华为智慧科研方案赋能科研新范式

2026年暮春，一场变革静水流深。从各级实验室的算力底座部署，到顶尖科研院所在科学大模型与智能工具上的前沿突破，从新型科研机构在实验自动化领域的跨界融合，到地方政府主导的区域级AI4S平台建设——华为智慧科研的系统化方案在短短数月内实现了多场景落地。这些密集的足迹指向同一个事实：面对科研范式从“人工试错”向“AI驱动”的历史性转轨，华为已不再仅仅是算力的供给方，而是以一套贯通底层基础设施与上层Agentic AI平台的智慧科研方案，为中国科研转型构筑起坚实的底座。

破局进行时：AI加速科研跃迁新时代

2026年上半年，中国算力产业来到了一个真正的拐点。深圳河套学院首次基于昇腾超节点完成DeepSeek-V4-Pro全参数后训练实践，“自主创新大模型+自主创新算力”的闭环至此正式跑通。

与这一算力突破同步展开的，是华为联合多方力量在科研领域的系统性推进。从区域协同创新到垂直领域范式重构，从基础研究的工具平权到实验科学的自动化重塑，每一处联合创新都精准对应着科研智能化转型的关键节点。这些动作表明：华为正在从单纯的算力提供者，进化为AI驱动科研创新的系统底座的构筑者。

深水突围：科研面临的真实挑战与结构转向

回到产业痛点，中国算力产业在高速发展中曾面临深刻困局。据相关公开报告显示我国智算中心平均算力使用率仅为30％左右，“有算力无算效”成为普遍困境。更深层的问题在于，科研信息化建设长期“各管一摊”——高性能计算、AI集群、实验仪器数据、存储、网络、安全各自分属不同的管理系统和运维体系，资源缺乏统一纳管。科研人员完成一个任务往往要在多个平台间反复切换、手动搬移数据，跨团队的数据共享和协作也因此面临重重障碍。

与此同时，科研范式正迎来百年未有的结构性转向。2024年诺贝尔物理学奖和化学奖双双授予AI驱动科学发现的先驱，标志着人工智能已从前沿研究的辅助工具升级为科学发现的核心引擎。实验室的核心诉求也悄然转移：从追求“算力规模”转向对“全栈自主创新+数据主权保障+多模态算力融合+科研智能化”的全方位需求。高性能计算需要将传统HPC系统与AI生态更好协同，“从异构协同走向深度融合”成为下一代科学发现的核心技术命题。

华为智慧科研方案：依托智算实验室算力底座，构建Agentic AI平台

面对上述挑战，华为形成了清晰的双层方案架构（如图1）：智算实验室方案做厚科研底座，智慧科研方案做强科研智能。 两者分别回答“科研基础设施如何标准化”和“科研流程如何智能化”这两个根本问题，共同构成AI驱动科研创新的系统性支撑。

华为智算实验室方案将科研数据引擎、科研计算、科研一体机整合为标准化科研数字化底座，其核心包含三大协同模块：科研数据引擎构建从数据接入/汇聚、处理、治理等的科研数据流程体系，形成AI数据湖，并提供语料加工能力；科研计算提供多精度算力基础设施，支撑基模及领域模型的训练与调优；科研一体机提供材料一体机、生信一体机等支撑多样性科研范式，开箱即用。三者协同，助力科研机构快速获得企业级科研创新能力。

图1：华为智慧科研解决方案

智慧科研：科研Agentic AI平台，让科学家专注创新

如果说智算实验室解决的是“算力从哪里来”，智慧科研方案解决的则是“科研如何更聪明地做”。它构建了一个覆盖“文献挖掘→实验设计→实验执行→数据分析与反馈”完整链条的科研Agentic AI平台，让AI成为科研的核心牵引力。

据行业调查，科研人员大量时间被文献调研、参数配置等重复性事务占用，真正用于核心思考的时间不足30%。智慧科研方案通过沉淀科研领域的开放模型和Agentic AI能力，让AI自动完成文献挖掘、方案推荐、参数调优、结果可视化等重复性工作，大幅降低重复劳动耗时，帮助科研人员将更多精力聚焦于科研创新。

在2026年华为中国合作伙伴大会上，华为科研军团总裁孙鹏飞系统阐述了这一方向的价值：AI4S极大提高蛋白质结构预测效率。智慧科研方案正是在智算实验室提供的澎湃算力之上，将这种能力落地为每一个科研场景中的真实效率。

总体而言，智算实验室与智慧科研是“算力底座+科研Agentic AI”的清晰分工：智算实验室把基础设施做好，让科研机构无须重复造轮子；智慧科研让科学家更聪明地工作，把时间还给创新。两者结合，才是真正的科研智能化。

实践范本：科研场景的创新案例

技术体系的完备性要在真实科研场景中接受检验。以下典型合作案例，从不同维度提供了扎实的验证。

昌平实验室：TorchX——首个开源昇腾原生生物分子AI设计平台。 在2026华为中国合作伙伴大会实验室论坛上， 昌平实验室团队介绍了开源、昇腾原生的生物分子AI设计平台——TorchX科研生态。该生态针对当前前沿模型开放程度收窄的挑战，以“开源放大模型影响力”为核心理念，推出三大核心工具：TorchFold、TorchScore以及TorchDesign。实测显示，基于自主训练权重微调后的TorchFold在抗原抗体复合物预测上超越AF3；基于TorchDesign可在20-30个分子内获得纳摩尔级亲和力。所有模型均以MIT协议开源，并开发了NPU融合算子以提升性能并降低显存占用。

