1 引言：AI for Science——科学研究的第五范式

当今世界，我们正站在科学研究范式变革的关键转折点。传统的科学探索主要建立在实验科学和理论科学两大基石之上，然而近年来，一种被称为 "AI for Science"（科学智能）的新范式正在迅速崛起，为科学研究注入全新活力。这种新范式通过人工智能技术处理多维、多模态的海量数据，有望推动科学研究从"马拉松"到"加速跑"的转变。

AI for Science（简称AI4S）的本质是将人工智能的强大能力与科学研究的深层需求相结合，构建起连接数字世界与物理世界的桥梁。从蛋白质结构预测到流体力学仿真，从电磁场计算到气候建模，AI正在重塑科学研究的方法论体系。2023年WAIC（世界人工智能大会）上，科学智能的突破性进展成为产学研各界关注的焦点，其中中国商飞上海飞机设计研究院基于昇思MindSpore打造的三维流体仿真大模型"东方.翼风"展示了流体力学与AI的融合实践。

1.1 技术驱动与科学价值

AI for Science新范式的兴起源于双轮驱动：一方面是人工智能技术的迅猛发展，特别是深度学习、强化学习等方法的成熟；另一方面是传统科学研究对更高效工具的迫切需求。在物理、数学、工程学等的推动下，才有了蒸汽革命；电气革命，源于电磁学、化学等学科的进步；量子物理、信息论等科学成果，则为半导体、计算机等信息产业打下坚实的基础。

科学研究第五范式由人工智能驱动，其核心优势在于处理复杂系统中的高维、多模态数据能力。在物理学领域，许多底层偏微分方程（PDE）仍未被完全发掘，而AI方法如物理编码递归卷积神经网络（PeRCNN）能够实现对非线性PDE的精确逼近，长期推理精度比传统方法提升10倍以上。在生物医学领域，基于昇思MindSpore的蛋白质动态结构折叠技术将核磁共振数据解析时间从数月缩短到数小时，效率提升数十倍。

表1：AI for Science在不同领域的应用效果对比

应用领域​	传统方法耗时​	AI方法耗时​	加速比​	关键技术​
蛋白质结构预测​	数周至数月	数小时至数天	10-100倍	深度学习几何约束
流体力学仿真​	数天至数周	分钟级至小时级	100-1000倍	物理信息神经网络
电磁仿真​	数小时至数天	分钟级	30-100倍	可微分FDTD
药物研发​	高成本，低效率	10倍级降本增效	10倍	生成式模型

1.2 大模型在科研中的三重角色

大型语言模型在科学研究中扮演着日益重要的角色，根据其自主性水平可分为三个层次：工具（Tool）​ 执行单一明确任务，自主程度低；分析师（Analyst）​ 进行多步骤数据建模与分析，自主程度中等；科学家（Scientist）​ 实现端到端科研流程，自主程度高。这一角色演进反映了LLM在规划、复杂推理和指令跟随等能力上的突破，它们正从简单的自动化工具逐步演变为具有"自主"特征的科研代理。

2 昇思MindSpore：AI for Science的强大利器

2.1 框架概述与核心优势

昇思MindSpore作为华为推出的全场景AI计算框架，自2020年3月开源以来，已迅速发展为国内最具创新活力的AI开源社区之一。截至2024年3月，MindSpore累计下载量已突破687万，服务企业超过5500家，合作高校360所，基于该框架发表的顶级会议论文数量超过1200篇，在所有AI框架中排名中国第一、全球第二。

MindSpore的设计遵循"开发友好、运行高效、部署灵活"三大理念，其核心架构分为四层：模型层、表达层、编译优化层和运行时。这种分层架构使得MindSpore能够有效弥合AI算法研究与生产部署之间的鸿沟，为AI for Science提供坚实基础。

2.2 技术创新与性能突破

MindSpore 2.3版本在科学计算和大模型支持方面实现了显著突破，其核心技术优势主要体现在三个方面：

卓越的并行计算能力：通过原创的多副本、多流水交织等8种并行技术，使集群线性度达到90%，远超业界不足60%的平均水平。这意味着在大规模分布式训练中，MindSpore能更高效地利用计算资源，避免因扩展带来的效率损失。

领先的算力利用效率：通过整图优化及下沉执行等技术，算力利用率达到55%，大幅超越业界不足40%的平均水准。这对于计算资源密集的科学计算任务尤为重要，可显著降低研究成本和门槛。

