破曉而來！中科曙光OneScience平臺為AI4S 全面提速

《科學革命的結構》一書認為，范式是科學研究的方法論，而范式的突破則會帶來一系列科學革命。

今天，科學研究又站在一個關鍵的歷史節點：當算力、數據、AI大模型等技術快速交織發展之際，人工智能正推動科研范式加速從數值模擬、大數據分析向科學智能（AI for Science，以下簡稱AI4S）演進，這標志著科學研究的基本方式和邏輯體系將迎來全面重塑。

在此背景下，如何支撐起科研范式快速、高效地演進，就成為當下科學界與產業界的焦點。近日，中科曙光正式發布國內首個科學大模型一站式開發平臺OneScience，成功填補產業發展的空白，并大膽提出用“三小時開發一個模型”，助力科研人員叩響智能時代科研探索的大門。

正如中科曙光高性能計算產品事業部總經理李柳所言：“OneScience平臺的核心思路是解決目前科研領域所面臨的各種共性問題，通過將數據、模型乃至知識、經驗打包到OneScience平臺之中，從而提升科研人員的科學模型研發效率、縮短研發周期和加快科研探索。”

中科曙光高性能計算產品事業部總經理李柳

AI4S 的共性挑戰不容忽視

AI for Science是通過人工智能技術解決傳統科研難題、加速科學發現的新型研究范式。

《Nature》雜志的《AI for Science 2025》報告指出，現代科學研究所面臨的維度和復雜性挑戰巨大，是數值模擬、大數據分析等傳統科研范式很難有效應對的；而借助深度學習、大模型等人工智能技術，AI for Science將徹底重塑科研流程并加速科學發現。

AI for Science具備數據融合、模型融合、知識引導、科學實驗與AI系統閉環等關鍵特征。這其中，科學大模型又至關重要。科學大模型通過不斷借鑒和應用成熟的通用大模型，模型參數量持續增加，不僅帶來科研場景的效率與精度大幅提升之外，還能有效降低計算成本、研發周期，便于輔助科研人員發現科學內的規律和科學智能體系的建立。

與此同時，當下科研大模型部署與應用所面臨的共性挑戰也不容小覷。例如，科學數據是極其多樣化和碎片化的，如何為科學大模型建立起高質量科研數據集尤為關鍵；另外，不少模型的訓練機制、參數細節和優化過程并不公開，導致科研人員在模型能力驗證、獲取與選擇等面臨困難；加上開發工具鏈分散、軟件環境復雜，導致科學大模型在真實的科研場景中就像一輛陷入泥潭的跑車，空有一身本領，卻難以盡情施展。

基于此，中科曙光推出OneScience，為科研人員帶來覆蓋全場景、全流程的統一科學大模型開發平臺。

“三小時一個大模型”成為可能

《科學智能全球發展觀察與展望》報告指出，AI for Science 正加速推動科研從“作坊模式”加速走向“平臺模式”。

所謂“平臺模式”，并非要限制科研人員的創造力；相反，通過平臺的力量，科研人員不僅能從繁瑣的“體力勞動”束縛中解放出來，還能實現不同工具、科研人員之間的高效協同，在科學探索中充分發揮創造力；更能實現數據、資源的高效利用，甚至讓跨學科研究大幅前進。

毫無疑問，中科曙光科學大模型一站式開發平臺OneScience就是科研“平臺模式”下的代表產品。它不僅可將零散模型與科研場景整合為統一科研智能平臺，還能覆蓋多學科領域從模型訓練到推理應用的全流程，更可讓科研人員“開箱即用”，“一鍵”開啟科學大模型研發。

具體來看，OneScience目前支持多個領域、數十個科學熱點模型，并提供涵蓋單卡、單節點多卡以及多節點多卡訓練等配置，以便于用戶進行科學大模型性能優化、參數調優以及跨場景對比分析。其次，OneScience提供氣象與海洋預報、生命信息、材料化學等領域的高質量、高擴展的數據集，以及豐富的數據前處理工具和接口，為科研人員的大模型開發帶來極大便利；同時，OneScience對國產算力進行充分優化，系統性地開展多個學科模型的訓練與推理實踐，在國產算力下支持模型參數擴展到10億級別以上；最后，OneScience集成了眾多主流的模型訓練框架與工具，滿足科研人員在不同算力環境下高效構建與優化高性能模型的需求。

