科学计算与AI4S基础设施白皮书_76页_3mb

科学计算与AI4S基础设施白皮书总结

核心内容

本白皮书系统梳理了科学计算与AI4S（科学智能）的发展现状、技术体系、市场格局与落地实践，重点分析了AI4S在科研范式变革、产业应用与技术瓶颈方面的影响与挑战。白皮书指出，AI4S是推动科研迈向智能化、自动化的重要方向，其发展依赖于算力、模型与数据三大核心要素，其中数据成为当前最突出的“卡脖子”瓶颈。

主要观点

• AI4S是科研第五范式，融合人工智能、大数据与高性能计算，实现科研全流程自动化，推动从基础研究到产业应用的高效转化。
• 科学计算是AI4S的核心支撑，通过数值仿真与高精度建模，为AI模型提供高质量、标准化数据集，解决传统实验无法观测的微观机理问题。
• 算力需求可控，但传统通用超算在处理复杂仿真任务时存在效率低、通信延迟高、能耗大等局限性，专用超算成为支撑高端科学计算的关键基础设施。
• 高质量数据集的构建面临三大挑战：数据存量不足、整合困难、核心数据保密，需国家层面统筹布局，推动“端到端”数据体系建设。
• 数据是模型能力的决定因素，AI模型的训练依赖于精准、完整、可复用的数据体系，需从“逆向”角度构建数据集，以提升模型的科学性和实用性。
• 专用超算是解决算力瓶颈的关键，各国在生物、材料等领域的专用超算系统取得显著进展，而我国在材料科学专用超算方面仍处于起步阶段。

关键信息

AI4S的核心要素

• 算力：当前需求相对可控，无需巨额投入。
• 模型：研发难度适中，依赖专业人才支撑。
• 数据：是最大的瓶颈，需构建精准、标准化、端到端的高质量数据集。

数据构建的核心挑战

• 数据稀缺：生物医药、新材料等领域的实验数据多为碎片化、非标准化。
• 数据孤岛：企业不愿共享核心数据，导致数据整合困难。
• 数据质量：需确保数据的准确性、完整性与可解释性，避免模型学习错误规律。

数据构建策略

• 逆向构建：以已有上市药物和临床失败案例为基础，构建端到端数据集。
• 两步走策略：先验证单条数据闭环，再批量构建代表性数据，确保数据的多样性与精准性。
• 系统规划：需从科学角度出发，制定统一的数据标准与建设流程，整合多方资源。

专用超算技术发展

• “天穹”专用超算：具备算法级全局优化能力，采用定制芯片、专用系统架构与计算软件，实现高性能、高能效。
• 国际发展现状：
  • 美国：开发了ANTON系列生物专用超算，具备超高模拟效率，TPU等AI专用平台也在快速发展。
  • 日本：富岳（Fugaku）超算在性能与能效方面领先，已应用于AI、药物研发、新材料等领域。
  • 欧洲：EuroHPC计划推动AI优化型超算和“AI工厂”发展，MaX专注于材料科学的E级计算优化。
  • 中国：在AI计算领域发展迅速，但在材料科学专用超算方面仍需加强。

典型应用案例

• 生物医药：AlphaFold、英伟达与礼来共建AI超级工厂、思朗科技基于“天穹”打造制药新引擎sDDE。
• 新材料：谷歌DeepMind发现38万种无机材料、宁德时代筛选26种电解液添加剂、中石油与中石化开展高性能材料研发。
• 其他领域：字节跳动推出BAMBOO助力电解质设计、波音利用虚拟仿真加速新机型研发、台积电采用英伟达平台突破芯片制程瓶颈。

发展建议

• 国家层面统筹：应由国家主导，推动科学数据中心、专用算力集群与产学研协同攻关体系的建设。
• 构建数据体系：需建立标准化、可复用的端到端数据集，提升数据质量与多样性。
• 推动专用超算发展：加快材料科学、生物计算等领域的专用超算研发，突破国外技术垄断。
• 加强产学研协同：鼓励企业提出真实科研问题，AI企业围绕问题构建专用模型与数据体系，形成“产业出题、AI解题”的闭环模式。

市场趋势

• 全球AI4S市场快速增长，各国纷纷出台政策推动AI与科学深度融合。
• 我国在AI+制造、AI+生物等领域已形成初步应用，但数据与专用超算仍需加强。
• 市场规模扩大，预计在2027年实现100个高质量数据集、500个典型应用场景的落地。

结论

科学计算与AI4S的深度融合将成为新一代科研范式的核心驱动力，是推动科技创新、提升产业竞争力的关键路径。AI4S的发展不仅需要算力与模型的协同优化，更依赖于高质量数据集的构建。未来，需通过国家统筹、企业协作、科研创新，构建自主可控的AI4S产业链生态，实现科技自立自强与全球科技竞争的突破。