1609年，開(kāi)普勒依靠導(dǎo)師第谷在汶島天文臺(tái)積累了20年的天文觀測(cè)數(shù)據(jù)，最終歸納出行星運(yùn)動(dòng)三大定律，為牛頓經(jīng)典力學(xué)奠定了基石。

這段科學(xué)史上的佳話，如果發(fā)生在今天，或許將有全然不同的景象。因?yàn)槿斯ぶ悄苣Ｐ湍茉诤Ａ繑?shù)據(jù)中瞬間捕捉規(guī)律，將科學(xué)家從繁重的計(jì)算與歸納中解放出來(lái)?？茖W(xué)發(fā)現(xiàn)也從經(jīng)驗(yàn)歸納、理論推演、計(jì)算機(jī)模擬到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的范式變遷后，邁向了以人工智能為核心的“第五范式”，這就是AI for Science。

科技部 2025 年發(fā)布的《AI for Science 創(chuàng)新圖譜》顯示，2019-2023 年全球 AI4S 論文年均增長(zhǎng) 27.2%，AI不再是科研的輔助工具，逐漸成為核心能力支撐，全方位地變革著科學(xué)研究的方法論與生態(tài)系統(tǒng)，一個(gè)由人工智能賦能的新科學(xué)時(shí)代，已悄然降臨。

01

AI4S高歌猛進(jìn)，背后的四大挑戰(zhàn)

AI4S能被稱之為“第五范式”，本質(zhì)是經(jīng)驗(yàn)觀察、理論推演、計(jì)算仿真與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的深度融合。既保留了科學(xué)家對(duì)自然規(guī)律的直覺(jué)洞察，又賦予AI處理海量數(shù)據(jù)、模擬復(fù)雜系統(tǒng)的全新能力。

但AI4S通往成熟應(yīng)用的道路并非坦途，在其蓬勃發(fā)展的背后，也面臨著四大挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)、算力、模型與應(yīng)用。

在數(shù)據(jù)方面，高質(zhì)量科學(xué)數(shù)據(jù)普遍不足，存在數(shù)據(jù)規(guī)模小、維度不全、壁壘高以及對(duì)外依賴等問(wèn)題；算力上，傳統(tǒng)超算與新興智算供需不匹配，難以兼顧高精度計(jì)算與大規(guī)模AI訓(xùn)練；模型層面，通用大模型難以適配專業(yè)科學(xué)問(wèn)題，缺乏垂直模型與統(tǒng)一評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)；應(yīng)用方面，從實(shí)驗(yàn)室到產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)化路徑不暢，產(chǎn)學(xué)研協(xié)作不足，企業(yè)面臨“想用不會(huì)用”的困境。

在當(dāng)前階段，最突出的挑戰(zhàn)在于智算的供給。國(guó)內(nèi)前期算力建設(shè)以超算為主，智能算力資源相對(duì)短缺，難以滿足AI4S對(duì)大規(guī)模訓(xùn)練與高精度模擬的雙重需求。這種結(jié)構(gòu)性失衡已成為制約科研創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)落地的關(guān)鍵瓶頸，亟需優(yōu)化算力資源配置，以支撐AI4S的持續(xù)發(fā)展。

華為云AI4S平臺(tái)，基于昇騰云算力，可以提供一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，集成豐富的AI4S領(lǐng)域

模型、工作流、工具等，助力科研院所邁向敏捷科研創(chuàng)新，成為破局的關(guān)鍵力量。

02

華為云AI4S

集算力、底座、平臺(tái)、服務(wù)于一身

面對(duì)席卷而來(lái)的AI4S浪潮，全球科技巨頭紛紛布局科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域，Google與NVIDIA通過(guò)軟硬件協(xié)同推出科學(xué)計(jì)算套件，微軟著手構(gòu)建“科學(xué)基礎(chǔ)模型”并加速深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練；而華為云則率先在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域扎下根來(lái)，將觸角伸向了氣象、生物醫(yī)藥、基因、材料等多個(gè)基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域。

