报告概述
本白皮书围绕科学计算与AI4S基础设施展开全面研究，梳理科研五大范式演进历程，剖析AI4S带来的颠覆性科研变革、全球战略布局、核心内涵与发展瓶颈。报告提出算力、模型、数据是AI4S发展三大核心要素，其中高质量“端到端”数据集是当前行业最大瓶颈。报告重点解析国产“天穹”专用超算的软硬件协同技术，并结合制药、新能源材料、航空航天、半导体等领域典型应用案例，验证技术落地价值。旨在为科研机构、产业企业及政策制定者提供参考，助力构建自主可控的AI4S产业生态。
报告的核心结论
高质量数据集是AI4S发展的最大瓶颈
报告指出，在AI4S的三大核心要素（算力、模型、数据）中，算力需求相对可控，模型研发难度适中，但高质量“端到端”数据集严重短缺，成为制约技术规模化落地的首要因素。产业数据存量不足、整合困难，且企业核心数据保密，导致有效数据供给稀缺。
专用超算是支撑高端科学计算的核心底座
面对生物仿真、新材料多尺度模拟带来的海量计算压力，传统通用超算存在效率低、通信延迟高、能耗大等局限性。专用超算通过“应用驱动、软硬协同”设计，可为目标计算任务实现数量级的性能提升，国产“天穹”专用超算是典型案例。
科学计算是生成高精度科研数据的关键手段
科学计算依靠数值仿真与微观机理模拟，可获取传统实验方式所无法观测的底层数据，构建AI4S所需的标准化数据集。它能够突破实验仪器的观测尺度限制，精准表征微观维度，为AI模型提供高质量训练数据。
AI4S正推动科研范式迈入第五发展阶段
报告认为，人工智能与科学研究深度融合，推动科研范式进入以AI4S为代表的第五阶段，成为全球科技竞争的核心赛道。AI4S能够实现科研全流程自动化，加速从基础研究到产业应用的转化，大幅缩短研发周期、降低试错成本。
报告回答的关键问题
什么是AI4S？它如何改变科研范式？
AI4S即科学智能，指将人工智能、大数据、高性能计算与领域科学深度融合，实现全自动、智能化的科学发现。它代表了科研第五范式，能够自主处理多模态数据、构建模型、优化参数，甚至提出新假设，从而加速生物医药、新材料等领域的研发进程，缩短周期、降低成本。
为什么高质量数据集是AI4S发展的最大挑战？
AI4S模型训练依赖精准、端到端的高质量数据，但产业数据存量不足、整合困难，核心数据保密，难以获取。通用大模型可通过互联网数据堆砌，而科学智能领域需要覆盖研发全流程的标准化数据，构建成本极高，单条数据可达数亿元，且需要国家层面统筹推进。
专用超算相比通用超算有什么优势？
专用超算针对特定任务深度定制，通过“应用驱动、软硬协同”设计，在算法执行效率、通信延迟、能耗等方面有数量级提升。例如“天穹”专用超算可在分子动力学模拟中实现百倍性能加速，解决通用超算难以胜任的大体系、长时程仿真问题。
科学计算与AI4S的市场前景如何？
报告引用数据指出，全球科学智能市场预计从2020年的378亿美元增长至2035年的近5万亿美元，中国市场预计从98亿美元增至约1.8万亿美元，增长近160倍。科学计算市场2025年约1347亿元，预计2029年增至2682.8亿元，复合增长率约18.8%。
报告中的代表性数据
全球AI4S市场规模预测
2035年，据弗若斯特沙利文统计，全球科学智能市场预计从2020年的378亿美元增长至2035年的近5万亿美元，15年间增长超130倍，中短期复合增长率高达60.5%。
中国科学计算市场规模
2025年，按中国信通院测算口径，2025年中国科学计算市场规模约1347.0亿元，预计2029年增至约2682.8亿元，2025-2029年复合年均增长率约18.8%。
科学计算下游应用领域分布（2025年）
2025年，2025年中国科学计算下游需求前五大领域为：高端装备402.3亿元（29.9%）、新材料256.2亿元（19.0%）、集成电路215.2亿元（16.0%）、医药制造197.3亿元（14.6%）、新能源196.6亿元（14.6%），合计约94.1%。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 第一章至第二章：系统介绍AI4S发展的时代背景，包括科研第五范式演进、颠覆性科研变革、全球各国战略布局，以及AI4S的概念、内涵与三大核心要素（算力、模型、数据）的详细分析。
- 第三章：深入探讨构建服务AI4S的精准、端到端高质量数据集的要求、构建思路（逆向构建模式）和“两步走”策略，并指出数据构建的高成本、高创新性，需国家层面牵头推进。
- 第四章：详细分析科学计算与AI4S落地应用的关键技术，包括科学计算作为数据生成手段、面临的计算瓶颈、传统超算的局限性，以及专用超算的发展现状和“天穹”专用超算的三大关键技术（芯片、系统架构、软件）。
- 第五章：提供全球及我国AI4S市场规模分析数据（2020-2035年预测），以及我国科学计算市场的总体规模、增长动因、市场结构组成（按下游应用领域和技术口径细分）。
- 第六章：呈现9个典型应用案例，涵盖公共基础设施（爱赛思OpenAI4S社区）、生物医药（AlphaFold/IsoDDE、礼来-英伟达、思朗sDDE）、新材料/新能源（BASF、字节跳动BAMBOO、思朗电解液平台）、航空航天（波音）和半导体（台积电计算光刻）等领域。
- 第七章：总结与展望，提出新一代科研范式将由科学计算与AI4S深度融合驱动，能力跃升将持续释放产业创新效能，并给出在国家级科学数据中心、算力基础设施、产学研攻关机制方面的政策与行动建议。
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