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《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。
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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。
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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。
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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。
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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。”
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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
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