10月19日，2026 CCF全国高性能计算学术大会AI4S前沿论坛在深圳举行。围绕“超智融合赋能科学发现”主题，院士学者与产业专家共议AI4S前沿趋势，探讨星空人工智能深入科研全流程的机遇与挑战。中科曙光展示了面向科学发现的软硬件协同进展，探索构建可验证、可持续进化的科研新体系。
AI4S迈向科研新阶段
中国工程院院士李国杰指出，AI4S正在从“AI辅助科学家完成单点任务”，进入“受控自主闭环”新阶段，即AI在人设目标、边界和安全约束内，自主运行若干轮科研闭环。但AI生成的能力快速增长，验证能力却难以同步提升。“无验证闭环，难成智能化科研”，建立可靠的验证机制成为AI4S发展的关键。
中科曙光高端计算总工程师卜景德认为，AI正从文献检索、代码生成等科研辅助，向科学计算、全流程科研乃至自主实验室演进。科学发现需要贯通数据、模型、模拟与实验，研究链条更长、验证要求更高，对计算系统、科学软件与科研平台的协同能力提出了新的挑战。
软硬协同支撑科研创新
面向上述挑战，中科曙光展示了以十万卡AI超集群曙光8000、OneScience科学大模型一站式开发平台为代表的软硬件协同进展，探索计算底座、科学软件与科研平台协同进化的新路径。
在算力层面，曙光8000通过国产CPU+GPU的异构计算协同承载高性能科学计算与AI训练推理，已开展近百项万卡规模应用测试。其中，支撑中国气象局自主研发的MCV模式实现全球5公里分辨率未来10天预报，运行时效达到国际主流业务标准；通过与MatPL机器学习力场软件联合优化，实现3.6万亿原子高精度模拟，并刷新多项世界纪录。
在平台层面，OneScience将科学数据、专业模型与科研工具调用以及结果自主优化的全流程打通，并将这些能力转沉淀为可调用的技能，赋能主流智能体开展模型开发、计算执行与结果验证，并通过验证反馈机制持续完善平台能力。目前，平台中的OneModels模型库已复现200余个热点模型的训练与推理过程，OneSkills技能库在相关测试中实现任务端到端耗时降低45%、结果可复现率提升60%。曙光智算还分享了SCNet科学计算智能体的构建与演进，探索推动科研从“用算力”走向“出成果”。
产学研共探AI4S新路径
论坛汇聚了气象海洋、生命科学、航空航天、智慧农业等领域的前沿研究，展现AI4S在不同学科的应用潜力。
中国科学院大气物理研究所分享了全球1公里分辨率海洋环流预报研究；西安交通大学团队介绍了航空航天气动力预测等创新方法；中国农业大学交流了超智融合赋能智慧育种的探索。中科天机、龙讯旷腾等企业则围绕科学数据、材料计算基础设施展开分享。
从复杂科学问题求解到科研方法创新，不同领域的探索都离不开专业知识与先进计算技术的深度结合。卜景德表示，中科曙光将携手高校、科研院所及产业伙伴，共建可验证、可持续进化的科学发现系统，通过科研需求与计算技术双向协同，让每一次科研执行都留下可验证、可复用的能力积累，持续推动AI4S创新发展。
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