高效的容错处理机制：针对集群故障率高、恢复时间长的普遍问题，通过编译快照和确定性CKPT技术实现20分钟完成故障恢复，远优于行业平均水平。这一特性对需要长时间运行的大规模科学模拟至关重要。

2.3 与CANN社区的协同关系

昇思MindSpore与CANN（Compute Architecture for Neural Networks）​ 社区保持着紧密的协同关系。CANN作为昇腾AI处理器的底层计算架构，为MindSpore提供强大的算力支撑。这种软硬件协同设计使得MindSpore能够在科学计算任务中充分发挥硬件性能，特别是在大规模矩阵运算和分布式训练方面表现出色。

值得注意的是，CANN社区专注于底层硬件计算能力的优化，而MindSpore则着重于上层框架和算法的高效实现。两者共同构成了从底层硬件到上层应用的完整AI计算栈，为AI for Science提供全栈式解决方案。这种分工协作的模式，既保证了各层的专业性和深度，又通过标准化接口确保了系统的整体性能。

3 核心技术解析

3.1 动静统一的编程体验

MindSpore创新性地实现了动态图与静态图的统一，既提供了动态图的开发灵活性，又保留了静态图的执行高效性。与传统AI框架不同，MindSpore基于原生Python构建神经网络的图结构，通过源码转换能力基于Python语句提取AST进行计算图构建。

这种设计使得MindSpore能够支持Python原生控制语法（条件语句、循环语句等）和高级API（元组、列表和Lambda表达式）来构建计算图，并对计算图进行自动微分。用户可以根据需要灵活指定代码片段以静态图模式执行优化加速，而不牺牲编程易用性。

3.2 自动微分与函数式编程

MindSpore实现了函数式微分编程，对可微分求导的函数对象，按照调用关系基于调用链进行求导。这种自动微分策略更符合数学语义，与基本代数中的复合函数有直观的对应关系。

import mindspore as ms
from mindspore import nn
import mindspore.numpy as mnp

# 简单的自动微分示例
def basic_autodiff():
    # 定义函数
    def f(x):
        return mnp.sin(x) + mnp.cos(x)
    
    # 计算梯度
    grad_fn = ms.grad(f)
    x = ms.Tensor([3.14])
    gradient = grad_fn(x)
    
    return gradient

# 物理信息神经网络示例
class PINN(nn.Cell):
    def __init__(self):
        super(PINN, self).__init__()
        self.net = nn.SequentialCell(
            nn.Dense(1, 50),
            nn.Tanh(),
            nn.Dense(50, 50), 
            nn.Tanh(),
            nn.Dense(50, 1)
        )
    
    def construct(self, x):
        return self.net(x)

代码示例1：MindSpore基础张量操作与自动微分

3.3 分布式并行训练

MindSpore针对深度学习网络规模不断增大的挑战，内置提供了多维分布式训练策略。通过自动并行策略搜索，框架提供透明且高效的分布式训练能力。

MindSpore在并行化策略搜索中引入了张量重排布技术（Tensor Redistribution），这使输出张量的设备布局在输入到后续算子之前能够被灵活转换。基于此技术，MindSpore可以统一表达数据并行、模型并行等多种并行策略。

表2：MindSpore分布式训练性能对比

并行模式​	适用场景​	线性度​	资源利用率​	技术特点​
数据并行​	数据密集型任务	92%	88%	自动梯度同步
模型并行​	大模型训练	85%	82%	自动模型切分
流水线并行​	超大规模模型	88%	85%	微批次流水线
混合并行​	复杂应用场景	90%	86%	自动策略搜索

4 科学计算专用工具集

4.1 MindSpore Flow流体力学套件

MindSpore Flow是专为流体力学仿真设计的科学计算套件，提供完整的算法库和模型通用接口。在中国科学院院士唐志共的带领下，基于MindSpore Flow开发的生成式气动设计大模型平台实现了气动外形设计范式的根本变革。

该平台将传统设计时长从月级缩短到分钟级，极大满足了概念设计的效率需求。其技术特色在于串联了大语言模型、气动外形设计模型、气动预测模型和风雷软件等非AI工具，形成了完整的设计闭环。

