▍报告来源：上海仪电（集团）有限公司 & 上海思朗科技股份有限公司
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当前，人工智能与科学研究深度融合，推动科研范式迈入以AI4S（科学智能）为代表的第五发展阶段。本白皮书由上海仪电（集团）有限公司和上海思朗科技股份有限公司联合编制，系统梳理了科学计算与AI4S的发展现状、技术体系、市场格局与落地实践。报告围绕AI4S基础设施展开全面研究，指出算力、模型、数据是AI4S发展的三大核心要素，其中高质量端到端数据集是当前行业最大卡脖子瓶颈。
AI4S发展的时代背景与颠覆性变革
报告回顾了科研五大范式的演进历程：实验科学、理论科学、计算科学、数据密集型科学和AI驱动的科学发现（即AI4S）。AI4S的核心特征在于智能化、自主性和跨尺度融合，能够自主处理海量多模态数据、构建模型、优化参数，甚至提出新的科学假设。典型应用如AlphaFold预测蛋白质结构、AI辅助新药研发缩短周期至数年、AI自主设计新型材料等，这些突破证实AI4S不仅是辅助工具，更是攻克基础科学难题的核心力量。
AI4S的核心挑战：高质量数据集缺乏
报告强调，AI4S面临的最大挑战是高质量数据集的缺乏。算力需求相对可控，垂类模型研发难度适中，但端到端数据集的构建成为制约技术规模化落地的首要因素。科学计算作为生成高精度科研数据的关键手段，通过数值仿真和微观机理模拟，可以获取传统实验无法观测的底层数据，构建AI4S所需的标准化数据集。面对大体系生物仿真、新材料多尺度模拟带来的海量计算压力，传统通用超算存在效率低、通信延迟高、能耗大等局限性，专用超算应运而生。
专用超算与关键技术分析
报告重点解析了国产天穹专用超算的软硬件协同技术。天穹采用算法级全局优化计算策略，集成专用芯片、专用系统架构和专用计算软件三大关键技术，显著提升了科学计算效率。在全球范围内，专用超算在生物制药、新材料研发、半导体制造等领域展现出巨大潜力。例如，思朗科技基于天穹打造的制药新引擎sDDE，以及天穹在电解液AI数据平台上的应用，都验证了技术落地价值。
市场规模与典型应用案例
报告梳理了全球及国内AI4S和科学计算市场的高速增长态势，并列举了多个典型应用案例。爱赛思OpenAI4S社区构建开放式科学智能基础设施，谷歌从AlphaFold到IsoDDE推动AI制药落地，礼来携手英伟达共建AI联合实验室，BASF引入Quriosity超算赋能新产品研发，字节跳动推出BAMBOO助力新型电解质设计，美国波音公司以虚拟仿真加速新机型研发，台积电采用英伟达计算光刻平台突破先进芯片制程。这些案例共同表明，科学计算与AI4S的融合正在重塑多个行业的研发模式。
总结与展望
报告最后提出，新一代科研范式将由科学计算与AI4S深度融合驱动，成为引领科技创新的核心引擎。AI4S的能力跃升将持续释放产业创新效能，为新质生产力形成提供关键技术路径。科学计算与AI4S的市场潜力将持续释放，形成规模增长与生态共赢的良性发展格局。构建自主可控的AI4S生态，是实现大国科技自立自强的战略必争方向。报告建议，从国家层面统筹布局科学数据中心、专用算力集群与产学研攻关体系，加快打造自主可控的AI4S全产业链生态。
