AI for Science，可以說是目前諸多AI領域中最具想象力，也最具長期價值的一種。AI技術的出現，正在全方位改變科學研究的方法、范式、效率，以及產業轉化可能性。

在科技自立自強的時代凱歌中，AI for Science也構成了中國科學事業的歷史性機遇與重任。

根據《中國AI for Science創新地圖研究報告》顯示，中國AI for Science論文發表數量已居全球首位。但在目前階段也面臨著研究要素供給不充足，產學協作不充分的挑戰。想要跨越山海，將AI要素交到科學家手中，需要的不是一次行動，而是長久的布局與堅實的產學協同。

12月15日，我們在華北平原漫天的大雪中來到太原，就是想要了解一個關于中國科學事業與AI技術之間的新答案。這一天，在中國科學院人工智能產學研創新聯盟2023 年會上，中科曙光與云南大學等首批九所重點高校簽署合作協議，宣布共建“智能計算聯合實驗室”，而這也標志著智能計算聯合實驗室百校招募計劃的正式啟動。

之所以說這次產學協作有著遠超其本身的價值，是AI for Science的一個答案。是因為從中可以看到中科曙光如何善作善成，久久為功，將自身的AI產業布局與中國科學的智能化需求對齊。將AI要素帶到校園里、實驗室里、研究機構里，帶到中國科學事業的長河中。

這條長河上，正升起一道智能曙光。

AI for Science，長夜中的一聲呼喚

從AI蛋白質折疊破解了生物界數十年的難題，到AI數學大模型解開了數學家曠日持久的迷惑。AI for Science已經被證明是時代趨勢，大勢所向。許多沉睡的科學難題，似乎都有在AI呼喚下長夜蘇醒的跡象。

這是時代的機遇，也是中國科學發展長河中一次不能錯失的機遇。

但也要清晰地看到，在目前情況下中國科學事業發展AI for Science面臨著諸多挑戰。持續推進AI for Science高效率發展，必須克服一系列問題，強化基礎設施建設。其中最關鍵的可以總結為三點：

1. 底層技術的自主化挑戰。在目前階段，科技自立自強是剛性發展需求。AI for Science事關國計民生，需要從各個環節加強自主可控，提升長期發展的戰略安全性。

2.算力資源的多樣化需求。AI for Science需要規模龐大的AI算力，較比產業界有過之而無不及。保障算力充沛，是科學事業智能化發展的基礎。與此同時，科學界還需要面臨AI算力與整體IT基礎設施的融合問題，需要打通AI算力到模型開發、模型應用的全棧界限，從而確保AI算力的通用性與可用性。

3.AI基礎設施與學術體系的聯動化建設。AI技術對于各個具體學科、具體院校而言是一種非常新穎的東西。科學界需要更理解AI，AI產業也需要更了解科學。二者的深度聯動，是讓基礎設施有的放矢的關鍵。

可以說，能夠解決AI for Science的問題，就解決了中國AI最關鍵的問題，更示范了如何在千行百業實現智能化升級。

在這樣的時代背景下，中科曙光與AI的故事，徐徐拉開了帷幕。

聚力以成點，AI時代的深深地基

2023年，全球科技市場上什么最緊缺？相信科研人、科技人會帶來高度統一的答案：AI算力。

伴隨著大模型的崛起，全球陷入了AI算力稀缺的態勢。這種情況在中國尤為明顯。根據IDC提供的預測數據，2021-2026 年中國智能算力規模年復合增長率將達到52.3%，遠超國際平均水平。

而就在AI算力緊缺的形勢下，在自主化AI算力的呼喚聲中，可以看到中科曙光站了出來。中科曙光在智能計算領域進行了積極布局。這個故事非常具有代表性，一方面來看，它展現了AI時代對關鍵技術、關鍵產品的旺盛需求。另一方面也展現了中科曙光在AI領域的第一重優勢：在核心技術的“點”上，都有極強的優勢。

比如說，曙光在軟件層布局了從IaaS層到SaaS層的云服務，支持多種主流 AI 框架，可以進行容器化部署和遠程調用，也支持分布式存儲以及各種不同類型的異構計算硬件。硬件層，曙光能夠提供從存儲到服務器、網絡系統的全鏈路AI硬件，從而滿足產學各界對一站式解決方案的需求，降低AI技術的部署難度。除此之外，曙光還打造了人工智能服務平臺 SothisAI，其可以有效降低用戶切入深度學習領域的綜合成本，提供容器化的集群調度以及深度學習私有云服務方案，目前已經在多所高校、研究中心部署使用。

在這些關鍵領域，中科曙光都實現了精準、深度地發力，最終實現了大批關鍵智能化技術的自主能力提升，給AI for Science一個可行的答案，為中國科技自立自強點亮一道光芒。