4.2 MindSpore SPONGE生物计算套件

MindSpore SPONGE是专门针对分子动力学模拟的框架，支持AI增强的分子动力学计算。该套件包含蛋白质结构预测、生成等20多个先进模型，正加速生物医学领域的科学创新。

在生物医药领域，基于MindSpore SPONGE开发的NMR数据自动解析方法FAAST，将蛋白质动态结构的解析时间从数月缩短到数小时，全流程无需专家投入，大大减轻了研究人员的重复劳动。

4.3 多学科应用支持

除了流体力学和生物计算，MindSpore还针对电磁仿真、量子计算、材料科学等领域提供了专门的工具支持。这种多学科覆盖使得MindSpore成为真正意义上的全场景科学智能平台。

MindSpore Elec专注于电磁仿真，在5G天线设计、电磁兼容分析等领域展现出强大能力。而MindSpore Quantum则为量子计算研究提供支持，帮助科学家探索量子算法和量子机器学习的前沿领域。

表3：MindSpore科学计算套件功能对比

套件名称​	主要功能​	适用领域​	性能提升​	典型应用​
MindSpore Flow​	流体仿真	航空航天、汽车工程	1000倍加速	飞机翼型优化
MindSpore SPONGE​	分子动力学	药物研发、生物医学	100倍加速	蛋白质结构预测
MindSpore Elec​	电磁仿真	通信、电子工程	100倍加速	5G天线设计
MindSpore Quantum​	量子计算	基础科学研究	50倍加速	量子算法模拟

5 创新应用案例

5.1 气动外形设计的革命性变革

基于昇思MindSpore开发的生成式气动设计大模型平台代表了工业设计领域的重大突破。该平台的技术创新体现在多方面：在模型开发阶段，MindSpore框架和流体力学套件MindSpore Flow提供了全面的科学计算算法库和模型通用接口；在训练阶段，利用MindSpore多维分布式并行接口，基于成都智算中心算力支撑，实现了模型和数据的高效扩展；在部署阶段，通过昇思大模型套件将专业知识深度融合到气动设计平台中。

具体来说，"东方.翼风"大模型利用昇思MindSpore Flow流体仿真套件，结合流体领域专家经验、数据，实现对飞机翼型全场景飞行工况模拟。在三维机翼几何变化的情况下，全流场误差达到了万分之一，三维翼型仿真模拟时间降低为原来的千分之一。

5.2 AI辅助蛋白质结构预测

在生物医学领域，科学大型语言模型（Sci-LLMs）正展现出变革性潜力。根据最新研究，Sci-LLMs的发展经历了四个范式转变：从迁移学习、规模化、指令遵循到代理科学。这种转变在MindSpore支持的生物计算应用中得到了充分体现。

昇思技术团队与多个顶尖科研团队合作，基于MindSpore+昇腾AI基础软硬件平台，开发了先进的蛋白质结构预测和动态分析工具。这些工具不仅提高了预测精度，还显著加速了研究流程，为药物研发和生命科学研究提供了强大支持。

5.3 多学科交叉应用拓展

MindSpore在计算化学、材料科学、电磁仿真等多个AI for Science领域也展现出强大潜力。其统一的技术架构和专用工具链使得科研人员能够在不同学科间实现方法迁移和知识共享。

这些跨学科应用的成功，彰显了MindSpore作为AI for Science基础平台的通用性和扩展性。通过提供统一的编程接口和工具链，MindSpore为多学科交叉研究提供了坚实技术基础。

import mindspore as ms
from mindspore import nn, ops
from mindspore.common.initializer import XavierUniform

# 定义物理信息神经网络
class PINN(nn.Cell):
    def __init__(self, input_dim=1, hidden_dim=50, output_dim=1):
        super(PINN, self).__init__()
        self.net = nn.SequentialCell(
            nn.Dense(input_dim, hidden_dim, weight_init=XavierUniform()),
            nn.Tanh(),
            nn.Dense(hidden_dim, hidden_dim, weight_init=XavierUniform()),
            nn.Tanh(),
            nn.Dense(hidden_dim, output_dim, weight_init=XavierUniform())
        )
    
    def construct(self, x):
        return self.net(x)

# 定义物理约束损失函数
class PhysicsInformedLoss(nn.Cell):
    def __init__(self, model, source_term):
        super(PhysicsInformedLoss, self).__init__()
        self.model = model
        self.source_term = source_term
    
    def construct(self, x_domain, x_bc, u_bc):
        # 边界条件损失
        u_pred_bc = self.model(x_bc)
        loss_bc = ops.reduce_mean((u_pred_bc - u_bc)**2)
        
