算了宇宙早期退禁闭相变的热力学量，为原初引力波预言提供了更可靠的基准。 

为使暗胶球可被实验探测，王伟教授介绍了重费米子信使Portal机制——信使同时携带暗荷和标准模型电荷，诱导暗胶球与核子耦合。通过Pomeron模型计算暗胶球-核子散射截面，结合PandaX实验2025年1.54吨·年曝光量数据，质量大于20 GeV的暗胶球已经进入可探测区域，未来更大曝光量实验可用于探测 50 GeV质量区间。

报告还展示了人工智能辅助格点计算与数据分析的探索，AI可显著提升效率。但王伟教授强调，AI仅为辅助工具，所有输出均需人工校验，研究者须始终保持独立物理判断。

讨论环节中，与会者就模型参数合理性展开交流，肯定了模型参数与观测的一致性，认为低质量区与天文数据吻合较好，而高质量区需更高精度观测。大家一致认为AI在提升重复性工作效率方面潜力巨大，但仍需以研究者物理直觉为主导。

本期沙龙展示了从第一性原理格点模拟、探测机制设计到人工智能赋能的全链条创新研究，不仅深化了师生对强作用暗物质前沿的理解，也为暗物质理论与实验的交叉融合注入了新动能。暗物质物理全国重点实验室将持续通过高水平学术沙龙，助力暗物质基础研究取得更多原创突破。

图文 | 贺刚