中国科学事业的长河上，升起一道曙光

AI for Science，可以说是目前诸多AI领域中最具想象力，也最具长期价值的一种。AI技术的出现，正在全方位改变科学研究的方法、范式、效率，以及产业转化可能性。

在科技自立自强的时代凯歌中，AI for Science也构成了中国科学事业的历史性机遇与重任。

根据《中国AI for Science创新地图研究报告》显示，中国AI for Science论文发表数量已居全球首位。但在目前阶段也面临着研究要素供给不充足，产学协作不充分的挑战。想要跨越山海，将AI要素交到科学家手中，需要的不是一次行动，而是长久的布局与坚实的产学协同。

12月15日，我们在华北平原漫天的大雪中来到太原，就是想要了解一个关于中国科学事业与AI技术之间的新答案。这一天，在中国科学院人工智能产学研创新联盟2023 年会上，中科曙光与云南大学等首批九所重点高校签署合作协议，宣布共建“智能计算联合实验室”，而这也标志着智能计算联合实验室百校招募计划的正式启动。

之所以说这次产学协作有着远超其本身的价值，是AI for Science的一个答案。是因为从中可以看到中科曙光如何善作善成，久久为功，将自身的AI产业布局与中国科学的智能化需求对齐。将AI要素带到校园里、实验室里、研究机构里，带到中国科学事业的长河中。

这条长河上，正升起一道智能曙光。

从AI蛋白质折叠破解了生物界数十年的难题，到AI数学大模型解开了数学家旷日持久的迷惑。AI for Science已经被证明是时代趋势，大势所向。许多沉睡的科学难题，似乎都有在AI呼唤下长夜苏醒的迹象。

这是时代的机遇，也是中国科学发展长河中一次不能错失的机遇。

但也要清晰地看到，在目前情况下中国科学事业发展AI for Science面临着诸多挑战。持续推进AI for Science高效率发展，必须克服一系列问题，强化基础设施建设。其中最关键的可以总结为三点：

1. 底层技术的自主化挑战。在目前阶段，科技自立自强是刚性发展需求。AI for Science事关国计民生，需要从各个环节加强自主可控，提升长期发展的战略安全性。

2.算力资源的多样化需求。AI for Science需要规模庞大的AI算力，较比产业界有过之而无不及。保障算力充沛，是科学事业智能化发展的基础。与此同时，科学界还需要面临AI算力与整体IT基础设施的融合问题，需要打通AI算力到模型开发、模型应用的全栈界限，从而确保AI算力的通用性与可用性。

3.AI基础设施与学术体系的联动化建设。AI技术对于各个具体学科、具体院校而言是一种非常新颖的东西。科学界需要更理解AI，AI产业也需要更了解科学。二者的深度联动，是让基础设施有的放矢的关键。

可以说，能够解决AI for Science的问题，就解决了中国AI最关键的问题，更示范了如何在千行百业实现智能化升级。

在这样的时代背景下，中科曙光与AI的故事，徐徐拉开了帷幕。

2023年，全球科技市场上什么最紧缺？相信科研人、科技人会带来高度统一的答案：AI算力。

伴随着大模型的崛起，全球陷入了AI算力稀缺的态势。这种情况在中国尤为明显。根据IDC提供的预测数据，2021-2026 年中国智能算力规模年复合增长率将达到52.3%，远超国际平均水平。

而就在AI算力紧缺的形势下，在自主化AI算力的呼唤声中，可以看到中科曙光站了出来。中科曙光在智能计算领域进行了积极布局。这个故事非常具有代表性，一方面来看，它展现了AI时代对关键技术、关键产品的旺盛需求。另一方面也展现了中科曙光在AI领域的第一重优势：在核心技术的“点”上，都有极强的优势。

比如说，曙光在软件层布局了从IaaS层到SaaS层的云服务，支持多种主流 AI 框架，可以进行容器化部署和远程调用，也支持分布式存储以及各种不同类型的异构计算硬件。硬件层，曙光能够提供从存储到服务器、网络系统的全链路AI硬件，从而满足产学各界对一站式解决方案的需求，降低AI技术的部署难度。除此之外，曙光还打造了人工智能服务平台 SothisAI，其可以有效降低用户切入深度学习领域的综合成本，提供容器化的集群调度以及深度学习私有云服务方案，目前已经在多所高校、研究中心部署使用。

在这些关键领域，中科曙光都实现了精准、深度地发力，最终实现了大批关键智能化技术的自主能力提升，给AI for Science一个可行的答案，为中国科技自立自强点亮一道光芒。

