未来智造局｜磐石大模型牵手天穹超算平台 国模国芯驱动科研范式变革

来源：新华财经

未来智造局｜磐石大模型牵手天穹超算平台 国模国芯驱动科研范式变革

双方构建的“超算+智算+速算”三位一体异构算力体系，正在为科学智能探索一条从算力、数据到模型、应用的全栈国产化新路径。

新华财经上海9月24日电（记者 高少华）在药物研发中，一个长期困扰科研人员的难题是：许多蛋白质在静态结构下“关闭”了结合位点，传统方法基于静态结构预测口袋，往往找不到这些隐藏的靶点。而在中国科学院自动化研究所（以下简称“自动化所”）与上海思朗科技的合作中，这一难题正在被一种全新的算力形式所破解。

“科研人员通过谷歌阿尔法折叠（AlphaFold）等智能工具看到的是蛋白质最终状态，相当于拍摄了一张照片。但蛋白质在人体里是变化的过程，受很多因素影响，平时很难观测。”自动化所研究员李林静解释称，通过思朗“天穹”科学计算机提供的长时间动态模拟数据，科学家们得以看到蛋白质在微秒级时间尺度上的动态过程，“相当于从照片变成了视频”。

这一显著转变的背后，是自动化所“磐石”大模型与思朗“天穹”超算协同合作的结果。记者近日从自动化所与思朗科技采访获悉，双方构建的“超算+智算+速算”三位一体异构算力体系，正在为科学智能（AI for Science）探索一条从算力、数据到模型、应用的全栈国产化新路径。

科研大模型装上国产“速算”平台

当前，人工智能正从科研辅助工具升级为科学发现的核心引擎，推动科学智能成为继实验、理论、计算和数据之后的科研“第五范式”。科学智能也成为全球科技博弈与产业创新的核心赛场。

2025年1月，中国科学院以先导A形式启动科学智能相关项目，由自动化所牵头组建磐石团队，目标是做人工智能与科学研究的结合。今年7月，由中国科学院统筹打造的磐石·科学基础大模型2.0（下称“磐石2.0”）在2026世界人工智能大会上正式发布。该模型可深度赋能前沿科学问题探索，旨在推动我国人工智能赋能科学研究迈入协同开放、通专一体的新发展阶段。

中国科学院磐石基础科学大模型2.0发布现场 （受访者供图）

其中，在算力配套方面，磐石2.0构建了“超算+智算+速算”三位一体的异构算力体系。超算承载通用科学计算与多学科高通量仿真任务；智算集群保障大模型训练、基准评测与在线推理服务；在速算层面，依托思朗科技“天穹”3D等专用科学计算硬件打造的速算单元，可极速完成分子动力学等高精度、长时程专业模拟，高效生成高保真科研数据。

作为一家脱胎于自动化所的高科技半导体独角兽企业，思朗科技基于自主的代数处理器（MaPU）架构打造的“天穹”3D科学计算机，核心定位是面向分子模拟、量子化学、多物理场等复杂科学问题的高端算力平台。在分子动力学模拟等典型场景下，“天穹”3D科学计算机效率可对标甚至超过国际专用设备，远超通用超算集群，目前已在生物医药、新能源、新材料、集成电路等领域获得广泛应用。

科学研究的AI化长期受制于数据瓶颈。“以前我们主要是先造数据，有了数据再训练模型。”自动化所研究员李林静说，“天穹”给磐石底座带来的最大变化，是增加了一种新的算力形式，它能够提供更长时间、更高精度的模拟能力，让模拟计算从几个月甚至几年的等待中解放出来。针对分子动力学这一特定任务，“天穹”可以实现超过通用超算若干个数量级的性能表现；传统算力一般只能计算几千、上万个原子的体系，而“天穹”已将百万原子级计算常态化。

思朗科技产业生态负责人王晓坤告诉记者，在与自动化所的合作中，思朗科技提供原子级精度、微秒级时长的分子动力学模拟能力，解决了传统超算在生物和材料领域“算不动、算不准”的问题；自动化所磐石团队则利用AI模型挖掘模拟数据中的深层规律，实现从静态预测到动态生成的跨越。

此次与自动化所的合作，也是思朗科技首次把大规模数据拿出来给外部科研所用以训练。这中间需要克服训练资源如何提供、数据如何确保内部保密等问题。为兼顾数据保密与训练需求，最终双方在自动化所部署了四个“天穹”专属终端，将数据置于可控公有环境内，使科研人员可以直接触达。这一模式也成为思朗科技数据商业化的一次重要探索。

