依托智能算力实现高效模型训练与推理，极大加快了人工智能在科研领域的应用创新。国内高校院所和算力企业也在加快产学研合作步伐，推动智能算力在科研领域落地。
南开大学智能计算系统研究室在眼底图像血管分割研究中，借助高效人工智能计算开源框架，将单张眼底图像的推理速度提升了2.4倍，从而推动眼底图像分析技术的临床应用；上海人工智能实验室和临港实验室、上海交通大学、复旦大学等紧密协作，仅用2个月就发现、验证了2个癌症新靶点；鹏城实验室通过中国算力网整合20余座城市的算力节点，依托“鹏城云脑Ⅱ”服务数万名科研人员……
在清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松看来，人工智能有望成为驱动科学范式革新的重要工具。在人工智能驱动的科研范式变革中，要善于利用智能算力发现“根节点”问题，如大模型预测蛋白质结构等，“解决它，就可能给该领域带来根本性变化”。
成果落地加快，适配多样化应用场景
国务院印发的《关于深入实施“人工智能＋”行动的意见》提出，“强化智能算力统筹”“推动智能算力供给普惠易用、经济高效、绿色安全”。
位于内蒙古呼和浩特的伊利现代智慧健康谷，牧场里的奶牛拥有专属的“健康档案”。基于阿里云提供的人工智能算力以及飞天操作系统，伊利构建了“一云多芯、一云多算”的智能算力基础设施，为人工智能应用提供了稳定、弹性的部署环境，并且将决策算法和生成式大模型融入生产和供应链领域。
“靠人工观察奶牛健康状态，效率低且主观性强，现在通过计算机视觉识别奶牛眼部特征，我们能够对奶牛健康进行实时监测与精准饲喂管理，有效提升了产奶质量。”伊利集团数字科技中心数字技术总监程国强介绍，在伊利智能工厂，智能算力赋能自动化生产线，不断提升生产和管理效率。
“目前，伊利已开发超800个智能体。大模型覆盖订单履约、库存周转、物流时效等70%的供应链场景，显着降低了原辅料临期、积压及缺货风险。”阿里云解决方案高级总监贾朝辉表示，未来他们还将打造“智算云”，并结合牧草种植、奶牛健康等专业数据和行业知识，共同开发农牧行业大模型。据介绍，自2023年开源第一款模型以来，阿里通义大模型在全球下载量突破6亿次，衍生模型突破17万个。 |
