科学计算进入科学智能新阶段，这家企业为基础研究提供“AI范式”

前段时间，“全球顶尖生物学家颜宁落户深圳参与创建深圳医学科学院”的消息再度将大众的目光移焦在 “基础科学”领域。当前的数字化时代，算力、AI等信息技术正不断发展，以算力为代表的数字根基和以AI为代表的智能根基在不断加强，基础科学也在融入算力和智能的同时得到不断进化。

日前，记者从华为全联接大会2022上获悉，科学计算因引入了AI等技术，正在向科学智能的新阶段迈进。而一直以来，专注计算和AI软硬件根技术的华为，此次基于鲲鹏和昇腾AI两大算力体系，推出了科学智能基础软硬件平台，并倡议成立科学智能创新联合体，携手产学研伙伴，共建科学智能新生态。

什么是科学智能？AI在基础科学领域发挥了哪些作用？又为什么要建设数智生态？下面就一起来聊聊。

0为缓解3大挑战引入AI

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为缓解3大挑战引入AI

科学计算进入科学智能新阶段

首先，科普一下科学计算。

据了解，当前人工智能技术趋势正朝着通用大模型方向发展，大模型具备更强泛化能力，可覆盖多业务场景，发展大模型也成为产学研各界共识。而科学计算是继大模型之后，AI发展的另一重要方向。

在此之前，借助高性能计算，科学计算对基础科学研究和国计民生行业产生了重大推动作用。但是，科学计算依然面临着维数灾难，计算尺度受限，理论突破与工程方法创新缓慢3大挑战；所以，现在越来越多的科学家正在将AI技术引入到科学计算，科学计算也从传统的HPC进入到科学智能的新阶段。

由此来看，科学智能可以同时覆盖HPC与AI两大技术领域，包含了3大计算场景。

第一个场景是AI赋能机理计算 ，它是将AI计算嵌入到机理计算中，实现AI对机理计算的加速。

第二个场景是数据驱动的AI计算，它不依赖于数学机理，通过大量的数据输入，获得AI模型，通过AI计算获得结果。

第三个场景则是机理计算与AI计算相结合，它提升了科学计算的准确率和计算效率。

目前，科学计算已经进入科学智能新阶段，其创新技术已经在气象、新材料研发、生物信息等领域中得到应用。

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为科学研究提供“AI范式”

昇思MindSpore助力基础科学研究

然而，因为原有单一的、烟囱似的软硬件平台已经无法满足科学智能时代的应用创新需求。华为便基于鲲鹏和昇腾AI两大算力体系，充分融合HPC和AI两大技术领域的既有优势，通过创新的计算架构，打造了围绕科学智能原生的多样性算力软硬件平台，为科学基础研究提供了“AI范式”。

本次华为全联接大会上，华为宣布昇腾AI基础软硬件全面升级。华为聚焦智能根基创新，围绕“极致性能、极简易用”持续夯实昇腾AI基础软硬件平台。CANN 6.0开放底层开发体系，算子自定义开发效率倍级提升。在大模型能力持续增强的基础上，昇思MindSpore 2.0升级为AI融合框架，原生支持科学智能。

今年7月，华为与北京昌平实验室、北京大学生物医学前沿创新中心和化学与分子工程学院、深圳湾实验室高毅勤教授课题组一同，在昇腾 AI 强大算力支持下，成功在全场景 AI 框架昇思 MindSpore 上推出了全流程蛋白质结构预测工具 MEGA-Protein。

该工具提供了高精度高性能蛋白质结构和功能预测，突破了在“孤儿序列”、高异变序列和人造蛋白等 MSA 匮乏场景下无法做出准确预测的限制。这是该团队在昇腾 AI 基础软硬件平台上实现的蛋白质结构预测从训练到推理全流程打通,且效率相比AlphaFold2提升 2 至 3 倍后，取得的又一次成功。

北京大学李兆基讲席教授谢晓亮表示，创新自研的AI MSA引擎和基于昇思 MindSpore的蛋白质结构预测程序的开源，标志着我国在全球蛋白质结构预测领域名列前茅。目前，该工具的相关代码和模型参数已在昇思 MindSpore 社区开源，算法和相关的论文都已向业界公布。

