清空
当人工智能开始主导蛋白质结构预测、量子系统模拟甚至新型材料发现时，科学研究的底层逻辑正在经历重大变革。2024年诺贝尔化学奖授予了基于深度学习的分子动力学研究团队，标志着AI从科研辅助工具正式进化为科学发现的核心引擎。在这场全球科研范式重构的浪潮中，国家实验室对基础设施的诉求已发生本质性嬗变——全栈自主创新、数据主权保障、多模态算力融合正取代单纯的算力规模，成为AI for Science落地的战略支点。华为以“智算实验室”为创新载体，通过AI数据湖、科研流程再造与异构算力调度的三维突破，正在为中国科研新质生产力的勃发铺设高速通路。
科研范式变革：从工具赋能到流程重构的深层跃迁
传统科研模式正面临三重结构性挑战。在海南某实验室，基因测序仪每天产生超过2PB的原始数据，但分散在23家机构的异构系统中难以互通；某前沿材料实验室的统计显示，因实验流程缺乏标准化，约27%的科研经费消耗在可避免的重复试验上；而上海某科学城的超算中心尽管拥有千P算力，其GPU资源利用率却长期徘徊在35%以下。这些现象折射出当前科研基础设施的核心矛盾：数据主权碎片化、实验管理粗放化、算力资源割裂化。
更深层次的变革在于AI角色的根本性跃迁。三年前还停留在数据可视化层面的AI工具，如今已贯穿科研全生命周期。华为云构建的AI4S科学计算平台实现了从假说生成→实验设计→数据采集→模型训练→结果验证→论文撰写的闭环。在深圳某实验室的脑科学研究中，AI不仅自动优化神经元成像参数，更直接生成实验报告初稿，将科研人员从机械劳动中解放出来。这种范式跃迁的本质，是将科研创新从“人力密集型”转向“智能密集型”，使科学家能聚焦于关键的创造性工作。
国家实验室正是基于此背景，有了进一步的需求升级。某国家重点实验室主任在闭门会议中强调：“没有全栈自主的底层架构，再先进的算法都是沙上建塔。”这指向三个刚性诉求：全栈安全要求从芯片到应用层的自主创新；数据主权需要覆盖存储、治理、共享等全流程可信体系；多模态算力调度则必须打破CPU/GPU/NPU的架构壁垒。这些诉求共同构成AI for Science落地的关键基础设施。
华为智算实验室方案：三位一体构筑科研新基座
AI数据湖，破解数据主权困局
在2025年3月举办的华为中国合作伙伴大会科技论坛上，华为公共事业军团副总裁孙鹏飞发表演讲并提到：“华为智算实验室方案通过‘数据汇聚-数据加工-AI赋能应用’全流程智能化体系，打造全球领先的AI数据湖全栈子方案，通过Data+AI双轮驱动，围绕AI使能应用全流程，构筑低成本、高效率、可信赖的数据基础设施，释放实验室数据价值，加速数据协同和科研创新。”
AI数据湖方案在技术底层与应用层面形成闭环，为破解数据主权困局提供了系统性解法。数据主权困局的核心矛盾在于，数据流动的需求与数据控制权的博弈——既要实现跨地域、跨机构的数据协同以释放科研价值，又需确保数据拥有者对存储、使用、共享的绝对掌控。
该方案以“可信赖的数据基础设施”为基础，通过分布式存储架构与联邦学习技术，在数据物理存储层面支持本地化部署，满足不同科研机构对数据主权的地域性法律要求。同时利用区块链技术实现数据使用权的动态审计，每一次数据调用、加工、流转均可追溯，保障数据拥有者的知情权与控制权。
在AI使能层面，方案内置的隐私计算模型能够在不暴露原始数据的前提下，完成多源数据的联合训练，既破解了实验室间数据孤岛导致的科研效率低下问题，又规避了敏感数据跨域流动的合规风险。这种“数据不动模型动”的机制，使得数据主权与数据价值得以解耦——主权归属清晰不变，而数据价值通过AI模型的迁移实现跨域释放。
智能中枢，数字化实验室六要素
在华为中国伙伴大会科技论坛上，广州赛意展示了与华为联合打造的智能管理系统Lims，此系统将传统实验室中割裂的“人、机、料、法、环、测”六要素，整合成实时联动的数字化整体。以某新材料国家实验室的实践为例，危化品全链路追踪使事故响应时间从小时级压缩至分钟级；计算机视觉系统自动捕捉离心机0.5%转速偏差，使实验复现失败率骤降63%；仪器对接效率提升75%，每年避免数千万元无效科研投入。这些数据背后，是实验室管理从人工监管到智能自愈的转变。
而真正的根本性变革在数据方面。中图科信与华为共建的基于智能底座的生态系统DataD平台，将课题探索、数据采集、成果产出等过程完整闭环（如图1）。当AI智能助理分析百万篇文献时，它不仅在识别实验规律，更在构建跨学科知识图谱；当云实验室记录每个实验参数时，这些数据会转变成可复用的数字资产。以上海某基因实验室为例，通过平台积累的30万组蛋白质表达数据，AI仅用47小时就发现了传统方法需耗时数年才能找到的新靶点作用机制。这种从“离散数据”到“知识金矿”的蜕变，标志着科研基础设施的智能跃迁。
