揭秘华为“智慧科研”，AI能治多少疑难杂症？

摘要：

“聚焦生命科学与信息科学等重点科研方向，探索AI与科研的深度融合。”

凤凰网科技 出品

作者｜董雨晴

华为2025年年报里，“人工智能”被提及了421次。公司内部把它看作“未来十年、甚至更长周期里最具确定性的战略机遇”。但这一波AI到底该怎么落地到最艰深、最慢的科学研究领域里去，外界其实一直在摸索实践。

随着这一轮AI应用的不断深入，行业里也不断提及，如何用AI协助解决科学问题，从而让科研工作者少走弯路。

今年，华为在这方面的动作也不断深入，3月联合伙伴升级发布了智算实验室解决方案，华为正在尝试在AI for Science（AI4S）领域做更多落地。

近期，凤凰网科技专访了华为AI for Science业务负责人孙鹏飞，这也是他第一次系统性对外复盘这场对科研场景落地的探索。按他自己的话说，这是要把一线摸到的产业洞察，反哺回基础研究最源头的环节。

图｜华为科研军团总裁孙鹏飞

进到实验室最“重”的地方去

过去，科技公司切入科研领域，多数选择做“卖水人”——卖算力、卖软件、卖工具。华为在AI4S赛道的生态布局更为扎实、深入。

孙鹏飞告诉凤凰网科技，华为的布局逻辑很清晰：“聚焦生命科学与信息科学等重点科研方向，探索AI与科研的深度融合。”

这也是当前科研领域的重要阵地。目前我国的实验室与科研机构体系中，生命科学与信息科学是两大主要方向，这两大领域也正是华为精准落子的战略锚点。

华为把构建科研智能底座的能力打包成四个模块——科研计算、科研服务、科研园区、科研可信空间，它们共同构建出华为智算实验室方案。从智算实验室方案落地案例已经能看出“重”的程度。华为与昌平实验室联合打造的TorchFold模型，是业界首个NPU原生的AlphaFold3开源复现，原生适配昇腾NPU，有力支撑新药研发与合成生物学创新。在某实验室，华为为其打造的高性能计算平台已经在跑水稻育种和畜禽功能基因组的大数据挖掘。这些场景无一例外，都踩在AI+生命科学等重大创新领域的主线上。

孙鹏飞将这一切归结为华为从“创新1.0”走向“创新2.0”的必然。“创新1.0是工程和技术创新，我们做得不错；但创新2.0要求我们在基础理论和底层技术上有更大突破。”

让科研人员少熬几个月

2026年，华为在AI for Science领域的投入愈发深入。

孙鹏飞告诉凤凰网科技，就是要“推动AI与科研的深度融合，重点提升基础研究的产业转化效率。”他说，在生信、材料等领域已经见到效果，“通过AI算法将新材料研发周期缩短60%，并与国内多家实验室共建联合创新平台。”

他的策略是，先在一批最前沿的合作中跑通价值，然后带着标杆案例去影响更多实验室。

基于此，华为智慧科研方案应运而生。该方案构建了一个覆盖“文献挖掘→实验设计→实验执行→结果分析”完整链条的科研智能体平台，让AI成为科研的核心牵引力。据行业调查，科研人员大量时间被文献调研、参数配置等重复性事务占用，真正用于创新思考的时间往往不足30%。智慧科研方案正是针对这一痛点，将AI融入科研全流程，大幅降低重复劳动耗时，帮助科研人员将更多精力聚焦于科研创新。

华为给出两个案例。一个在“灵境造物”智能科研工具平台：在产氧电催化剂的筛选场景中，系统可并行评估数百种候选材料的稳定性、反应活性等关键参数，将传统计算集群需数周完成的筛选任务缩至数小时级完成，显著提升材料筛选效率。另一个在嘉庚创新实验室，以往动辄数年的新材料研发过程，如今可以全程无需人工干预，24小时不间断运行，速率是人工实验的5倍以上。

这些案例指向同一个趋势：AI正把科研从“人工试错”推向“智能发现”。但核心问题也摆在那里——这套方案到底能复制到多少实验室？华为通过前期的标杆项目逐步验证，客户覆盖率则“根据市场进展动态调整”。

用AI加速科学研究

全球AI4S竞赛已经齐发，全球科技大厂都在积极拥抱，华为要怎么走出自己的路径？

华为手里的牌是“智算实验室+智慧科研”解决方案，从底层生态和鲲鹏硬件到MindSpore软件框架软硬自研。路径上也不同——不是卷通用算力，而是通过与科研客户合作，快速扎进真实的行业场景。

孙鹏飞把优势总结为三层：数据安全与高效流通、异构算力整合能力、科研智能体加速垂直场景效率提升。落到具体产品上，科研可信空间，通过融合数据湖、智能数据工具链、数据空间中枢保障科研数据供得出、流得动、用得好、保安全；异构算力调度平台能统筹调度多种异构算力，实现CPU+GPU+NPU多维度策略调度，资源利用效率提升50%；智慧科研方案通过沉淀科研领域的开放模型和智能体能力，让AI自动完成重复性科研事务，让科学家聚焦科研创新。

回到最初那个问题：华为能在AI4S领域“换道超车”吗？

更准确的说法或许是，它不需要超车，只需要在自己的车道上跑得足够快。第三方数据显示，全球AI4S市场2025年规模约45.38亿美元，预计2032年将达262.3亿美元，这个池子容得下不止一个玩家。

华为要做的，是在自主创新的底座上，用中国科研场景的真实需求，打磨出一套能跑通、能复制、能闭环的方案。

孙鹏飞没有给出任何长期预测。他对凤凰网科技表示：“我们要为未来科研行业变革和持续发展，构筑最核心的科研引擎。”

这句话或许才是华为的初心，在今天为原始创新提供更多动力支持，让新技术自然发生。