《三體》動畫即将開播，又一次引發了全球科幻迷的無限熱情。提到《三體》，大家有很多深刻記憶。其中之一是三體人在入侵地球之前，首先是派智子鎖死地球的基礎科學進步，從而限制人類的整體發展。很多人會擔心，物理今天瑞陽澤要和大家分享的是賽先生的新旅行：昇騰AI帶來的科學智能變革,歡迎閱讀~
《三體》動畫即将開播，又一次引發了全球科幻迷的無限熱情。提到《三體》，大家有很多深刻記憶。其中之一是三體人在入侵地球之前，首先是派智子鎖死地球的基礎科學進步，從而限制人類的整體發展。
很多人會擔心，物理、化學、生物等基礎科學似乎已經很久沒有突破性進展。《三體》裡預言的科學瓶頸，是不是已經來臨？事實并非如此。
1919 年 1 月 15 日，《新青年》第六卷首次提出了 " 賽先生 "（科學）的号召。一百年過去，賽先生在今天，應該會驚歎于科學事業已經有了新動力。AI 技術與科學研究的相遇，正在打開智能科學的大門。
我們共同來了解一下 " 科學智能 " 究竟是什麼。賽先生的新旅程，似乎可以告訴三體人：放棄吧，地球的科學之路依舊光明無限。
科研之旅，為何浩瀚？
對比 20 世紀上半葉一衆基礎科學取得驚人突破，我們或許會感覺今天的科學研究步履緩慢，缺乏進展。這是因為科學研究整體已經來到一定高度，向上攀爬的難度遠高于以往。
這種難度，直接體現在很多方面。比如實驗數據過于龐大，難以處理；比如大量科研計算任務需要研究人員手動完成，效率受到限制；再比如科研本身是面向未知的探索，有大量的試錯成本。這種種困境都體現在大量的科研工作中。比如一次天文觀測的數據，可能需要專業團隊花費幾個月進行解析；一種新藥有效開發，可能需要 10 年以上時間、數十億美金的研發投入。
這種情況下，科學研究急需要從人工化、手動化的方式，向智能化計算遷移。但這個過程中又會面臨一系列挑戰。科學計算要面臨大量非結構化數據以及大量非線性計算任務。維數災難、計算尺度受限、理論突破與工程方法創新緩慢等挑戰制約着科學計算的發展。
由此可見，科研之旅之所以看上去浩瀚無涯，并不是說科學已經沒有創新目标，而是需要新範式、新工具、新平台來加速科研創新，提升科研效率。這種情況下，AI 技術帶來的非結構化數據解析、泛化理解能力、多樣化計算表述等價值，可以有效應對科學計算中的難題。讓浩瀚無涯的科研工作效率提升，步履加快。
這就是由 AI 與科學計算結合，産生的科學智能新路徑。
賽先生的新發現：AI 帶來全新可能
AI 可以解決大量科學研究中的問題，這一點在今天已經得到了廣泛證實。比如說，AI 可以幫助智能體在虛拟環境中進行仿真計算，從而補充現實環境實驗的不足。這在流體力學測算、自動駕駛等領域價值突出；AI 還可以進行大量非結構數據解析，這在天文、氣象預測、DNA 與蛋白質解析當中十分重要。AI 與蛋白質解析的結合，頻頻登上主流科學期刊封面。就是因為 AI 模型完成了人類難以企及的科研新高度。
在中國，通過 AI 大模型等全新技術來助力科研與産業化，其成績已經蔚為大觀。
比如東方 . 禦風大模型，是将 AI 的優勢與流體仿真相結合，基于昇騰 AI 開發的業界首個工業級流體仿真大模型，可實現大型客機翼型流場的高效、高精度智能化仿真預測。在飛機生産過程中，仿真測試是必不可少的一環，也是飛機安全性、經濟性的關鍵保證。過去，進行飛機流體仿真測試一次仿真需要數十分鐘，但運用 " 東方 . 禦風 "25 秒就可以完成。這種效率積累起來是非常可觀的。使用非 AI 方式，仿真萬次要 70 天，而現在隻需要３天。中國工程院院士吳光輝表示，有了 " 東方 . 禦風 " 大模型的幫助，在精度一樣的情況下，仿真時間隻需要原來的二十四分之一。
" 東方 . 禦風 " 大模型，是基于昇騰 AI 軟硬件底座打造的面向大型客機翼型流場高效高精度 AI 仿真預測模型。尤其在昇思 MindSpore 流體仿真套件的支持下，有效提高了 " 東方 . 禦風 " 大模型對複雜流場的仿真能力，實現了仿真時間大幅下降。
而華為還攜手産業界圍繞 " 東方 . 禦風 " 以及正在孵化的 AI 湍流大模型，成立了智能流體力學産業聯合體，為大模型從科研創新走向産業落地鋪設了新的道路。
在大飛機項目受到全社會關注的今天，" 東方 . 禦風 " 大模型的出現和應用可謂恰逢其時。其不僅為大飛機國産化帶來了關鍵助力，更在流體力學這一關鍵領域展現了 AI 大模型帶來的無限可能。
" 戈登 · 貝爾獎 " 是國際高性能計算應用領域的最高獎，被譽為 " 超級計算應用領域的諾貝爾 "。今年，鵬城實驗室聯合北京大學、山東大學，在 " 鵬程 . 神農 " 生物信息研究平台上完成的 " 領先于病毒的進化——通過人工智能模拟預測未來高風險新冠病毒變異株 " 研究項目成功入圍了該獎最終名單。