从生物医药到材料科学 AI4S落地一线科研场景

磐石大模型与天穹超算的无缝适配，正在让一线科研人员从繁琐的工具编排和算力等待中解放出来，实现从“提出假设到仿真验证”的科研全链条效率跃升。

在生物医药领域，双方合作已经带来显著改变。对于药物研发来说，找到能与小分子结合的靶点，通常是最关键也最为困难的一步。思朗科技生物应用方向科学家曾鑫成解释称，既往的口袋预测多在静态结构上扫描凹陷定位靶点，但很多蛋白的功能往往伴随结构变化，如果结构预测不够准确，通过既往方式就没法正确找出“隐蔽口袋”。

“天穹”生成的长时程动态模拟数据改变了这一点。双方基于数据训练出隐蔽口袋发现模型，针对上百个不同靶点积累上千微秒的动态数据，定位出上万个结构数据点，完整捕捉口袋从关闭到打开的连续变化。曾鑫成表示，相比传统方法，新模型在隐蔽口袋预测上找得更准、假阳性更少，整体性能大幅提升。“这能节省后面药物开发人员的时间，做更少失败的尝试，直接关注更准确的位点。”

思朗科技“天穹”3D科学计算机算力集群 （受访者供图）

在材料科学领域，双方合作同样带来了范式级的改变。比如，电解液被称为“电池里的血液”，直接关系电池的安全、寿命和成本，但设计它要同时考虑成分、温度、浓度、添加剂等多重因素。自动化所助理研究员施家辉表示，不同因素组合空间很大，传统做法靠经验加实验去逐个测试，周期长、成本高。

“天穹”计算平台提供的大规模电解液分子动力学数据填补了这一空白。基于这些数据，自动化所与思朗科技做出两个模型：正向模型给定配方预测电导率等关键性能，反向模型给定性能目标推荐配方，由此大幅提升研发效率。目前，相关模型均已向学术会议投稿。

自动化所科研团队成员、在读博士齐书文给出直观对比：“过往的理论计算需要几周时间，现在通过（天穹）模型，几秒钟即可完成预测。”她解释道，思朗科技提供的数据集不仅质量优异，还具备系统化、可迁移的显著优势，“不管是锂电池电解液，还是未来的先进半导体材料等领域，蒸馏后都可以迁移。”

国芯国模打通产、研脉络

科研智能技术突破的最终落脚点是产业价值与民生普惠。在谈及与思朗科技的合作时，自动化所研究员吴书表示：“我们更加看重科研全链条的打通。从仿真计算的加速，到智能体调用对实验的加速，当研发的每一个环节都在提速，产业转化与科技普惠的进程就会大幅缩短。”目前，磐石团队还联动药物、材料、化学等相关研究所及头部新能源电池企业等，推动成果落地。

科研人员使用磐石大模型和“天穹”数据开展研究 （受访者供图）

在国产算力自主可控的背景下，这场合作的意义远超两款模型本身。李林静总结了两方面：一是“超算+智算+速算”体系正推进落地为三位一体新型算力中心，作为中国科学院“AI+科学”中试基地核心方案向全国开放；二是形成了从国产算力底座、科学模型到仿真工具、科学数据、行业场景的全链条国产化示范样本。

对思朗科技而言，这场合作的价值是场景激活。王晓坤表示，“磐石”对“天穹”的战略意义巨大，“‘天穹’本质上是工具，没有适配的使用者和场景就无法发挥效能。‘磐石’汇聚了中国科学院众多前沿一线的科学家，可以把天穹的真正实力发挥出来。”

经过近一年磨合，双方合作正向更深层次推进。在生物医药方向，双方计划基于“天穹”算力构建全球最大的动态蛋白质口袋发现数据库，以对标谷歌AlphaFold的静态预测，做出“动态版本”。思朗科技计划推出的下一代超算产品，将更好适配磐石模型，实现开箱即用；软件适配也将从生物医药、材料拓展到量子化学、催化、流体力学乃至核聚变等前沿领域。

“科学智能是人工智能的终极战场。ChatGPT的出现让大家看到通用人工智能（AGI）未来可能实现。”思朗科技董事长兼首席执行官查浩表示，当一个候选分子从化合物走到临床前研究，再走到临床上市、成为正式药物，这条路走通的时候，“科学智能也就迎来了自己的GPT时刻”。

作为服务于科学任务的专用智能底座，磐石2.0旨在打破通用人工智能与各领域专业科学能力融合的壁垒，为科学研究提供更加可靠、全面的智能化支撑。中国科学院自动化研究所副所长、磐石团队负责人曾大军表示，磐石模型能力不断升级、平台用户持续增长，与更多科研院所完成对接应用，已在高能物理、流体力学、材料与工程计算等领域取得实效，一个开放、协同、高效的“人工智能+科学”新生态正在加速形成。

编辑：李一帆

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