> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 科学计算与AI4S基础设施白皮书总结 ## 核心内容 本白皮书聚焦科学计算与AI4S（科学智能）的融合发展趋势，分析其在科研范式变革、全球战略布局、核心技术瓶颈及产业应用中的关键作用。白皮书指出，AI4S正在成为全球科技竞争的核心赛道，其发展依赖算力、模型与数据三大核心要素，其中数据成为当前最大的瓶颈。 ## 主要观点 1. **科研范式演进** 科学研究经历了从实验科学、理论科学、计算科学、数据密集型科学到AI驱动的科学发现五大范式的演进。AI4S通过融合人工智能、大数据与高性能计算，实现了科研流程的自动化与智能化，推动了从基础研究到产业应用的范式转变。 2. **AI4S的颠覆性影响** AI4S在生物医药、新材料等领域已展现出显著成效，如AlphaFold预测蛋白质结构、AI辅助新药研发、新材料设计等。它能够缩短研发周期、降低试错成本，并推动跨学科融合与创新。 3. **数据是AI4S的核心挑战** 与通用大模型不同，科学智能模型对数据的精准性、完整性与标准化要求极高。数据缺失、整合困难、核心数据保密等问题严重制约了AI4S的发展，成为当前最大的“卡脖子”环节。 4. **专用超算的必要性** 面对生物仿真、材料多尺度模拟等复杂任务，传统通用超算存在效率低、通信延迟高、能耗大等局限，专用超算成为支撑高端科学计算的核心基础设施。以“天穹”专用超算为例，其通过算法级全局优化、专用芯片、系统架构与计算软件的协同创新，实现高性能、低能耗的科学计算支持。 5. **国家层面的战略布局** 国家层面需统筹规划科学数据中心、专用算力集群与产学研攻关体系，推动AI4S全产业链生态建设，以确保我国在科技竞争中占据有利位置。 ## 关键信息 - **AI4S的三大要素**：算力、模型、数据，其中数据是当前最大的瓶颈。 - **科学计算的作用**：科学计算是生成高质量科研数据的核心手段，通过数值仿真与机理模拟，为AI4S提供可靠数据基础。 - **数据构建的挑战**：产业数据存量不足、碎片化、标准化程度低，核心数据难以共享，需国家层面推动统一标准与数据整合。 - **“端到端”数据集构建**：数据需覆盖科研全流程，精准描述微观机理，形成闭环数据链条，以支持AI模型训练与应用。 - **专用超算的发展**：各国在专用超算领域已有布局，如美国的ANTON系列、日本的MDGRAPE系列等。我国虽在AI计算方面发展迅速，但在科学计算专用超算方面仍存在短板。 - **“天穹”超算技术亮点**：通过算法级全局优化计算、专用芯片、专用系统架构和专用计算软件，实现高性能与低能耗的科学计算支持。 ## 技术与市场分析 - **技术瓶颈**：生物仿真、材料计算等任务对算力需求极高，传统通用超算难以满足，专用超算成为解决方案。 - **市场增长**：全球及我国AI4S与科学计算市场呈现快速增长趋势，特别是在制药、新能源材料、航空航天等领域。 - **典型应用案例**： - **制药领域**：AlphaFold、Nvidia与礼来共建AI超级工厂、思朗科技基于“天穹”打造sDDE制药新引擎。 - **新材料领域**：谷歌DeepMind发现无机材料、微软生成式AI筛选固态电解质、中铝集团数字化研发平台。 - **其他领域**：波音公司利用虚拟仿真加速新机型研发、台积电采用英伟达计算光刻平台突破芯片制程。 ## 发展建议 - **构建端到端数据集**：需系统性规划，从微观机理描述入手，实现数据闭环。 - **推动专用超算发展**：针对不同领域定制化开发专用超算平台，提升计算效率与能效比。 - **加强国家统筹**：由国家牵头，推动科学计算与AI4S的协同，构建统一的数据标准与共享机制。 - **产学研协同创新**：鼓励科研机构、企业、高校等多方合作，推动AI4S技术从实验室走向产业应用。 ## 结论 科学计算与AI4S的深度融合，将成为新一代科研范式的主流，其发展不仅关乎科研效率提升，更关乎国家科技安全与产业竞争力。构建精准、端到端的高质量数据集与专用超算体系，是实现AI4S技术突破与规模化应用的关键路径。