中科曙光OneScience平臺研發負責人劉東介紹，過去科學建模類似構建一個自己風格的房子，而OneScience則采用平臺化思路，為科研人員提供各種各樣的樣板間，模型、數據、訓練方式等就像樣板間的不同家具與風格，科研人員可根據自身需求快速封裝起來，達到快速開發模型的效果。

據悉，科學大模型一站式開發平臺OneScience是基于曙光在科研高性能計算領域30年積累以及“AI計算開放架構”理念打造而成的。曙光從2022年底即對AI4S建模等共性問題開展研究，之后正式啟動OneScience項目，并明確工程化路線和需要解決的挑戰；直至當下，OneScience已在AI4S工程化方面取得一系列進展，讓科學大模型研發效率提升百倍，使得“三小時開發一個模型”成為可能。

OneScience平臺的出現對于科研領域意義重大。以生物制藥為例，一個傳統的新藥研發周期平均在10-15年，成本高達20億至30億美元。但當AI深度介入后，這個周期曲線正在迅速拉平。李柳直言：“對于科研工作而言，將模型開發周期壓縮到3個小時具有重要意義，這意味著科研人員可以將更多時間、精力聚焦在科學探索上。”

事實上，中科曙光在打造OneScience過程中做了很多開創性工作。例如，科研領域當下大部分熱點模型均是基于國外計算卡研發的，為確保熱點模型在國產算力平臺上復現，中科曙光在模型對齊、模型效果、精度差異、問題定位等方面克服了大量困難；同時，中科曙光還對OneScience上科學建模做了全流程的驗證，并做到科研領域的全面覆蓋。

繼續，OneScience平臺接下來還將會探索接入智能體，讓智能體參與到OneScience的科學模型開發、調試與實驗復現中來，推動科研開發過程走向智能化。

落在實處，OneScience走開放之路

如今，“開放”已經成為中科曙光的核心戰略。同樣，OneScience平臺也將堅定不移地走開放之路。

目前，OneScience平臺在國產GPU上的復現與優化支持模型代碼，已可通過Github、Gitee、超算互聯網等多個社區平臺向業界開放下載。

除了代碼層面的開放之外，中科曙光還希望通過場景化方案的方式，來推動曙光AI超集群、OneScience等平臺在科研領域的應用。

例如，中科曙光本次還發布了“曙光AI超集群”場景化方案，通過縱向穿透、橫向聯通的貫通式優化，實現從底層芯片、指令集到上層框架、應用的整體優化，去加速賦能科研探索工作。中科曙光智能計算產品事業部副總經理胡曉東介紹：“AI4S領域面臨著數據海量、模型復雜、實時性要求高等挑戰，利用AI超級群場景化方案可以快速、低成本的試錯和探索，從根本上加速了科學發現的進程。”

此外，中科曙光OneScience平臺已經在超算互聯網上線，并迅速獲得眾多科研人員的高度認可。國家高性能計算機工程技術研究中心總工程師劉冠川表示，“傳統HPC時代，科研使用的路徑比較清晰和固定。進入到AI時代，AI技術不斷深入到科研場景之中，但AI大模型等正處于發展的‘動蕩期’，AI工具、框架更新迭代快，科研人員非常需要一個平臺提供經過驗證、有效的AI技術。”

據悉，中科曙光未來還將吸納更多伙伴、用戶參與到OneScience的共建，不斷將科研領域的數據、知識、經驗融入其中。

綜合觀察

科研范式的每一次躍遷，都離不開工具的突破。AI for Science 所代表的科研新范式正開啟科學探索的新時代，而中科曙光的OneScience平臺就像是一位重要的“制器者”，它并不直接創造知識，卻為科研人員鍛造出最趁手的工具，讓其在科學探索中勇攀高峰。

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