华为智慧科研全景透视：AI破解科研难题的边界在哪？
摘要：
"深耕生命科学与信息科学等核心科研赛道，推动AI与科研的全面协同。"
凤凰网科技 出品
作者｜董雨晴
华为2025年度财报中，"人工智能"出现了421次。集团内部将其定位为"未来十年乃至更长阶段最具确定性的战略风口"。但这一轮AI究竟该如何扎根于最深奥、最缓慢的科学研究领域，外界始终在持续探寻与尝试。
伴随着本轮AI落地的持续推进，业内也频繁讨论，怎样借助AI助力攻克科学难题，助力科研人员少走弯路。
今年，华为在该领域的布局持续加码，3月携手生态伙伴升级推出智算实验室解决方案，华为正着力在AIforScience（AI4S）方向推进更多落地实践。
近日，凤凰网科技对话了华为AIforScience业务掌门人孙鹏飞，这也是他首次系统对外梳理这场科研场景落地的探索历程。用他自己的话说，这是要将一线积累的产业洞察，反哺至基础研究的最前端环节。
图｜华为科研军团总裁孙鹏飞
扎进实验室最"核心"的阵地
以往，科技企业切入科研赛道，大多扮演"卖水者"角色——售卖算力、软件与工具。华为在AI4S赛道的生态布局则更为稳固、纵深。
孙鹏飞向凤凰网科技透露，华为的布局脉络十分明确："深耕生命科学与信息科学等核心科研赛道，推动AI与科研的全面协同。"
这也是当下科研领域的重点阵地。当前我国的实验室与科研机构架构中，生命科学与信息科学是两大支柱方向，这两大板块也恰好是华为精准卡位的战略支点。
华为将构建科研智能底座的能力整合为四大模块——科研计算、科研服务、科研园区、科研可信空间，它们共同搭建起华为智算实验室方案。从智算实验室方案的落地实例已能感知其"重"的分量。华为与昌平实验室携手打造的TorchFold模型，是业界首个NPU原生的AlphaFold3开源复现版本，原生适配昇腾NPU，有力支撑新药研发与合成生物学突破。在某实验室，华为为其搭建的高性能计算平台已在运行水稻育种与畜禽功能基因组的大数据分析任务。这些场景毫无例外，均卡位AI+生命科学等重大创新领域的核心脉络。
孙鹏飞将这一切归因于华为从"创新1.0"迈向"创新2.0"的必然趋势。"创新1.0聚焦工程与技术突破，我们表现尚可；但创新2.0要求我们在基础理论与底层技术上实现更大跨越。"
帮科研人员节省数月时间
2026年，华为在AIforScience方向的投入持续深化。
孙鹏飞向凤凰网科技表示，就是要"推动AI与科研的全面协同，着重提升基础研究的产业转化效能。"他指出，在生信、材料等领域已显现成效，"借助AI算法将新材料研发周期压缩60%，并与国内多家实验室联合搭建创新平台。"
他的打法是，先在一批最前沿的合作中验证价值，再携标杆案例辐射更多实验室。
基于此，华为智慧科研方案顺势而生。该方案搭建了一个覆盖"文献挖掘→实验设计→实验执行→结果分析"全链路的科研智能体平台，使AI成为科研的核心驱动力。据行业调研，科研人员大量精力被文献调研、参数调试等重复性工作占据，真正用于创新思考的时间通常不足30%。智慧科研方案正是瞄准这一痛点，将AI嵌入科研全流程，大幅削减重复劳动耗时，助力科研人员将更多心力投向科研创新。
华为分享了两个案例。一个是"灵境造物"智能科研工具平台：在产氧电催化剂的筛选场景中，系统可并行评估数百种候选材料的稳定性、反应活性等核心指标，将传统计算集群需数周完成的筛选任务压缩至数小时内完成，显著提升材料筛选效能。另一个是嘉庚创新实验室，此前动辄数年的新材料研发流程，如今可全程无需人工介入，24小时连续运行，效率是人工实验的5倍以上。
这些案例指向同一趋势：AI正将科研从"人工试错"推向"智能发现"。但核心问题也随之浮现——这套方案究竟能推广至多少实验室？华为通过前期的标杆项目逐步验证，客户覆盖率则"根据市场推进动态优化"。
借AI提速科学研究
全球AI4S竞赛已全面打响，全球科技巨头均在积极布局，华为如何走出自己的特色路径？
华为手中的底牌是"智算实验室+智慧科研"解决方案，从底层生态与鲲鹏硬件至MindSpore软件框架实现软硬全自研。路径上也有别于他人——并非聚焦通用算力比拼，而是通过与科研客户协作，快速扎根真实的行业场景。
孙鹏飞将优势归纳为三层：数据安全与高效流转、异构算力整合能力、科研智能体加速垂直场景效能跃升。落到具体产品上，科研可信空间通过融合数据湖、智能数据工具链、数据空间中枢保障科研数据供得出、流得动、用得好、保安全；异构算力调度平台能统筹调度多种异构算力，实现CPU+GPU+NPU多维度策略调度，资源利用效率提升50%；智慧科研方案通过沉淀科研领域的开放模型与智能体能力，让AI自动完成重复性科研事务，让科学家聚焦科研创新。
回到最初那个问题：华为能在AI4S领域"换道超车"吗？
更精准的表述或许是，它无需超车，只需在自己的车道上跑得足够敏捷。第三方数据显示，全球AI4S市场2025年规模约45.38亿美元，预计2032年将达262.3亿美元，这个赛道容得下不止一个玩家。
华为要做的，是在自主创新的底座之上，借中国科研场景的真实诉求，淬炼出一套能跑通、可复制、能闭环的方案。
孙鹏飞未给出任何长期预判。他对凤凰网科技表示："我们要为未来科研行业变革与持续发展，打造最核心的科研引擎。"
这句话或许才是华为的初心，在当下为原始创新注入更多动力支撑，让新技术自然涌现。
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