嘉庚创新实验室：物质科学智能算力平台——软硬协同的能源材料标杆。 2026年4月15日，物质科学智能算力平台在厦门大学翔安校区正式启用（如图2），这是我国能源材料领域首个软硬自主创新的智能算力基础设施。平台通过鲲鹏与昇腾协同部署，为嘉庚创新实验室提供从数据采集到智能分析的一站式服务。团队以聚酰亚胺等复杂高分子体系为例，构建大模型与小模型协同的决策框架，将分散的结构设计、工艺条件与实验验证整合为“定向设计—智能调控”闭环，成功实现隔膜材料技术突破。相关成果入选2025年人工智能先锋案例，验证了从实验室到产业化的完整路径。

图2：物质科学智能算力平台启用仪式

科学智能物质创制中心：“灵境造物”——AI领航的“一人造物”新时代。 2026年4月25日，科学智能物质创制中心在合肥发布“灵境造物”智能科研工具（如图3）。该工具以昇腾、鲲鹏、华为云为根基，依托昇思和华为九问构建智能科研能力，内嵌超千项由自主研发定义的科研技能，构建覆盖“需求理解—文献阅读—实验设计—自动计算—机器实验—迭代优化”的端到端自主闭环，以云服务一键部署，显著降低科研人员使用门槛。

图3：灵境造物智能科研工具发布仪式

深圳河套学院：Owl·AuralD灵鉴——面向科学表征的多实验智能平台。 2026年7月18日，在世界人工智能大会华为AI4S媒体圆桌会议上，深圳河套学院欧阳万里副院长介绍了AuraID 2.0全智能科学表征实验室方案。该方案瞄准科学表征领域设备依赖专家、多仪器流程割裂、实验周期长三大痛点，以机械臂与多智能体协同架构实现全流程自动化。基于昇腾部署的基础模型，系统具备跨样本泛化能力，Micro-CT对齐成功率从33%跃升至80%，模型适配效率由两周压缩至30分钟。这是智算实验室算力底座与智慧科研Agentic AI在科学表征领域深度融合的典型范例，展现了“机械臂+AI Agent”重塑实验科学的新范式。

中国科学院自动化所：ScienceOne Omni 2.0——统一多模态科学推理大模型。 2026年7月18日，在世界人工智能大会华为AI4S媒体圆桌会议上，中国科学院自动化研究所徐楠研究员分享了ScienceOne Omni 2.0科学基础模型。该模型引入“通用专家统一架构”，首次将晶体结构、分子表示、蛋白质、光谱、科学图像等多种模态统一编码进行联合推理，并融合科学定律与专家知识，实现可解释的科学预测。在催化剂发现等场景中，ScienceOne将筛选设计周期从数月压缩至30分钟，所发现的新型催化剂活性较现有方案提升38%。该模型训练与推理部分依托昇腾算力完成，是自主创新算力底座支撑前沿AI4S大模型研发的典型范例。

四川省科技厅：“天府·慧研”——全国首个区域级AI4S平台。 2026年3月10日，四川省启动建设全国首个区域级AI4S平台（如图4），构建“1+3+N”技术体系：以“天府·慧研”科学大模型为核心，打造算力共享、科学数据、智算实验室三大支撑，聚焦化学材料、生物医药等11个优势领域，穿透式整合全省高校、实验室及龙头企业资源。通过模型驱动、场景验证、闭环迭代的新范式，破解数据孤岛化与算力碎片化难题，形成可复制、可推广的“四川模式”。

图4：四川省人工智能赋能科学研究联盟正式启动仪式

以上案例呈现出鲜明的层级覆盖与生态张力：各级实验室、科研院所、新型研发机构与地方政府协同发力，AI4S的创新实践已在全国多个层级、多个学科领域遍地开花。它们共同验证了“智算实验室+智慧科研”双层架构在不同创新主体、不同尺度上的适应力与可复制性，也预示着中国科研智能化转型正从单点突破迈向系统推进的新阶段。

新质跃升：从算力供给到Agentic AI科研系统重构的底层逻辑

华为智慧科研方案的核心逻辑，不是单纯提供更快的算力，而是为中国科研智能化转型提供一套涵盖基础设施标准化与科研流程智能化的系统性解决方案。

单纯的算力规模增长无法解决“有算力无算效”的困局，真正需要突破的是标准化数据治理、异构算力智能调度和科研流程自动化重构。当智算实验室将计算、存储、网络等设备统一纳管，当智慧科研将洞察、设计、执行、分析打通为智能闭环，科研资源的利用效率将发生质变。

这套方案更深层的价值，在于它正在推动“科研突破—产业跃升”的正向循环加速成形。华为近期这一系列实践表明，AI for Science领域的系统级创新，正在为中国科研与产业的协同发展，夯实自主可持续的根基。

展望未来：以开放生态共建科研智能新轨道

未来，华为的角色将持续向生态共建者深化演进。华为长期坚持“硬件开放、软件开源、使能伙伴、发展人才”的生态方略，围绕鲲鹏和昇腾，构建覆盖硬件整机、应用软件、基础软件及生态运营四类伙伴的协同体系。通过openEuler社区持续运维、CANN全面开源开放和BoostKit全栈使能，华为正系统性降低生态迁移与适配成本，让更多科研机构能够低门槛接入自主创新算力底座，并实现Agentic AI科研系统，加速科研创新。

当越来越多的科研机构开始信任并规模化采用自主算力基座，中国在AI4S赛道上将加速从并跑迈向领跑。华为智慧科研方案所做的，正是为这一进程提供坚实、可拓展的上升轨道。而将算力优势真正转化为创新优势，需要整个科研群体——机构、企业、学研与开发者——共同践行“主动用算、自主科研、合力共创”的共识，在这场全球AI驱动的科学革命中扎实前行。