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随着超冷原子实验发展为高度可控且可扩展的量子模拟器，这类实验需要对高维参数空间进行精密调控，并产生日益复杂的测量数据，亟需高效的分析与解读方法。机器学习技术已成为应对这些挑战的多功能工具，为数据解析、实验控制和理论建模提供了解决方案。本综述聚焦冷原子系统，阐述了机器学习在量子模拟各环节的应用前景，重点探讨了从多体物态分类到实验方案优化、量子态表征等实际用例，揭示了不同机器学习方法适用的具体场景。该工作未过多着墨算法细节，而是着眼于机器学习启发的物理洞见，以及这些方法能为量子模拟中哪类问题带来实质性突破。