在以芯片为代表的智能核心技术自主化上，中科曙光布局的这些“点”，如同打下了一颗颗够深度、够坚实的地基。

它们将撑起大厦，撑起曙光更广阔的AI布局。

2023年2月23日，青岛乃至整个山东的院校、科研机构、科创企业迎来了一个重要消息：未来一位名叫“海之心”的伙伴，将加入他们的征程。

青岛“海之心”，是一座人工智能计算中心。它由中科曙光与青岛市崂山区合作建立，定位于集算力服务、应用创新、生态汇聚、科研协作、人才培养于一体的综合性平台。基于自主化的基础架构与开放包容的合作路线，“海之心”在安全性与生态适配性上实现了兼容。将全面推动青岛AI产业的发展，补充山东地区的AI算力与算力格局。

在“海之心”中我们可以看到，中科曙光在AI核心技术领域的基础优势，结合长期发展中积累的IT技术优势，最终融合为5A级智算中心。在智算中心与一体化算力服务平台中，中科曙光的AI技术优势连点成面，展开成一幅幅融合技术、资源、生态、产业需求以及科研支撑等要素的AI长卷。

面向AI for Science为代表的AI产学需求，算力要求规模大、多元算力融合、服务要求水平高的一系列特点，曙光进行了积极的准备与布局。在2022年，曙光完成了算力一体化平台的开发及布局，依托各类算力中心，以原生的底层资源、市场化的运营机制、开放的生态体系以及丰富的增值服务为支撑，为用户提供“先进、绿色、无损算力”和集算力、数据、应用、运营、运维为一体的服务。

从技术到解决方案，从运营支持到生态建设，智算中心构成了AI时代一个非常积极且高效的答案。它融合了中科曙光的技术与产业能力，同时让万千院校、科研机构、企业可以最低门槛获得AI算力与服务。

5A级智算中心，已经成了中科曙光的一张产业王牌，中国科学事业的一张智能王牌。

从AI for Science到千行百业的智能化，本质上都在做一件事：跨学科、跨领域融合。

“跨越”是AI技术的核心，它将一种新工具、新方法带到了原本的学术问题、产业问题当中，从而实现“1+1大于2”的价值联接。

这也就是说，在核心技术的点，与智算中心的面之外，想要充沛赋能AI for Science，支持中国科学事业，还需要打通AI基础设施与科学研究两个位面的跨越式协作关系，也就是跨面以成体，让科学事业能够扎实、可信地从AI技术与算力中汲取营养。

至此，我们可以回到刚刚发生的这一幕。在太原的宣布建立的“智能计算联合实验室”就是这样一种尝试。智能计算联合实验室百校招募计划，将面向全国高校等科研单位发起，依托曙光国产异构智能计算硬件资源、AI for Science及大模型支持经验，搭建出足够领先的人才实训环境。首批合作高校，包括了云南大学、大连海事大学、广东海洋大学在内的来自云南、辽宁、广东、山西、黑龙江、湖北等省市的九所大学，覆盖多个国家重点学科。联合共建的智能计算联合实验室将采用创新的“1+1+2”人才培养方案，以1套教学课程资源、1套基础计算环境、2个应用平台，助力科研成果转化落地，推动形成产教协同创新机制与生态环境，同时培养更多复合型人才。

这样的合作探索，可以说将最先进的自主化AI基础设施，与院校一线的学术需求、人才培养需求结合了起来。将AI算力交给最需要它的人，让中国的AI for Science变成一个可持续发展探索的良性循环。

面向更远的未来，可以发现智能计算联合实验室百校招募计划仅仅是一个开始。曙光真正希望推动的，是将各个领域的科研、教学、人才培养工作与AI深度融合。从跨越式的产学融合开始，逐步构建出AI基础设施全面渗透到科学事业，适合中国科学自身发展规律的产学高度协同生态。

AI高山与科学长河，在万里蓝图中融为一体。这才是中国AI for Science的特有浪漫。

时间回到2023年的盛夏。7月，上海举办了2023世界人工智能大会。作为核心信息基础设施企业中的代表，中科曙光以“智能计算 链接未来”为主题亮相现场。

在中科曙光的展台上，我们能够看到面向AI时代最为完整的解决方案，包含核心部件、服务器、先进液冷技术、工业数智底座，智算中心和全国算力一体化服务平台，以及金融、通信、能源、互联网、科教等多行业场景解决方案。现场专家、媒体在评价中科曙光在AI领域的差异化优势时，普遍喜欢选择两个词：全面、坚实。

这种差异化，不仅有效支持了中国AI for science事业的发展，更能满足千行百业的智能升级，契合席卷而来的中国智能化浪潮。

中国科学事业如一条长河，中国社会经济的智能化如汪洋大海。无论是俯瞰大河还是面朝大海，最美的总是日出那一瞬。

AI技术的出现，让中国智能化迎来了朝阳升级。

今天站在山巅，眺望未来，我们能看到万里江海，正迎来一道曙光。