科学计算与AI4S基础设施白皮书

前言

当前，人工智能与科学研究深度融合，推动科研范式迈入以AI4S（科学智能）为代表的第五发展阶段，成为全球科技竞争的核心赛道。全球多国相继出台国家级战略布局AI4S领域，依托人工智能、大数据与高性能计算重塑生物医药、新材料、高端制造等领域研发模式，大幅缩短研发周期、降低试错成本。在我国，“人工智能+”系列政策持续落地，明确提出推动AI与前沿科学、实体经济深度协同，加快培育新质生产力，为科学计算与AI4S产业发展指明方向。

在此背景下，上海仪电（集团）有限公司、上海思朗科技股份有限公司等单位联合编制本白皮书，系统梳理AI4S发展现状、技术体系、市场格局与落地实践。本白皮书旨在厘清科学计算与AI4S的内在关联，剖析行业现存痛点与技术瓶颈，解析专用超算等核心基础设施的技术路径与应用价值。

科学计算与AI4S不仅是前沿科研的创新工具，更是保障产业链供应链安全、实现科技自立自强的战略底座。本白皮书立足产业实际与全球竞争格局，总结技术经验、研判市场趋势、提出发展建议，希望为科研机构、产业企业及政策制定者提供参考，助力我国构建自主可控的AI4S产业生态，推动新一代科研范式落地生根，充分释放科学智能的创新动能。

摘要

本白皮书围绕科学计算与AI4S基础设施展开全面研究，梳理科研五大范式演进历程，剖析AI4S带来的颠覆性科研变革、全球战略布局、核心内涵与发展瓶颈，并结合关键技术、市场规模、典型案例形成系统性结论。报告提出，算力、模型、数据是AI4S发展三大核心要素，其中高质量“端到端”数据集是当前行业最大“卡脖子”瓶颈，算力需求与通用大模型相比相对可控，垂类模型研发难度适中，数据短板成为制约技术规模化落地的首要因素。

科学计算是生成高精度科研数据、补齐数据短板的核心手段，依靠数值仿真与微观机理模拟，可获取传统实验方式所无法观测的底层数据，构建AI4S所需的标准化数据集。面对大体系的生物仿真、新材料多尺度模拟带来的海量计算压力，传统通用超算存在效率低、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核心底座。

同时，报告重点解析国产“天穹”专用超算的软硬件协同技术，并梳理全球及国内AI4S、科学计算市场高速增长态势，结合制药、新能源材料、航空航天、半导体等领域典型应用案例，验证技术落地价值。最后报告提出，科学计算与AI4S深度融合将成为主流科研范式，建议从国家层面统筹布局科学数据中心、专用算力集群与产学研攻关体系，加快打造自主可控的AI4S全产业链生态，助力我国抢占全球科技发展制高点。