近日，第十屆（2025）科學數據大會開幕，集中展示中國科學院自動化所、高能物理研究所、國家天文臺等依托曙光AI解決方案形成的技術、科研、行業應用創新成果，助力多學科智能化提速。

在會議現場，中科曙光攜手高能所共同發布“基于國產GPU加速卡的科學大模型聯合方案”，形成以“曙光AI解決方案+高能所自研模型和自有科學大數據”為基礎的科研合作新范式，雙方發揮各自優勢，共推AI for Science研究。

多模態模型賦能自動化科研新范式

聚焦國產化工具鏈的系統性構建，中國科學院自動化研究所與中科曙光聯合研發涵蓋國產GPU加速卡驅動組件、運行時組件在內的7個完整高性能工具鏈解決方案，可在神經網絡模型、圖文模型訓練、大語言模型的訓練與推理等復雜任務中提供“一體化”智能支持。

AI加速高能物理走向人機交互

面對正負電子對撞機等大科學裝置產生的海量數據，僅靠傳統分析手段已難以支撐理論研究的效率與深度。高能所選擇曙光AI解決方案作為底層算力支撐平臺，協同DeepAI深算智能引擎，提供從算力部署、算法適配到模型訓練的全鏈條支持，落地全球首個L2級高能物理大模型“溪悟”，并以此為核心，打造了高能物理科研智能體系統——“賽博士”，多項技術指標處于世界領先地位。

科研軟件“三駕馬車”協同優化

在天文領域，隨著設備靈敏度提升與觀測手段拓展，數據呈現指數級爆發。中國科學院國家天文臺研究員指出，像中國天眼FAST這樣的大科學工程，每年產生的數據量達96PB，未來更將突破1000EB，這對存儲、分析、計算帶來了前所未有的壓力。

中科曙光DeepAI深算智能引擎兼容全球主流AI架構，搭載的GPU開發工具套件、人工智能基礎軟件棧DAS、人工智能應用平臺DAP形成科研軟件“三駕馬車”，推動從天體識別到氣象模擬再到冷凍電鏡重構等多個場景的算力躍升。例如，在碳星識別中，國產GPU加速卡的計算效率超過CPU單核107倍；在冷凍電鏡算法并行效率方面，曙光助力客戶已實現91.7%超高水準。

從技術進步到產出成果，再到產業落地，中科曙光正聯動頂尖科研力量，軟硬協同探索國產算力首選技術路線，逐步構建起中國特色的科技創新孵化體系，在全球AI發展中占得先機。