比如，在氣象科學(xué)領(lǐng)域，盤(pán)古氣象大模型通過(guò)深度學(xué)習(xí)，能夠在分鐘級(jí)內(nèi)完成全球高精度天氣預(yù)報(bào)；盤(pán)古藥物分子大模型，通過(guò)海量的化合物數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練，深入理解了分子結(jié)構(gòu)與性質(zhì)間的關(guān)系。

華為云已經(jīng)在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域清晰地勾勒出一條實(shí)踐路徑，通過(guò)構(gòu)建強(qiáng)大的基礎(chǔ)大模型，并配套開(kāi)放的工具鏈與平臺(tái)，使能科研人員“站在巨人的肩膀上”進(jìn)行創(chuàng)新。在其背后，則是華為云全棧技術(shù)能力的表現(xiàn)。

首先，在智算云底座方面，基于CloudMatrix384超節(jié)點(diǎn)的新一代昇騰云，突破傳統(tǒng)單卡算力局限，實(shí)現(xiàn)384個(gè)NPU與192個(gè)CPU的高效集約互聯(lián)，構(gòu)建出具備超大規(guī)模集群與高線性度擴(kuò)展能力的AI算力底座。其依托全對(duì)等互聯(lián)與池化架構(gòu)，支持動(dòng)態(tài)資源組合與分布式推理優(yōu)化，顯著提升算力利用效率與訓(xùn)練穩(wěn)定性。

同時(shí)通過(guò)昇騰云服務(wù)進(jìn)行交付，可以為企業(yè)提供彈性可拓展、開(kāi)箱即用的智能算力，且具備高容災(zāi)與快速恢復(fù)能力，已經(jīng)在上海交大和中科院等科研場(chǎng)景驗(yàn)證過(guò)其推動(dòng)大模型訓(xùn)練的實(shí)效。

其次，華為云分布式云平臺(tái)，采用華為云獨(dú)創(chuàng)的擎天卡（SDI5.0），可以同時(shí)滿足通算和智算兩種需求，特別是可以將虛擬化損耗降低為零。并且支持下一代鯤鵬芯片，計(jì)算虛擬化密度提升170%的同時(shí)計(jì)算性能提升100%。

第三，在算力調(diào)度方面，華為云采取“線上+線下”（公有云+專屬云）的協(xié)同方式，應(yīng)對(duì)流量洪峰，解決算力及時(shí)供給的問(wèn)題。具體來(lái)講，在每天“忙時(shí)”的白天，將算力集中供給給模型訓(xùn)練，而在相對(duì)“閑時(shí)”的夜晚則將算力供給推理型任務(wù)，通過(guò)算力調(diào)度，讓算力的效能得到最大化釋放。

最后，華為云大模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)，同時(shí)支持盤(pán)古大模型和開(kāi)源&三方模型的一站式大模型開(kāi)發(fā)工具鏈。比如客戶和伙伴，可以基于華為云模型開(kāi)源生態(tài)和+ModelArts Studio工具鏈，利用自有區(qū)域高質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行增量訓(xùn)練或微調(diào)得到垂直領(lǐng)域的科學(xué)大模型。同時(shí)，華為云上也預(yù)制了60+數(shù)據(jù)處理算力和多種標(biāo)注工具，并沉淀了20+組件和場(chǎng)景化模板，5分鐘即可創(chuàng)建行業(yè)生產(chǎn)級(jí)應(yīng)用。

總體上，華為云構(gòu)建起高效的智算底座，通過(guò)昇騰云實(shí)現(xiàn)超大規(guī)模集群與高線性擴(kuò)展；分布式云平臺(tái)以實(shí)現(xiàn)零虛擬化損耗，性能大幅提升；通過(guò)“線上+線下”調(diào)度最大化算力效能；大模型平臺(tái)支持盤(pán)古與開(kāi)源模型，提供一站式工具鏈，助力快速創(chuàng)建行業(yè)應(yīng)用。由此，以華為云扎實(shí)的全棧技術(shù)布局，為科學(xué)智能的未來(lái)鋪就一條清晰、可行的實(shí)踐之路。

