深圳大數據研究院十年破壁：從校園構想到產業引擎的蝶變之路

《星島》見習記者鄭淑儀深圳報道

4月19日，深圳市大數據研究院（下稱“研究院”）迎來了建院十周年的重要里程碑。研究院在十年前還只是大學校園中誕生的一個項目構想，團隊成員不過數人；而十年后已是一支擁有200名科研及工程人員的生力軍，在多個戰略核心產業賽道扎下陣腳。

十年間，這所扎根深圳的新型研發機構，堅持“以數學為基礎、以數據為驅動、以重大應用為導向”，走出了一條從基礎數學理論到產業硬核技術的“破壁”之路。

0到1，從1到N

自2016年成立以來，深圳市大數據研究院依托香港中文大學（深圳）的學術根脈，于網絡通信、人工智能、運籌優化、科學計算等核心領域構筑起堅實的技術護城河。經過十年的潛心耕耘，研究院匯聚全球頂尖科學家，在底層算子優化、國產算力適配、醫療大模型臨床落地、法治科技賦能等方向取得一系列突破性成果，形成了從基礎理論創新到關鍵技術攻關再到應用落地的能力版圖。以此為基礎，研究院也成功孵化出智子芯元等一批解決“卡脖子”難題的明星科技企業，探索出一條科研與產業深度融合的創新路徑。

深圳市大數據研究院院長、中國工程院外籍院士羅智泉提到，不能只做“象牙塔”里的學問，要讓科研成果真正扎根社會土壤。十年間，研究院在通信、AI、醫療、司法、交通、能源、物流等多個領域，都留下了深刻的實踐印記。

香港中文大學（深圳）協理副校長李學金表示，研究院既有國際前沿的學術視野，又深深扎根于深圳的產業土壤。

打通國產算力的“任督二脈”

在當前大國科技博弈的背景下，國產AI算力是必須跨越的關口。研究院在底層算子優化上的突破，是一場看不見硝煙的“隱形戰役”。

在與華為昇騰團隊的深度合作中，研究院的算子優化技術實現了兩大躍遷：一是提出了一種復雜度更低的結構化矩陣相乘新算法，在硬件上實現速度提升5%，被認為是該領域近50年來的首次實質性突破；二是針對復雜數學函數算子，在昇騰平臺上的計算精度提升了3個數量級。這些底層數學能力的提升，直接補全了國產芯片的關鍵性能短板，相關成果已被納入下一代昇騰芯片的設計考量。

不止于此。在大模型推理技術上，研究院幫助華為昇騰服務器實現推理吞吐量提升15%；在龍崗本地的NAS一體機上，成功將Qwen3-30B大模型的端到端時延降低超過2倍。從底層算子到頂層應用，一套完整的國產算力“加速器”正在成型。

走通“最后一公里”

技術是否過硬，市場是最好的試金石。由研究院與香港中文大學（深圳）聯合研發的華佗GPT沒有停留在評測榜單上，而是走進了真實的診療一線。目前，華佗GPT已在深圳市內外14家公立醫院及183家基層社康中心規模化落地，服務覆蓋近500萬人口，累計用戶超80萬人次，醫患交互超200萬人次。它既能充當“智能導診員”，也能輔助醫生生成電子病歷，逐步成為緩解基層醫療資源緊張的得力助手。

同樣的故事也發生在政務和法治領域。在政務一線，研究院打造的AI方案已在深圳12345熱線等場景落地，其測評標準被納入市級AI平臺，助力政務服務智能化。在法治領域，依托司法部重點實驗室——深圳政法領域唯一的部級科研平臺，研究院牽頭了國家重點研發計劃“行政執法全流程監督”項目，連續四年為深圳市編制法治城市建設量化分析報告，將數據科學的力量注入社會治理的毛細血管。

“應用數學的功夫，不在論文里，而在它解決了什么問題上。芯片性能提升5%的算法，通信網絡體驗提升20%的系統，基層社康每天服務上千人次的模型這些才是實打實的成績單。”中國科學院院士、中國科學院數學與系統科學研究院研究員袁亞湘如是說。

針對AI產業中算法與硬件適配的“最后一公里”的痛點，研究院孵化的智子芯元更研發出高效工具，成功將大模型在國產芯片上的部署時間從數天縮短至38分鐘，推理速度最高提升139倍，打通了異構計算的連接堵點。這意味著，國產算力上的AI應用，有了一條更快、更輕的上路通道。

“研究院這十年，最打動我們的不是論文數量，是‘解題能力’。”香港英諾投資天使基金創始合伙人譚偉豪表示，以孵化的智子芯元為例，從發現“算法與硬件適配”這個產業痛點，到做出能大幅壓縮部署時間的產品，再到獨立融資、走向市場，這條產業化路徑走得非常清晰，“我們投項目，說到底投的是兩樣東西：一是團隊有沒有啃硬骨頭的定力，二是技術有沒有扎進產業的能力。研究院在這兩點上，都給了我們充分的信心。”

十年來，研究院的技術觸角已延伸到更廣闊的工業腹地。在科學計算領域，團隊研發出突破國際壟斷的“仙鵬求解器”，又打造出自主可控的高性能流體力學求解器，用分布式集群和并行算力，為云計算、醫藥物流等場景的行業求解器按下加速鍵。在工業控制領域，研究院打造的工業AI編程平臺，讓AI學會理解控制邏輯，自動生成可部署的PLC程序。AI的角色，正從“代碼生成工具”升級為“工業控制工程生成工具”。

面向下一個十年，研究院將聚焦三大核心能力——數據壁壘構建、數學建模算法設計、低成本國產AI部署。對標全球頂尖，深耕自主創新。

中國科學院院士、中國科學院數學與系統科學研究院研究員馬志明表示，希望研究院能在“數學驅動產業”這條路上走得更深、更遠，更要敢于進入更多“無人區”，用數學的方法為產業求解新問題，并成為培養應用數學復合型人才的重要陣地。

編輯 | 祝余

終審 | 潘凌燕