来源：数智大号

在人工智能技术加速渗透科研领域的当下，国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》为科研智能化转型指明了方向。2025年8月22日，和鲸科技联合联想集团、沐曦股份在上海发布的“科研智能一体机”，以软硬一体化的创新形态直击高校与科研机构算力不足、技术门槛高等痛点，标志着我国科研智能化进程迈入“开箱即用”的新阶段。这场发布会不仅是技术产品的亮相，更折射出产学研协同生态从“单点突破”向“系统集成”的范式跃迁。

科研智能化转型的“卡脖子”困境与破局之道

当前，高校与科研机构在智能化转型中面临三重矛盾：算力需求激增与硬件配置碎片化的矛盾、算法迭代加速与工具链割裂的矛盾、数据安全要求与开放协作需求的矛盾。和鲸科技CEO范向伟在致辞中坦言，高校客户常因GPU服务器配置复杂、适配成本高昂而陷入“选型焦虑”，而联想集团陈勇则指出，单一硬件厂商难以解决从终端到算法的全链条问题。这些痛点揭示了一个核心逻辑：科研智能化需要的不只是技术堆砌，而是系统性解决方案。

科研智能一体机的创新之处在于，通过“硬件底座+平台中台+应用场景”的三层架构，实现了三大突破：

● 算力标准化：沐曦高性能芯片与联想ThinkStation工作站的深度适配，将显存、算力等参数封装为可扩展模块，用户无需理解底层架构即可按需调用；

● 工具一体化：和鲸ModelWhale平台集成数据分析、机器学习、大模型编排等功能，打破传统科研中Python、R、MATLAB等多工具切换的壁垒；

● 安全可控化：私有化部署模式与脱敏数据环境，在保障科研数据主权的同时，满足伦理审查与合规要求。

这种“交钥匙工程”模式，本质上是对科研生产关系的重构——将技术人员从硬件选型、环境搭建等低价值工作中解放出来，聚焦于核心研究问题。山东大学陈建红教授的实践印证了这一点：其团队通过一体机实现边疆历史文献的自动化标注与建模，使原本需数月的文献考证工作缩短至数周。

产学研协同生态的进化：从“链式合作”到“网状共生”

发布会现场，和鲸科技、联想、沐曦与同济大学、山东大学等机构的互动，勾勒出新型科研生态的轮廓。这种生态呈现出三个显著特征：

● 角色互补性：硬件厂商（联想）提供算力基础设施，芯片企业（沐曦）突破“卡脖子”技术，平台服务商（和鲸）搭建应用场景，高校则作为需求方与验证场，形成闭环；

● 价值共创性：同济大学周中允副教授团队基于和鲸平台开展的用户行为研究，其成果反哺至ModelWhale平台的算法优化，体现了“研究-应用-迭代”的正向循环；

● 场景穿透性：一体机不仅支持医学影像分析、金融风控等理科场景，更深入人文社科领域。陈建红教授展示的边疆研究数智体系，证明AI工具可突破“理工科专属”的认知局限，成为跨学科研究的通用基础设施。

这种生态的进化，暗合了“人工智能+”行动的核心要义——通过技术融合与场景渗透，推动AI从单点技术向基础能力跃迁。联想集团提出的“3S转型”（智能设备、智能基础设施、智慧服务）与和鲸科技的“智能体+AI工程化”双轮驱动，正是这种跃迁的微观写照。

挑战与展望：科研智能化的“最后一公里”

尽管科研智能一体机迈出了关键一步，但全面落地仍需跨越三道坎：

● 成本门槛：高校采购经费分散、审批流程长，如何通过租赁模式、共享算力池等方式降低初期投入，是规模化推广的关键；

● 人才缺口：既懂AI技术又熟悉学科研究的“π型人才”稀缺，需建立常态化培训机制与知识共享平台；

● 伦理风险：AI生成内容的可解释性、学术成果的权属界定等问题，需行业共建伦理准则与审查框架。

展望未来，科研智能化将呈现两大趋势：

1、从工具革命到范式变革：当AI成为科研人员的“第二大脑”，研究方法论将从“假设驱动”向“数据+假设双驱动”转型。周中允教授的研究显示，AI辅助决策可使企业战略调整响应速度提升40%，这种效率跃迁或将重塑整个科研评价体系；

2、从封闭创新到开放生态：沐曦股份王磊透露，其芯片架构已预留与国外生态的兼容接口，这意味着中国科研智能方案有望参与全球竞争。当国产软硬件形成标准输出能力，或将催生“中国方案+全球场景”的新格局。

以生态之力重塑科研生产力

科研智能一体机的发布，恰似一枚投入平静湖面的石子，激起的涟漪正扩散至整个科研体系。它证明了一个真理：在人工智能时代，技术突破的价值不取决于参数规模，而取决于能否与真实需求产生化学反应。当产学研各方从“各自为战”转向“协同进化”，当硬件、算法、场景形成共振，中国科研的智能化转型便真正拥有了“集体跃迁”的动力。

这场变革的终极目标，不仅是让科研人员用上更顺手的工具，更是要构建一个“人人可用AI、处处激发创新”的新型科研生态。正如范向伟所言：“我们希望科研团队像用水电一样使用AI。”当这一天到来时，中国科研的星辰大海，或将因智能之光而更加璀璨。