03

以“交大樣本”

構(gòu)建AI4S落地的生態(tài)基座

當(dāng)然，理論的突破與技術(shù)的探索，最終需要落在實(shí)實(shí)在在的平臺(tái)上，才能在更廣闊的范圍里生根發(fā)芽。華為與上海交通大學(xué)聯(lián)合發(fā)布智慧教育科研全球樣板點(diǎn)，正是將AI4S能力賦能于科研與教育一線的標(biāo)桿性實(shí)踐。

上海交通大學(xué)，一直是中國(guó)高等教育數(shù)智化的先行者，面對(duì)國(guó)家人工智能戰(zhàn)略與校內(nèi)學(xué)科發(fā)展的迫切需求，上海交大提出了雄心勃勃的“AI十條”戰(zhàn)略，推動(dòng)500多門(mén)課程AI化轉(zhuǎn)型，并實(shí)現(xiàn)了科研計(jì)算對(duì)全校所有學(xué)科的全覆蓋。

但快速的發(fā)展需求也迅速觸及到算力供給的天花板，傳統(tǒng)算力集群難以支撐多學(xué)科并發(fā)的高精度計(jì)算需求，科研團(tuán)隊(duì)亟需更靈活、更強(qiáng)大的算力支撐，同時(shí)科研活動(dòng)也面臨著數(shù)據(jù)、模型、應(yīng)用等多重挑戰(zhàn)。為此，交大攜手華為等伙伴，啟動(dòng)了國(guó)內(nèi)高校最大規(guī)模的智算平臺(tái)“致遠(yuǎn)一號(hào)”的建設(shè)。

據(jù)了解，“致遠(yuǎn)一號(hào)”集成了高達(dá)633P的澎湃算力與13P的存儲(chǔ)容量，其核心是基于千卡規(guī)模的昇騰AI集群，是國(guó)內(nèi)高校規(guī)模最大的智算基座。它的意義在于以高效、集約的建設(shè)模式，打破了高校計(jì)算設(shè)施建設(shè)中常見(jiàn)的重復(fù)建設(shè)與資源孤島問(wèn)題。

當(dāng)然，要把計(jì)算平臺(tái)用好，專業(yè)化的計(jì)算人才隊(duì)伍是關(guān)鍵。為此，交大組建了近30位核心成員的計(jì)算服務(wù)團(tuán)隊(duì)，形成了計(jì)算服務(wù)“交大模式”。在教學(xué)領(lǐng)域，賦能AI+HI（人類智能，Human Intelligence）為核心的智慧教育新模式；在科研領(lǐng)域，踐行以“計(jì)算+X”為理念的智慧科研新范式；在管理領(lǐng)域，打造以AI賦能再造智慧校園新格局。并確保計(jì)算平臺(tái)能被充分、高效地利用。

總體上，華為云與上海交大的合作，通過(guò)“致遠(yuǎn)一號(hào)”算力基建破解算力瓶頸，以盤(pán)古大模型等AI能力降低了科研門(mén)檻，再通過(guò)場(chǎng)景適配，圍繞真實(shí)科研需求打造完整閉環(huán)。不僅式系統(tǒng)性地解決了數(shù)據(jù)、算力、模型、應(yīng)用的共性挑戰(zhàn)，也成功構(gòu)建了以實(shí)際需求為導(dǎo)向、以技術(shù)融合為支撐的AI4S新生態(tài)，為科研范式的革新提供了可復(fù)制、可推廣的實(shí)踐樣板。

我們知道，傳統(tǒng)智慧城市正向 AI CITY演進(jìn)，這既是城市治理體系和治理能力的躍遷，也是從政務(wù)端、產(chǎn)業(yè)端再到科研端的系統(tǒng)化升級(jí)。作為AI CITY的重要組成部分，AI4S的發(fā)展將會(huì)推動(dòng)科學(xué)研究的智能化升級(jí)，加速創(chuàng)新進(jìn)程，進(jìn)而推動(dòng)AI CITY的演進(jìn)與實(shí)現(xiàn)。