电子倍增器（包括微通道板MCP、通道型倍增器与硅光电倍增器SiPM）对高压电源的电流稳定性要求极端苛刻，典型工作电流仅10nA-200μA，但任何10ns以上的电流波动都会导致增益漂移、暗计数暴增或空间电荷饱和。传统模拟稳流环路虽噪声低，却难以应对温度、真空度、老化与辐射引起的慢漂移，AI辅助稳流设计正以自适应补偿与预测性调节的方式，将电流稳定度从±0.8%提升到±0.06%以内。

系统采用混合式架构：主环路仍为超低噪声线性稳压提供皮安级基底噪声，辅助环路由深度神经网络驱动的数字补偿环路构成。辅助环路每200ms采集一次倍增器实际输出电流（通过后端高精度ADC）、真空腔温度、辐射剂量率与高压模块内部结温，形成48维状态向量，输入轻量级时序神经网络（GRU结构，仅38k参数），预测未来2秒内的电流漂移趋势并提前输出补偿电压。

关键创新在于“增益-电流-电压”联合建模。传统方案只稳电流，导致倍增器增益随温度指数变化仍不可控。新方案在神经网络中加入了基于物理机理的增益预估子模块，可实时推算当前实际电子增益，并以“保持增益恒定”为终极目标反向调节高压，使增益在-20℃至+60℃全温区波动小于±1.2%，远优于传统仅稳流的±9%。

辐射环境下的自适应去漂是另一亮点。高能粒子轰击会导致倍增器暗电流缓慢上升，传统固定补偿会逐渐失效。AI模型在训练阶段已学习了10⁶Gy累计剂量下的暗电流上升曲线，运行时实时估算当前累计剂量并动态调整补偿系数，使γ辐照环境下连续运行1200小时后增益漂移仍控制在±2.8%以内。

极端瞬变抑制采用“预测+前馈”双保险。当探测到宇宙射线簇射事件（电流瞬时跳变>15%），AI在12μs内完成事件识别并冻结补偿输出，同时触发硬件前馈电路将电压瞬时抬升0.6%抵消空间电荷效应，整个恢复过程<80μs，彻底杜绝了传统方案出现的长达毫秒级的增益塌陷。< p>

实际在某深空探测载荷中连续运行28个月，AI辅助稳流高压电源使SiPM增益稳定性提升14倍，暗计数率降低62%，单光子时间分辨率从185ps改善到112ps，彻底满足了深空极端环境的严苛要求。