基于昇騰 AI 的 " 鵬程 . 神農 " 平台，以 AI 方式，在兩天内實現了新冠病毒 Alpha、Beta、Gamma、Delta、Omicron BA.5 等主流毒株的變異模拟，且可以準确預測大多數的高風險監測變異株，包括 BF.7、BQ.1、BA.4.6 等。通過 6.3x10^22 次運算，" 鵬程 . 神農 " 可以比病毒進化提前 5 個月時間預測到病毒變異方向，從而提升突發疫情的預判與處置能力，其價值可謂難以估量。
" 鵬程 . 神農 " 平台之所以能夠在科學計算領域獲得如此顯著的成就，離不開背後基于昇騰 AI 基礎軟硬件的鵬城雲腦 II 為其研究提供了強大的算力支撐。
預訓練 AI 大模型，極大提升了科研工作的效率，在自動化、仿真化、智能化等方向，為科研工作提供了全新範式。這種範式也展現出了極大的産業成果。比如大飛機研究具有極高的經濟價值；新冠病毒檢測，對全社會的經濟發展有着重要意義。這種由科研向産業的價值轉化，讓新的産學研協作路徑已經出現，基礎科學持續高速進步的曙光已經到來。
而向更深層看這兩個大模型項目，會發現他們都有效解決了同一個問題：科學計算需要龐大的 AI 算力開銷，并且需要 HPC 計算與 AI 計算的有效融合。在昇騰 AI 基礎軟硬件的支持下，那些科學智能的 " 不可能 "，已經轉化為了 " 可能 "。
新底座，新旅程
我們知道，全球有大量超算中心都是用來支持科研工作，尤其是基礎科學的創新。而在目前階段，AI 技術的加入，讓傳統科學計算無法解決的問題帶來了可能，也為科學計算的發展帶來了新路徑、新機會。将 AI 與 HPC 結合，從科研到産業都具備廣泛的價值空間。
比如說，在 AI 賦能機理計算當中，就需要将 AI 計算嵌入到機理計算中，通過 AI 實現計算加速。這一研究路徑，以鄂維南院士提出的 DeePMD 方法實現分子動力學模拟為代表。
再比如天文、氣象預測等領域，都需要 AI 計算與 HPC 計算結合，從而提升整體研究的任務準确率與完成效率。
這些方向都需要 HPC 與 AI 計算相互支持，甚至相互融合。那如何才能把 HPC 與 AI 計算兩大計算體系融合起來呢？這就需要在硬件、軟件、應用等多個方面，構築科學智能的新底座。
華為推出科學智能基礎軟硬件平台，就有效解決了這一問題。基于鲲鵬和昇騰兩大算力體系，充分融合 HPC 和 AI 計算，實現圍繞科學智能原生的多樣性算力軟硬件平台。
在不同的層面，科學智能基礎軟硬件平台都有獨特的技術來實現 HPC 與 AI 計算融合。
在硬件層，業界首個科學智能全場景液冷整機櫃硬件平台——天成，支持多樣性算力的靈活彈性部署，實現科學智能全場景覆蓋。
在軟件層，畢昇 C++ 和畢昇融合編譯器，結合歐拉操作系統，實現系統開發效率 1 倍以上的提升，系統性能提升 30%-50%。
在開發側，全場景統一工具 MindStudio 可實現軟件融合編程 / 編譯 / 調優，使科學智能全場景開發效率提升 50%，可以有效提升科學智能業務的開發效率。
在應用使能側，業界首個 AI 與 HPC 融合的開發框架昇思 MindSpore 以及多瑙融合調度器，可以實現科學智能應用高效開發、部署和調度，使應用性能提升 10-20 倍，系統資源利用率提升 15%；此外昇思 MindSpore 還為科學智能的應用加速提供了多領域的科學智能套件，如進行蛋白質結構預測與抗體設計的分子模型套件 MindSpore SPONGE、天線陣列仿真的電磁仿真套件 MindSpore Elec、大飛機以及海洋洋流流場預測的流體仿真套件 MindSpore Flow 等等。
新底座，意味着新的可能；新的動力，意味着新的目标。在有效支持流體力學、生命科學等領域之後，華為面向科學智能打造的基礎軟硬件平台，還在為科學智能孕育更多驚喜。
下一站，電磁智能
電磁學 ( electromagnetism ) 是研究電磁現象規律與應用的物理學分支。早在 18 世紀，電磁現象與電磁感應就為科學界所關注。今天我們無法離開的通信、計算、材料工程，都離不開電磁學作為支撐。
面向這門非常重要的基礎科學，科學智能持續觸發。中國科學院院士崔鐵軍團隊正基于昇騰 AI 基礎軟硬件平台打造的面向電磁領域的大模型：金陵 . 電磁腦。
金陵 . 電磁腦，将在電磁波、電磁計算、超表面仿真等領域帶來全新的價值，并将與通信天線、雷達、毫米波自動駕駛等領域進行廣泛應用結合，加速行業的應用創新。
由此可見，科學智能的前景非常廣泛，在各個基礎科學領域都具有發展潛力與發展必要性。來到中國百年的賽先生，今天依舊在 AI 大模型、科學智能等領域中馳騁着、翺翔着。我們沒有一刻暫停過腳步，沒有絲毫倦怠與氣餒。
科學依舊是人類文明之光，依舊是我們永不放棄的方向。科研之光，正在智能化中持續盛放，AI 技術的發展也正在為其注入新動能。賽先生的旅程，還遠遠沒有結束。
關于賽先生的新旅行：昇騰AI帶來的科學智能變革就介紹完了，您有什麼想法可以聯系瑞陽澤。
