广东
大湾区经济网讯，12月7日，2025大湾区科学论坛人工智能分论坛暨第六届中国（广东）人工智能论坛在广州举行。百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰在论坛上发表主题演讲时指出，当前人工智能正以前所未有的速度加速演进，科学智能（AI for Science）已成为全球科技竞争的新焦点。他强调，深度学习的强拟合能力、跨尺度跨模态建模能力以及机理与数据深度融合能力，正在为科学研究带来颠覆性的新方法。
王海峰在演讲中系统阐述了深度学习平台对科学智能的基础支撑作用。他表示，深度学习平台下接芯片、上承应用，相当于"智能时代的操作系统"，通过高阶微分方程快速求解、复数计算高效稳定、超大规模深度学习高效训练、异构算力全场景适配等技术创新，为科学研究提供强大技术支撑。以百度飞桨为例，作为我国首个自主研发的产业级深度学习开源开放平台，其集核心框架、基础模型库、端到端开发套件、工具组件及星河社区于一体，有效降低了AI开发和应用的门槛，促进了AI技术的普惠发展。
在技术突破方面，王海峰介绍，通过算子拆解、编译器自动优化等创新手段，飞桨突破了传统数值方法的性能瓶颈。在复杂流场建模、热仿真等任务上，求解速度大幅超过传统数值方法；其中在高雷诺数流场重建任务上求解速度提升40多倍，在芯片快速热仿真任务上求解速度更提升130多倍。针对科学计算中的核心能力复数计算，飞桨构建了原生复数数据类型、复数高阶自动微分及傅里叶变换算子库，实现了极致性能与完备功能的复数计算体系。
面对科学计算大模型训练的高性能门槛，王海峰表示，飞桨采用大规模自适应混合并行训练技术，通过端到端自适应分布式训练、自动容错等技术，实现了高效、稳定的大规模深度学习训练。同时，飞桨已适配60多个系列芯片，通过软硬件分层对接、计算存储通信组合优化等技术，有效降低了硬件适配成本，提升了计算效率。
在应用案例方面，王海峰展示了深度学习在工业制造、生物医药和材料科学等领域的巨大潜力。在高铁空气动力学设计中，基于飞桨的高铁外形仿真设计将仿真计算周期从天级缩短至秒级；在生物计算领域，HelixFold系列模型在蛋白质结构预测、生物分子相互作用建模等任务上持续取得突破，业界首个生物分子结构推理大模型HelixFold-S1基于引导规划的采样策略，实现了"先接触预测、后引导采样"的推理过程，突破了复杂结构预测的性能瓶颈。
王海峰在演讲最后强调，人工智能将重塑科研范式，加速科学发现与科技创新。他呼吁产业界、学术界与科研机构加强协同，为加快人工智能发展、实现高水平科技自立自强贡献更大力量。本次论坛的举办，为粤港澳大湾区人工智能领域的创新发展注入了新动能，也为科学智能技术的应用与推广搭建了重要交流平台。
来源：大湾区经济网
来源URL：https://www.dwqce.com.cn/kechuang/11722.html
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