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、範式、效率，以及産業轉化可能性。
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曆史性機遇與重任。
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着研究要素供給不充足，産學協作不充分的挑戰。想要跨越山海，将 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産學協同。
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産學研創新聯盟 2023 年會上，中科曙光與雲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 "，而這也标志着智能計算聯合實驗室百校招募計劃的正式啓動。
之所以說這次産學協作有着遠超其本身的價值，是 AI for Science 的一個答案。是因爲從中可以看到中科曙光如何善作善成，久久爲功，将自身的 AI 産業布局與中國科學的智能化需求對齊。将 AI 要素帶到校園裏、實驗室裏、研究機構裏，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 呼喚下長夜蘇醒的迹象。
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 面臨着諸多挑戰。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爲三點：
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，較比産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，從而确保 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 産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，更示範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，全球科技市場上什麽最緊缺？相信科研人、科技人會帶來高度統一的答案：AI 算力。
伴随着大模型的崛起，全球陷入了 AI 算力稀缺的态勢。這種情況在中國尤爲明顯。根據 IDC 提供的預測數據，2021-2026 年中國智能算力規模年複合增長率将達到 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、關鍵産品的旺盛需求。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 層的雲服務，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，從而滿足産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台 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雲服務方案，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，爲中國科技自立自強點亮一道光芒。
在以芯片爲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。
它們将撐起大廈，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 " 的夥伴，将加入他們的征程。
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崂山區合作建立，定位于集算力服務、應用創新、生态彙聚、科研協作、人才培養于一體的綜合性平台。基于自主化的基礎架構與開放包容的合作路線，" 海之心 " 在安全性與生态适配性上實現了兼容。将全面推動青島 AI 産業的發展，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，最終融合爲 5A 級智算中心。在智算中心與一體化算力服務平台中，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、生态、産業需求以及科研支撐等要素的 AI 長卷。
面向 AI for Science 爲代表的 AI 産學需求，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台的開發及布局，依托各類算力中心，以原生的底層資源、市場化的運營機制、開放的生态體系以及豐富的增值服務爲支撐，爲用戶提供 " 先進、綠色、無損算力 " 和集算力、數據、應用、運營、運維爲一體的服務。
從技術到解決方案，從運營支持到生态建設，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産業能力，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産業王牌，中國科學事業的一張智能王牌。
跨面以成體
産學結合的條條大道
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，它将一種新工具、新方法帶到了原本的學術問題、産業問題當中，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，讓科學事業能夠紮實、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，将面向全國高校等科研單位發起，依托曙光國産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，包括了雲南大學、大連海事大學、廣東海洋大學在内的來自雲南、遼甯、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将采用創新的 "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 個應用平台，助力科研成果轉化落地，推動形成産教協同創新機制與生态環境，同時培養更多複合型人才。
這樣的合作探索，可以說将最先進的自主化 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。将 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，是将各個領域的科研、教學、人才培養工作與 AI 深度融合。從跨越式的産學融合開始，逐步構建出 AI 基礎設施全面滲透到科學事業，适合中國科學自身發展規律的産學高度協同生态。
AI 高山與科學長河，在萬裏藍圖中融爲一體。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。作爲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 " 爲主題亮相現場。
在中科曙光的展台上，我們能夠看到面向 AI 時代最爲完整的解決方案，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台，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。
今天站在山巅，眺望未來，我們能看到萬裏江海，正迎來一道曙光。