        # 物理方程残差（自动微分）
        x_domain.requires_grad = True
        u = self.model(x_domain)
        u_x = ops.grad(u, x_domain)
        u_xx = ops.grad(u_x, x_domain)
        
        # 泊松方程残差
        residual = u_xx - self.source_term(x_domain)
        loss_pde = ops.reduce_mean(residual**2)
        
        return loss_bc + loss_pde

# 使用示例
pinn_model = PINN()
source_fn = lambda x: -mnp.sin(mnp.pi * x)  # 源项
loss_fn = PhysicsInformedLoss(pinn_model, source_fn)
print("PINN模型和损失函数定义完成")

代码示例2：物理信息神经网络（PINN）实现

6 生态建设与社区发展

6.1 开源生态建设

MindSpore秉承开源开放的理念，致力于构建活跃的开发者社区。截至2024年初，昇思MindSpore开发者已遍及全球，生态贡献者超过2.1万人；共搭建有超过500个模型；支持900余篇顶会论文发表；325所高校开设了昇思课程；40多家科研院所基于昇思进行原生AI创新研究。

特别值得关注的是，MindSpore通过四项关键行动赋能学术与生态发展：学术论文基金2.0、开发板应用创新行动、原生大模型孵化和开源社区实习活动。这些举措有效促进了人才培养和技术创新。

6.2 产学研深度融合

MindSpore积极推动产学研深度融合，与高校、科研机构建立紧密合作关系。中国人工智能学会与昇思MindSpore业务已经通过学术项目实现紧密合作，未来将继续携手50多家全球AI学者，探索学术新高峰。

这种产学研合作模式不仅加速了技术创新，也为人才培养提供了实践平台。通过暑期学校、实习计划等形式，MindSpore帮助大量学生和研究人员快速掌握AI for Science的核心技能。

6.3 与CANN社区的技术协同

在生态建设方面，MindSpore与CANN社区保持着深度技术协同。CANN社区专注于底层硬件接口和算子库的优化，为MindSpore提供高效的底层计算支持。这种分工协作使得两个社区能够各自聚焦核心领域，同时通过标准化接口确保系统整体性能。

具体来说，CANN社区负责优化昇腾处理器的计算性能，提供丰富的预优化算子供MindSpore调用。而MindSpore社区则专注于框架功能完善和算法创新，通过开源社区的力量不断扩展应用生态。这种协同模式既保证了技术深度，又促进了生态广度。

7 挑战与未来展望

7.1 当前面临的技术挑战

尽管AI for Science前景广阔，但其发展仍面临多重挑战。从技术视角看，核心挑战主要体现在三个方面：

数据质量与多模态融合：科学数据通常具有稀疏性、高噪声和多尺度特性，且获取成本高。不同学科的数据格式、标准和质量差异巨大，对模型的泛化能力提出更高要求。科学大型语言模型（Sci-LLMs）需要处理异构、多尺度、充满不确定性的科学语料库，这要求表示方法能够保持领域不变性并支持跨模态推理。

模型可解释性与物理一致性：科学发现要求模型不仅要有高精度，更要提供可解释的机制理解。当前深度学习模型多为"黑箱"，其预测结果难以提供科学见解。更重要的是，许多AI模型缺乏物理一致性，可能产生违背已知物理规律的结果。将物理约束嵌入模型结构是解决这一挑战的关键路径。

计算资源与技术门槛：大规模AI科学计算需要巨额计算资源，限制了资源有限机构的研究能力。同时，领域科学家需要掌握AI技术，而AI专家也需要理解领域知识，这种交叉学科人才稀缺。降低技术门槛、提高框架易用性是推广AI for Science的关键。

7.2 MindSpore的解决方案与创新路径

MindSpore框架通过一系列技术创新应对上述挑战。在物理信息嵌入方面，MindSpore支持将物理定律直接嵌入神经网络结构，如哈密顿网络、拉格朗日网络等，确保模型输出符合物理规律。其符号计算能力支持从数值模拟到符号推理的跨越，为科学发现提供更强大工具。

针对计算资源挑战，MindSpore的跨平台协同计算架构支持从端侧到云端的全场景部署，可以实现边缘数据采集与云端模型训练的协同。通过原创的并行技术和整图优化手段，显著提升了计算效率和资源利用率。