图1 在DataD平台上完成科研实验论文全流程服务闭环
Lims系统与DataD平台的联动，正孕育着国家实验室的智能中枢。前者如同数字化的“实验室躯体”，精确控制每个实验因子的微观状态；后者构成“科研大脑”，将离散数据转化为结构化知识。这种协同推动着科研范式从经验试错向数据驱动转变。
随着智能中枢的形成，实验室正在经历三重能力跃升：实验设计从静态方案转向动态优化，过程监控从人工记录升级为自动纠偏，知识转化从个体经验进化为群体智能。当西北某生态实验室通过DataD平台共享的12万组土壤数据驱动Lims系统自动调整荒漠植物培育参数时，我们看到的不只是单个实验室的效率提升，更是国家科研基础设施的智能蜕变。这种深度融合的智能中枢，正在成为中国突破科学前沿的新质生产力引擎。
算力调度，打破架构壁垒
当万亿参数大模型成为科学研究的刚需，传统计算中心因架构差异导致算力分散无法协同，资源利用率长期停留在40%的水平。博瀚智能与华为合作推出AI Studio平台，其异构融合调度解决了不同技术架构的兼容问题。平台搭载的自研动态感知算法实时解析任务的多维基因，包括时延敏感度、显存需求、通信密度等，智能优化执行路径。某研究机构的测试显示，该引擎将昇腾、英伟达、寒武纪等异构资源池化为统一算力平面，将跨架构调度延迟压至毫秒级，驱动资源利用率超过70%，较传统集群提升近100%。
在硬件方面，华为Atlas 900 SuperCluster以2250节点无收敛组网构筑物理基座，支撑万亿模型全参数训练。贵阳闲置的智算卡光速接入北京超算节点，不同代际的GPU/NPU在统一界面无缝协同，让科研机构真正体验到异构算力如同水电般按需流动。
华为Atlas硬件基座与AI Studio智能调度层的深度融合，将分散化算力整合成强大的科研工具。当跨域通信开销锐减、超算中心利用率突破95%时，中国科研的算力资源正成为源源不断的新质生产力。
构建安全与生态护城河
全栈自主的安全基座
华为方案的核心优势始于鲲鹏+昇腾双引擎构筑的自主底座。昌平实验室蛋白质预测平台基于昇腾算力平台与昇思MindSpore框架开发，不仅预测速度超越AlphaFold2 40倍，更确保实验数据全程不出自主生态圈。该平台通过科研IT等保三级认证，满足国家实验室对敏感数据处理的严苛要求。在涉及基因编辑、核能材料等敏感领域的研究中，这种全栈安全成为不可替代的刚需。
三级生态协同体系
华为构建的三层解耦生态模型展现出强大生命力。模型商店层联合中图科信汇聚数千个开源科学模型，涵盖冷冻电镜解析、流体力学仿真等专业领域；开发平台层通过CANN 7.0开放底层算子，使商飞研发团队将翼型流场预测模型开发周期压缩80%；行业应用层实现C919机翼设计中的流体仿真误差降至10⁻⁴量级，减少上千次风洞试验。这种“模型-平台-应用”的三级火箭模式，大幅缩短科研成果转化周期。
华为方案的护城河源于安全与生态的深度耦合，而更深远的变革在于科研范式的系统重构：当DataD平台使上海基因实验室的靶点发现效率提升千倍，当海南某实验室种质筛选周期从3个月压缩至10天，华为提供的不仅是工具集，更是科研创新的操作系统。这套系统重新定义数据主权归属（破解孤岛）、重构实验流程逻辑（六要素数字化）、重建算力协作模式（联邦调度），三位一体推动中国科研不断前进。
华为正联合各科研机构加速构建面向科研领域的AI4S创新生态：鹏城实验室通过中国算力网（C²NET）整合粤港澳大湾区等全国20余座城市算力节点，依托国产首个E级人工智能算力平台“鹏城云脑Ⅱ”（总算力达1E FLOPS），服务数万科研开发者，推动异构芯片高效调度；联合清华大学、中国科学院等机构共建科研平台；在生物计算领域携手广东医科大学成立“数智健康医疗联合创新天工实验室”，聚焦AI+生物医药研发；在气候科学领域基于盘古大模型深化气象预测研究等。该生态通过开源科研底座和人才闭环，形成“算力整合—技术攻坚—产业转化”全链条体系，为生命科学、信息科学、医疗、气候等科学领域提供基础设施与智力支撑。
随着AI4S写入国家战略，华为联合30余个重点行业播下的智能火种，已在基础科学领域点燃创新链式反应。当碎片化算力凝聚为突破边界的重锤，当数据资产蜕变为发现规律的罗盘，中国科研已在范式重构的浪潮中锚定下一个航标。
