中国科学事业的长河上，升起一道曙光

2023-12-25
广东
本文字数：3577 字
阅读完需：约 12 分钟

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。

AI for Science，长夜中的一声呼唤

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。

聚力以成点，AI 时代的深深地基

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。

连点以成面，智算中心的落落长卷

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。

跨面以成体，产学结合的条条大道

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。