（昇思 MindSpore 社区：mindscience论文链接： [2208.09652] Few-Shot Learning of Accurate Folding Landscape for Protein Structure Prediction (arxiv.org)）

在两年前，昇思MindSpore正式开源，社区便向业界推出了业界首个全场景AI框架MindSpore1.0；去年，又推出原生支持大模型开发的MindSpore1.5，目前已经发布了20多个基于昇思的大模型。

开源两年多来，昇思MindSpore 生态已全面发展，目前已经有超过8000多名社区贡献者，服务于140多所高校、科研机构和5500多家企业。在过去的一年多里，基于昇思框架发表的顶级会议论文数量位列中国第一，全球领先。

在此之前，华为还联合鹏城实验室，基于昇思MindSpore 打造鹏程.神农平台，加速下一代抗生素的探索和研发。

事实上，除了升级昇腾AI基础软硬件平台，过去一年多，在大模型开发方面，华为也和业界伙伴积极探索，共同助力基础科学研究，并开创出了一条大模型产业化的新模式：即围绕某个领域的大模型，建立产学研用的产业联合体，让科研创新更了解行业场景，同时促进产业伙伴直接基于大模型孵化行业应用。

两个月前，华为围绕业界首个工业级流体仿真大模型“东方.御风”，成立了智能流体力学产业联合体。

未来，华为还计划和伙伴一起在电磁智能、智慧育种、AI 生物制药等领域成立产业联合体，助力相关领域的大模型创新和产业化发展。

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科学智能也要产业化落地

需共建数智生态，华为倡议成立科学智能创新联合体

科学智能也要实现产业化落地。不仅如此，它还需要突破科研理论，创新工程方法，并构建产业生态，聚焦产业价值场景，打通科研创新、应用示范到产业推广的通道。

而任何技术和产业的发展都离不开生态的支撑。华为倡议成立科学智能创新联合体，希望聚集政策、科研和产业的优质资源，以科学智能，携手产学研伙伴，拓展科学边界，加速科研创新到产业落地进程，加强交叉学科建设和人才培养，共建繁荣生态，构筑中国科学智能领先格局。

当前，华为与伙伴共打造了六大技术生态，包括鲲鹏、昇腾两个基础生态；面向智能终端的鸿蒙与 HMS 生态；以及面向智能驾驶的MDC生态和面向云服务的华为云生态。

其中，作为数字世界的根基，鲲鹏产业生态稳步发展，硬件伙伴出货占比已达95%以上；欧拉当前累计装机量达245万套，快速跨越生态拐点，预计今年底在中国服务器操作系统领域新增市场份额将达25%，有望成为中国新增市场份额第一；通过使能极简开发、极致性能，鲲鹏在国计民生行业的技术生态满足度从19年的9%逐年稳步提升，到今年年底预计达70%以上，已发展4200多家伙伴，发布12000多个鲲鹏认证解决方案，在政府、金融、交通、电力等行业规模应用。

作为智能世界的根基，昇腾AI产业快速发展，AI能力全面提升。基于昇腾AI基础软硬件平台，昇腾训练、推理解决方案全新升级，训练、推理场景中的易用性和性能全面提升。训练场景中典型模型开发周期小于0.5人周、性能领先业界20%，推理方案支持一站式全流程工具化，开发效率翻倍，模型部署后可自动增量训练，持续迭代，业务不中断，精度不断提升。目前，昇腾AI已发展20多个硬件伙伴，1000多个软件伙伴，并联合推出1600多个解决方案，昇腾开发者数量突破100万。

人才是生态发展的基础。在人才培养方面，华为和教育部紧密合作，启动“智能基座”产教融合协同育人基地项目，让鲲鹏、昇腾走进高校，实践产教融合的新模式。从 2020 年 9 月项目正式启动以来，在 72 所试点高校的共同努力下，已经累计培养了 5000 多名先锋教师，开设了1500 多门课程，累计 50 万名学 生参与了学习和实践，沉淀了大量的教学实践资源。

未来，深圳也将不断探索完善全过程创新生态链，加强基础研究的系统部署和前瞻布局，并与以华为等科技企业为代表的社会力量加大合作力度，为夯实基础研究和创新生态链发展增添动力。

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原标题：《科学计算进入科学智能新阶段，这家企业为基础研究提供“AI范式”》

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