作者：闫滟
当人工智能开始阅读科学论文、设计实验甚至提出假说时，一场科研范式的革命已悄然到来。科学智能——这被称为继经验、理论、计算与数据之后的“第五范式”，正将AI从数据分析工具升级为能够形成自主发现能力的生产力引擎。2025年，美国推出“创世纪计划”，英国发布《人工智能赋能科学战略》，全球主要科技力量已在这条新赛道上全力竞速。
这场竞赛的特别之处在于，中国具备属于自己的核心优势：全球最完整的工业体系与超大规模市场。从新药研发、材料设计到工业仿真，中国庞大的产业需求为科学智能提供了最丰富的试验场。任何能提升研发效率的工具，在这里都能找到用武之地，并在真实反馈中快速进化。
然而，通往未来的道路，在一个基础环节上遇到了阻塞：高效的算力。科学智能的核心在于让AI理解自然法则，这依赖于海量且高质量的训练数据——这些数据必须通过模拟分子、原子尺度的物理过程才能产生。可是，现有算力的“旧范式”，已难以匹配科学智能的“新需求”，导致其创新引擎缺乏充足且合用的“燃料”。
就在此时，一台名为“天穹”的3D科学计算机进入视野。它来自脱胎于中国科学院自动化所的思朗科技，被设计成一架观察微观世界的“数字显微镜”——它的目标很明确：突破传统算力的局限，为科学智能提供源源不断的数据“活水”。
(天穹3D科学计算机)
芯片的“变形记”：
当硬件学会随需而变
传统芯片世界的困境，是一个深植于设计哲学的根本矛盾：效率与灵活性生来便不可兼得，这并非在面对特定任务时的偶尔失灵，而是其固有基因——CPU是面面俱到却不够锋利的“多面手”，GPU是擅长并行但功耗不菲的“流水线”，而ASIC则是为单一任务定制的、无法改装的“精密模具”。它们如同功能固化的建筑，其隔墙与格局早已注定，难以适应科学智能时代千变万化的计算需求。
(MaPU原型芯片)
思朗科技的破局之道，是回归原点，重新拆解架构：其自主研发的MaPU架构，核心在于“软件定义硬件”与“零延时动态重构”。它让芯片像一盒“万能魔方”，能通过软件指令，在几乎不耗时间的情况下，将内部计算单元实时重组成最匹配当前任务的形态——这一刻是模拟分子结合的“生物实验室”，下一刻即可变为分析材料性能的“材料实验室”。
这一根本性创新带来了性能的跃迁。实测表明，MaPU在分子动力学等特定科学计算任务时，等效算力可达CPU等传统架构的数十倍以上，且处理不同领域的各类型代数运算时内核利用率均能稳定超过90%，实现了效率的极致。基于MaPU架构研制出的“天穹”3D科学计算机相较于传统超算达成2至4个数量级的计算加速。
更重要的是，从底层指令集到上层软件工具的完全自主知识产权，使得这一突破不仅是技术上的，更是战略上的。它确保了中国在构建自主科学智能算力底座时，能牢牢掌握演进与适配的主动权。
从算力到生态：
科学智能的“中国孵化器”
技术的终极价值在于应用。“天穹”3D科学计算机，定位直指科学智能范式的核心需求——超高算力与高质量数据生成能力。因此，其最引人注目的，不仅是性能参数，而是它如何将算力转化为实实在在的科研生产力。
其于生物医药领域展现出的效率与灵活优势尤为卓越。传统药物研发依赖大量“试错”实验，耗时耗资；而直接依赖人工智能做药物筛选，本质仍是在有限已知数据中“大海捞针”式试错，缺乏对分子动态作用机制的深度模拟与机理理解，难以直接支撑可靠的新药候选发现。“天穹”的优势在于从源头生成底层数据，通过模拟药物分子与靶点蛋白的动态结合，高效生成标准化相互作用数据，驱动AI药物筛选。这种类似于架构出一个“虚拟实验室”的“计算筛选”，能够将海量湿实验转化为高效的干实验模拟，大幅缩短研发周期。目前，已有多个利用该平台发现的新药候选分子进入临床前研究阶段。
与此同时，这一能力也正通过开放的算力基础设施，放大为更广泛的科研赋能。在湖北孝感的长江3D科学计算中心，全球超过200个顶尖团队正在使用“天穹”：在这里，算力正变为像水电一样可便捷获取的公共服务。其最直观的改变就是：许多原本因算力门槛而无法开展的前沿探索，现在成为可能。
(长江3D科学计算中心)
更重要的是，“天穹”的独特优势在于其基于MaPU底层架构和全3D互联整机架构的灵活性优势，在与世界顶尖专用系统的对比中，更凸显出其战略价值。美国“安腾”（Anton）超级计算机在生物分子模拟领域性能卓越，但其专用架构也将其牢牢锁在单一领域。相比之下，“天穹”架构的通用性则打开了全新的可能性——从本质上讲，只要开发相应的工业软件，它便能将这种极致效率拓展至新材料、半导体、航空航天等广阔的科学智能前沿，展现出“一机多用”的独特潜力。
此外，思朗科技的角色也在进化。除了提供算力，他们还发起“科算智药”创新创业大赛，以“资金+算力”的模式直接支持原创研究。这种从工具提供者到生态共建者的转变，正在催生一个活跃的科学智能创新共同体。
定义新规则：
在第五范式浪潮中“换道超车”
纵观科技史，每次范式革命都伴随基础设施的重构。科学智能时代，真正的竞争力不仅在于有多少AI模型，更在于是否有能够持续“喂养”和迭代这些模型的高质量数据供应链。
(“天穹”为科学智能批量模拟生产高质量科学数据集)
“天穹”代表了一种独特的中国路径：不在既有架构上追赶，而是从底层重新发明。思朗科技将其定位为“科学数据工厂”——以自主算力为引擎，通过高效第一性原理计算等多元模拟任务提供高质量科学数据集，这些数据是驱动“AI科学家”向“自主科学发现引擎”进化不可或缺的核心燃料。模型优化后又指导更精准的模拟，形成从数据到智能的增强闭环。
这条路与中国优势深度契合：完整的工业体系为技术落地提供了从研发到应用的全链条支撑，广阔的市场空间则为场景验证、迭代优化提供了丰富土壤。当自主创新的硬核算力与丰富的应用场景结合，中国便有机会在这场范式革命中实现换道超车。
未来已至。科学智能的终极愿景，正从辅助人类的“科学助手”，迈向能够自主提出假设、设计并执行实验的“发现引擎”。在这幅图景中，人类的角色将更多转向提出宏观目标、验证结果与伦理审查。而这一切的起点与基石，正是高质量科学数据的规模化生产。
在这场深刻的变革中，“天穹”这样的基础设施扮演着“底层数据生产者”与“关键生态赋能者”的角色。它提示我们：在科技竞争的下半场，真正的主动权，始于能否为未来的科学发现提供充沛、可靠的“数据源”。通过夯实这一基础，中国正以此为契机，在第五科研范式的浪潮中，构建面向未来的核心竞争力。
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
)
