文章核心观点 - AI4S（科学智能）正引发科研范式变革，其核心在于像AlphaZero一样“发现未知”，而非重复已知[2] - AI4S产业链发展的关键瓶颈在于缺乏能打通“通智超融合”算力需求与上层应用的“枢纽”[3] - 郑州国家超算互联网节点投入使用的6万卡科学智能集群，通过全精度覆盖、存算传协同及搭载科学大模型平台，为AI4S产业提供了确定性的算力底座，有望驱动产业链价值重心从“交付算力”向“交付科研成果”转移[4][8][9] AI4S的范式变革与算力需求 - AI4S代表科研范式从基于已知理论仿真（如AlphaGo）转向模型自主探索未知（如AlphaZero），去年诺贝尔化学奖和物理学奖是对此变革的背书[2] - AI4S对算力需求极其“分裂”，需同时满足FP64双精度科学计算、低精度AI训练及通用任务调度，即“通智超融合”[2] - 过去国内科研机构算力来源分散（超算中心、公有云），数据来回倒腾导致效率极低[2] AI4S产业链的痛点与断点 - 产业链分为三层：底层算力基础设施、中层技术解决方案、顶层行业应用[3] - 产业发展的核心痛点是缺乏能将三层打通的“枢纽”，底层算力分散，中游模型训练难以调动足够高精度算力，下游应用方难以直接获得成果[3] 6万卡科学智能集群的关键设计 - 实现**全精度覆盖**，从FP64到FP4，同一套硬件可同时支持分子动力学模拟（FP64）和AI训练（FP16），使中下游无需自行适配算力[6] - 通过**存算传三级协同**解决大规模集群数据读取瓶颈，系统可用性达**99.99%**，保障了数万卡规模下科研任务的极致稳定性[7] - **搭载OneScience科学大模型平台**，作为集群的“操作系统”，中游公司可快速部署模型，下游实验室可数小时内完成大模型开发[8] - **6万卡**级别的专用集群及配套平台软件，为AI4S产业铺设了标准化、规模化的“高速公路”[8] 对产业商业模式与未来发展的影响 - 算力足够便宜和好用后，AI4S应用层将迎来爆发，产业链价值重心从“交付算力资源”升级为“交付科研成果”[9] - 商业模式随之改变，算力不再仅是成本项，而是能直接参与成果分成，商业想象空间扩大[9] - 此轮AI4S热潮与互联网创业不同，其核心是“靠算力换发现”，6万卡集群的落地为行业提供了最基础的确定性[9]

文章核心观点 - 国务院将“人工智能+”科学技术列为六大重点行动之首，旨在通过人工智能驱动新型科研范式，加速重大科学发现进程 [1] - 人工智能被视为引领科研范式变革的关键力量，能将科学研究从传统的经验试错模式转变为高效、数据驱动的模式 [2][5] - 深圳正成为北京大学探索“人工智能驱动的科学”（AI4S）的主阵地，致力于将科学智能从“关键变量”转化为驱动发展的“最大增量” [3] AI4S科研范式变革 - 传统科研模式效率低下，高度理想化且依赖经验和试错，导致研究周期长、成本高 [5] - AI为科学计算提供了新的解决方法，其技术变革已深入各学科领域，2024年诺贝尔奖科学类奖项有两项颁给人工神经网络机器学习领域的科学家即是印证 [5] - 引入AI标志着新的科研时代到来，其作用被比喻为在黑暗森林中摸索时提供的一张地图 [2] AI4S基础设施建设 - 搭建AI时代的科研基础设施是AI4S落地的重要前提，需推动基础科研平台和重大科技基础设施智能化升级 [5] - 全球首个覆盖“读文献-做计算-做实验-多学科协同”的AI科研平台“玻尔科研空间站”于2024年4月在北京发布 [5] - 2025西丽湖论坛集中发布多项AI4S基础设施成果，包括“深圳科学导航”、新一代AI数据库与知识库平台、一站式数智化生命科学研究平台AI4S LAB、国产原生多模态大模型UNIWORLD V2及新一代蛋白质大模型等 [6] - “深圳科学导航”定位为“文献检索-数据分析-实验设计-知识管理”一站式科研平台，整合科技文献、科研成果、专家资源等核心数据 [7] - AI4S LAB深度整合“算力—模型—数据—实验”四大核心要素，旨在实现AI驱动、干湿闭环的一站式云端科研体验 [7] AI4S人才培养与机构建设 - 北京大学科学智能学院启动“博雅AI4S拔尖人才计划”本-硕-博贯通制项目，通过“AI+Science”双导师制培养交叉复合型人才 [9] - AI4S概念在北大深研院已有两年试点实践，2023年启动的AI4S深研博/硕计划连续两届共招收7名博士、37名硕士 [10] - 全球首个科学智能学院于2024年4月在北京大学深圳研究生院落地，采用“AI+Science”双导师制，致力于构建人工智能与基础科学深度融合的创新生态 [10] - 深圳大学城国际校区（一期）举行交付签约，5所高校携手将进一步强化西丽湖区域在产学研协同与开放创新方面的集聚能级 [11] 北京大学与深圳的合作布局 - 北京大学将持续探索AI4S科研创新路径，包括2022年将“数智化+”列为校级交叉平台，2023年启动招生计划，2024年成立学院并发起“国际科学智能联盟” [2] - 北京大学将与深圳携手，致力于将科学智能转化为革新科学研究范式、驱动城市能级跃迁、支撑经济社会发展的“最大增量” [3] - 北京大学深圳研究生院是2025西丽湖论坛的轮值理事长及联合承办单位，论坛包含1场主论坛和28场高度聚焦AI4S的专业论坛 [2]