北京
科研数据不能出实验室，但AI模型又必须靠数据喂养——这个矛盾卡了国家实验室很多年。华为公共事业军团给出的解法是：让数据不动，让模型动。
这套名为"智算实验室"的方案，针对的是AI for Science趋势下科研基础设施的三重困境：数据主权碎片化、实验管理粗放化、算力资源割裂化。华为从三个层面拆解了这个问题。
数据不出域，模型跨域跑
第一层是AI数据湖。方案结合分布式存储、联邦学习与区块链审计，实现"数据不动模型动"。具体来说，数据在本地保持合规与主权归属，通过联邦学习让模型在多个机构之间迁移训练，区块链则记录每一次调用链条，配合隐私计算，在不暴露原始数据的前提下完成多机构联合训练。
这套机制的核心逻辑是：数据主权与数据价值可以解耦。主权归属清晰不变，价值通过模型迁移实现跨域释放。
六要素上系统，科研流程闭环
第二层是智能中枢。Lims系统把"人、机、料、法、环、测"六个实验要素数字化管理，实现实验过程的智能控制与自愈。DataD平台则负责沉淀科研资产、构建跨学科知识图谱，让科研从经验试错转向数据驱动的全生命周期闭环。
两个系统联动，覆盖的是从假说生成到论文撰写的完整流程。
异构芯片池化，利用率拉到70%以上
第三层是算力调度。依托Atlas硬件底座与异构调度引擎（如AI Studio），方案把昇腾、英伟达等多架构芯片池化为统一算力平面。动态感知算法降低跨架构调度延迟，集群利用率较传统模式提升近一倍，达到70%以上。
配合鲲鹏+昇腾全栈自主生态与三级协同体系，这套方案面向的是生物医药、气象、航空航天等领域的科研创新转化。
华为方面对这套方案的定位是："提供的不仅是工具集，更是科研创新的操作系统。"而支撑这一定位的底层判断是——没有全栈自主的底层架构，再先进的算法都是沙上建塔。
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