軟通動力：AI For Science引領(lǐng)創(chuàng)新，做AI全棧產(chǎn)品和服務(wù)領(lǐng)先企業(yè) 每日消息

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(資料圖)

7月27日，在2025世界人工智能大會（WAIC 2025）“AI數(shù)算 重構(gòu)智造產(chǎn)鏈生態(tài)”智能趨勢論壇上，軟通動力（301236）集團首席人工智能官金亞東發(fā)表題為《AI For Science：于無聲處聽驚雷，新質(zhì)生產(chǎn)力的源頭創(chuàng)新》的主題演講。闡述了AI for Science（AI4S）作為驅(qū)動科技源頭創(chuàng)新核心引擎的關(guān)鍵作用，并分享了軟通動力在該前沿領(lǐng)域的洞察與實踐。

AI正深刻重塑千行百業(yè)，從業(yè)務(wù)流程重塑（柔性制造、AI軟件工程等）、產(chǎn)品價值創(chuàng)新（智慧風場、數(shù)字電影等）到運營效率提升（AI4E管理提效、AGI數(shù)據(jù)分析等）和客戶體驗提升（智能營銷等），已經(jīng)在眾多行業(yè)場景實現(xiàn)落地。但其中更多是企業(yè)生產(chǎn)關(guān)系的改進，只有產(chǎn)品價值創(chuàng)新是生產(chǎn)力的提升，金亞東強調(diào)，產(chǎn)品創(chuàng)新的源頭在于科技創(chuàng)新，并以生物醫(yī)藥、新能源設(shè)備等領(lǐng)域的發(fā)展為例證進行了詳細解讀。AI4S正開辟科技創(chuàng)新的全新賽道，其本質(zhì)就在于科學的發(fā)展歷程就是在計算不可約性與可約化性之間不斷博弈。

金亞東指出，AI4S絕不僅僅是為科學家提供研發(fā)工具，而是要讓科學走進企業(yè)的方方面面，轉(zhuǎn)化成生產(chǎn)力。并分享了軟通動力總結(jié)的AI4S領(lǐng)域的大模型應(yīng)用范式：

1

人類認知模擬

在“系統(tǒng)封閉自洽，具備內(nèi)在客觀運行規(guī)律，能夠窮盡觀察數(shù)據(jù)”的范疇，通過Scaling Law訓練的大模型（如LLM、LMM）無需知悉系統(tǒng)內(nèi)在規(guī)律即可推理輸出，DeepSeek、Manus正是此類代表；

2

物理規(guī)律/AI混搭

針對觀察數(shù)據(jù)較少，但是存在已知的先驗規(guī)律的半封閉自洽系統(tǒng)，以人類已知的機制機理為出發(fā)點，通過物理模型來指導(dǎo)大模型的實現(xiàn)，如AlphaFold 3；

3

高級別數(shù)字孿生

在缺乏數(shù)據(jù)，但存在可計算的第一性原理的封閉自洽系統(tǒng)，基于原理構(gòu)建自理解和自治孿生體，如MLP/DFT。

為了聚焦行業(yè)思考，推動底層創(chuàng)新和生產(chǎn)力躍升，軟通動力AI創(chuàng)新研究院提出了三大科學假設(shè)：千行百業(yè)之間是否存在著共通的物理化學問題？生成式大模型范式是否在多尺度物理空間中普遍適用？是否可以找到硅基實驗室的通用范式，極大降低科研成本？

作為國內(nèi)領(lǐng)先的全棧智能化產(chǎn)品與服務(wù)提供商，軟通動力將持續(xù)深耕“AI Infrastructure”（AI時代的基礎(chǔ)設(shè)施）、“AI For Enterprise”（龍頭企業(yè)智能化，千行百業(yè)場景變革）、“AI For Science”（科學智能引領(lǐng)原始創(chuàng)新）三個維度，以科技創(chuàng)新聆聽“無聲處的驚雷”，為新質(zhì)生產(chǎn)力的蓬勃發(fā)展貢獻源頭活水。

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