科学计算与AI4S基础设施白皮书.pdf
这份《科学计算与AI4S基础设施白皮书》系统阐述了科学智能（AI4S）作为科研第五范式的发展现状、技术体系、市场格局及应用价值，强调了科学计算与AI4S深度融合对于保障产业链安全、实现科技自立自强的重要性。
**一、 AI4S的发展背景与概念内涵**
白皮书指出，科研范式已从实验、理论、计算、数据密集型演进至AI驱动的科学发现（AI4S）。AI4S通过人工智能、大数据与高性能计算的融合，实现科研全流程的自主化、智能化，是重塑科学研究模式的关键力量。其核心要素包括算力、模型与数据，其中高质量“端到端”数据集是当前发展的首要瓶颈。
**二、 高质量“端到端”数据集的构建**
针对AI4S发展的数据痛点，白皮书提出，必须从产业需求出发，采用“逆向”构建模式。
1. **核心要求**：数据需具备“精准无错”与“端到端串联”特性，涵盖从研究设计、仿真模拟到实验验证的全生命周期。
2. **构建路径**：依托高精度数值仿真（如分子动力学、密度泛函理论等）生成标准化科研数据，不仅纳入成功案例，还需同步归集临床失败数据，为模型提供反向学习样本，规避研发风险。
3. **保障措施**：鉴于数据构建成本极高，单家企业难以独立承担，需国家层面进行战略统筹，整合科研机构、高校与头部企业资源，通过系统性布局解决数据碎片化与“信息孤岛”问题。
**三、 科学计算与专用超算的技术路径**
传统通用超算在应对复杂生物仿真、新材料跨尺度模拟时存在效率低、能耗大、通信瓶颈等问题，专用超算应运而生。
1. **“天穹”专用超算**：白皮书重点解析了国产“天穹”专用超算通过“算法级全局优化计算”策略，在专用芯片架构、专用系统设计及专用软件栈方面实现突破，为AI4S提供稳定可靠的算力底座。
2. **软硬件协同**：通过定制化处理器、高带宽存储及自主互联协议，大幅提升科学计算的执行效率，缩短科研研发周期。
**四、 市场分析与典型应用**
1. **市场趋势**：全球AI4S市场进入高速爆发期，中国科学计算及AI4S市场规模呈指数级增长，医药制造、新材料、高端装备等领域成为市场核心引擎。
2. **应用案例**：报告梳理了国内外多项典型应用，如爱赛思OpenAI4S社区的资源共享模式、谷歌AlphaFold与IsoDDE的蛋白质预测突破、礼来与英伟达的AI制药工厂、BASF与字节跳动的材料研发仿真等。这些案例验证了AI4S技术在缩短研发周期、降低试错成本及实现重大原创突破方面的显著成效。
**五、 总结与展望**
白皮书强调，科学计算与AI4S的深度融合是新一代科研范式，构建自主可控的AI4S产业生态是国家战略必争方向。建议从国家级科学数据中心布局、算力基础设施专项部署、产学研协同攻关机制三个层面发力，推动我国抢占全球科技发展制高点，实现科研创新范式的落地生根。
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