实现摩擦界面的超滑是降低能源损耗及磨损失效的重要方法，含氢类金刚石（DLC）膜作为一种优良的固体润滑材料可通过快速磨合实现界面超滑，但磨合过程中控制摩擦演化的构性关系仍然模糊，特别是滑动界面上的氢原子行为及涉及到的摩擦化学机制有待进一步研究。现有的模拟手段存在尺度和精度难以兼顾的问题，难以在大规模分子动力学模拟中准确描述DLC内部成断键反应和相转变过程，严重制约DLC超滑机理的研究。我们结合AI和AIMD（第一性原理分子动力学）方法，开发了高精度机器学习势函数，实现大规模第一性原理精度Al²MD模拟，赋能DLC超滑机理研究。结合Al²MD模拟发现，含氢DLC的磨合过程伴随着摩擦界面结构的有序化转变且摩擦下降与界面有序化程度线性相关。磨合过程中摩擦界面层中氢含量明显上升，随着界面结构有序演化，体相氢原子发生向界面层的转移反应，有助于结构有序化温和稳定的发生。进一步结合路径积分分子动力学方法，揭示了一种氢相关的克服摩擦力随温度降低成指数升高的量子摩擦机制，这种温度依赖性的解除源于摩擦过程氢转移反应中的核量子效应，低温下氢原子核的波动性取代热激活在摩擦化学反应中占据主导地位，使氢转移反应通过能垒隧穿实现，为低温下DLC材料设计提供指导。

DLC 碳膜；机器学习势；氢转移；摩擦化学；结构演化