在以芯片為代表的智能核心技術自主化上，中科曙光布局的這些“點”，如同打下了一顆顆夠深度、夠堅實的地基。

它們將撐起大廈，撐起曙光更廣闊的AI布局。

連點以成面，智算中心的落落長卷

2023年2月23日，青島乃至整個山東的院校、科研機構、科創企業迎來了一個重要消息：未來一位名叫“海之心”的伙伴，將加入他們的征程。

青島“海之心”，是一座人工智能計算中心。它由中科曙光與青島市嶗山區合作建立，定位于集算力服務、應用創新、生態匯聚、科研協作、人才培養于一體的綜合性平臺。基于自主化的基礎架構與開放包容的合作路線，“海之心”在安全性與生態適配性上實現了兼容。將全面推動青島AI產業的發展，補充山東地區的AI算力與算力格局。

在“海之心”中我們可以看到，中科曙光在AI核心技術領域的基礎優勢，結合長期發展中積累的IT技術優勢，最終融合為5A級智算中心。在智算中心與一體化算力服務平臺中，中科曙光的AI技術優勢連點成面，展開成一幅幅融合技術、資源、生態、產業需求以及科研支撐等要素的AI長卷。

面向AI for Science為代表的AI產學需求，算力要求規模大、多元算力融合、服務要求水平高的一系列特點，曙光進行了積極的準備與布局。在2022年，曙光完成了算力一體化平臺的開發及布局，依托各類算力中心，以原生的底層資源、市場化的運營機制、開放的生態體系以及豐富的增值服務為支撐，為用戶提供“先進、綠色、無損算力”和集算力、數據、應用、運營、運維為一體的服務。

從技術到解決方案，從運營支持到生態建設，智算中心構成了AI時代一個非常積極且高效的答案。它融合了中科曙光的技術與產業能力，同時讓萬千院校、科研機構、企業可以最低門檻獲得AI算力與服務。

5A級智算中心，已經成了中科曙光的一張產業王牌，中國科學事業的一張智能王牌。

跨面以成體，產學結合的條條大道

從AI for Science到千行百業的智能化，本質上都在做一件事：跨學科、跨領域融合。

“跨越”是AI技術的核心，它將一種新工具、新方法帶到了原本的學術問題、產業問題當中，從而實現“1+1大于2”的價值聯接。

這也就是說，在核心技術的點，與智算中心的面之外，想要充沛賦能AI for Science，支持中國科學事業，還需要打通AI基礎設施與科學研究兩個位面的跨越式協作關系，也就是跨面以成體，讓科學事業能夠扎實、可信地從AI技術與算力中汲取營養。

至此，我們可以回到剛剛發生的這一幕。在太原的宣布建立的“智能計算聯合實驗室”就是這樣一種嘗試。智能計算聯合實驗室百校招募計劃，將面向全國高校等科研單位發起，依托曙光國產異構智能計算硬件資源、AI for Science及大模型支持經驗，搭建出足夠領先的人才實訓環境。首批合作高校，包括了云南大學、大連海事大學、廣東海洋大學在內的來自云南、遼寧、廣東、山西、黑龍江、湖北等省市的九所大學，覆蓋多個國家重點學科。聯合共建的智能計算聯合實驗室將采用創新的“1+1+2”人才培養方案，以1套教學課程資源、1套基礎計算環境、2個應用平臺，助力科研成果轉化落地，推動形成產教協同創新機制與生態環境，同時培養更多復合型人才。

這樣的合作探索，可以說將最先進的自主化AI基礎設施，與院校一線的學術需求、人才培養需求結合了起來。將AI算力交給最需要它的人，讓中國的AI for Science變成一個可持續發展探索的良性循環。

面向更遠的未來，可以發現智能計算聯合實驗室百校招募計劃僅僅是一個開始。曙光真正希望推動的，是將各個領域的科研、教學、人才培養工作與AI深度融合。從跨越式的產學融合開始，逐步構建出AI基礎設施全面滲透到科學事業，適合中國科學自身發展規律的產學高度協同生態。

AI高山與科學長河，在萬里藍圖中融為一體。這才是中國AI for Science的特有浪漫。

長河奔流，得見曙光

時間回到2023年的盛夏。7月，上海舉辦了2023世界人工智能大會。作為核心信息基礎設施企業中的代表，中科曙光以“智能計算 鏈接未來”為主題亮相現場。

在中科曙光的展臺上，我們能夠看到面向AI時代最為完整的解決方案，包含核心部件、服務器、先進液冷技術、工業數智底座，智算中心和全國算力一體化服務平臺，以及金融、通信、能源、互聯網、科教等多行業場景解決方案。現場專家、媒體在評價中科曙光在AI領域的差異化優勢時，普遍喜歡選擇兩個詞：全面、堅實。

這種差異化，不僅有效支持了中國AI for science事業的發展，更能滿足千行百業的智能升級，契合席卷而來的中國智能化浪潮。

中國科學事業如一條長河，中國社會經濟的智能化如汪洋大海。無論是俯瞰大河還是面朝大海，最美的總是日出那一瞬。

AI技術的出現，讓中國智能化迎來了朝陽升級。

今天站在山巔，眺望未來，我們能看到萬里江海，正迎來一道曙光。

審核編輯 黃宇