7.3 未来发展方向

未来，AI for Science将向多尺度、多物理场、多学科耦合的方向发展。MindSpore也在持续创新，围绕多个维度构建更完善的科学智能生态系统。

在技术层面，科学智能体（Scientific AI Agents）将成为重要发展方向。这些智能体能够理解复杂科学目标、规划研究步骤、调用实验设备并分析结果，形成"自驱动"的科学发现引擎。北京大学深圳研究生院与百度智能云联合打造的AI4S LAB平台已展示了这一方向的潜力，其多智能体系统能够实现从想法到实验设计、自动化执行和数据分析的干湿闭环。

另一重要趋势是科学大语言模型的崛起。这些模型不仅能处理科学文本，还能理解、生成和操作科学的符号语言（公式、分子式、代码），甚至直接控制实验仪器。它们有望成为科学家与复杂科学体系交互的自然语言接口。

表4：AI for Science未来发展的关键趋势

趋势方向​	核心技术​	预期影响​	时间框架​
科学智能体​	多智能体系统、自动化实验	实现"自驱动"科学发现	中期(3-5年)
科学大模型​	领域专用大语言模型	自然语言交互式科研	短期(1-3年)
人机协同​	混合增强智能、脑机接口	拓展科学家认知边界	长期(5年以上)
联邦学习​	隐私计算、安全多方计算	打破数据孤岛	短期(1-2年)

8 总结与展望

AI for Science正引领一场科学研究的智能革命，而昇思MindSpore作为这一革命的重要推动力量，通过其全场景AI框架和丰富的科学计算套件，为科研工作者提供了强大工具。从蛋白质结构预测到流体力学仿真，从电磁计算到气象预测，昇思MindSpore在各个科学领域都展现出显著优势，加速了科学研究进程。

在这场科学研究的智能革命中，昇思MindSpore正铸就一把打开科学智能大门的"全能钥匙"，助力人类探索未知的科学前沿。随着技术的不断进步和生态的日益完善，我们有望见证更多突破性成果的涌现，推动人类知识边界的持续扩展。

正如中国工程院院士、中国人工智能学会理事长戴琼海所言："中国人工智能学会与昇思MindSpore紧密合作，加速推动基于昇思的原生学术创新及论文成果发表，发挥学术人才的原生力，结合昇思的技术原创力，以学术创新支撑人工智能产业繁荣"。

通过持续的技术创新和生态建设，昇思MindSpore有望在AI for Science浪潮中发挥更加重要的作用，为科学研究的智能化转型提供坚实支撑。从学生研究者到资深科学家，从学术研究到工业应用，昇思MindSpore正在构建一个更加开放、协作的科学智能生态系统，为解决人类面临的重大科学挑战提供新思路、新方法、新工具。

表5：AI for Science发展路线图关键里程碑

时间阶段​	关键技术突破​	典型应用领域​	预期影响​
短期(1-2年)​	多物理场耦合仿真、科学大语言模型	材料设计、药物发现	研发效率提升10倍
中期(3-5年)​	跨尺度建模与仿真、科学智能体	气候预测、能源转型	解决复杂系统优化问题
长期(5年以上)​	自主科学发现系统、人脑-AI融合	基础科学研究	推动科学范式根本变革

中国科学院院士鄂维南曾指出，以机器学习为代表的人工智能为基础科学研究带来了新的高维函数的表示工具和数据的分析工具。基础科学研究将成为人工智能的主战场，其二者结合后的研究成果将会极大促进宏、微观计算模拟的发展，进而成为工业设计的全新起点。

在这场静默的科研革命中，昇思MindSpore正铸就一把打开科学智能大门的"全能钥匙"，助力人类探索未知的科学前沿。随着更多科研人员加入这一行列，我们有望见证更多突破性成果的涌现，推动人类知识边界的持续扩展，最终实现科学研究的智能化新纪元。

---

2025年昇腾CANN训练营第二季，基于CANN开源开放全场景，推出0基础入门系列、码力全开特辑、开发者案例等专题课程，助力不同阶段开发者快速提升算子开发技能。获得Ascend C算子中级认证，即可领取精美证书，完成社区任务更有机会赢取华为手机，平板、开发板等大奖。
报名链接:https://www.hiascend.com/developer/activities/cann20252