大灣區(qū)經(jīng)濟網(wǎng)訊，12月7日，2025大灣區(qū)科學論壇人工智能分論壇暨第六屆中國（廣東）人工智能論壇在廣州舉行。百度首席技術(shù)官、深度學習技術(shù)及應用國家工程研究中心主任王海峰在論壇上發(fā)表主題演講時指出，當前人工智能正以前所未有的速度加速演進，科學智能（AI for Science）已成為全球科技競爭的新焦點。他強調(diào)，深度學習的強擬合能力、跨尺度跨模態(tài)建模能力以及機理與數(shù)據(jù)深度融合能力，正在為科學研究帶來顛覆性的新方法。

王海峰在演講中系統(tǒng)闡述了深度學習平臺對科學智能的基礎支撐作用。他表示，深度學習平臺下接芯片、上承應用，相當于"智能時代的操作系統(tǒng)"，通過高階微分方程快速求解、復數(shù)計算高效穩(wěn)定、超大規(guī)模深度學習高效訓練、異構(gòu)算力全場景適配等技術(shù)創(chuàng)新，為科學研究提供強大技術(shù)支撐。以百度飛槳為例，作為我國首個自主研發(fā)的產(chǎn)業(yè)級深度學習開源開放平臺，其集核心框架、基礎模型庫、端到端開發(fā)套件、工具組件及星河社區(qū)于一體，有效降低了AI開發(fā)和應用的門檻，促進了AI技術(shù)的普惠發(fā)展。

在技術(shù)突破方面，王海峰介紹，通過算子拆解、編譯器自動優(yōu)化等創(chuàng)新手段，飛槳突破了傳統(tǒng)數(shù)值方法的性能瓶頸。在復雜流場建模、熱仿真等任務上，求解速度大幅超過傳統(tǒng)數(shù)值方法；其中在高雷諾數(shù)流場重建任務上求解速度提升40多倍，在芯片快速熱仿真任務上求解速度更提升130多倍。針對科學計算中的核心能力復數(shù)計算，飛槳構(gòu)建了原生復數(shù)數(shù)據(jù)類型、復數(shù)高階自動微分及傅里葉變換算子庫，實現(xiàn)了極致性能與完備功能的復數(shù)計算體系。

面對科學計算大模型訓練的高性能門檻，王海峰表示，飛槳采用大規(guī)模自適應混合并行訓練技術(shù)，通過端到端自適應分布式訓練、自動容錯等技術(shù)，實現(xiàn)了高效、穩(wěn)定的大規(guī)模深度學習訓練。同時，飛槳已適配60多個系列芯片，通過軟硬件分層對接、計算存儲通信組合優(yōu)化等技術(shù)，有效降低了硬件適配成本，提升了計算效率。

在應用案例方面，王海峰展示了深度學習在工業(yè)制造、生物醫(yī)藥和材料科學等領域的巨大潛力。在高鐵空氣動力學設計中，基于飛槳的高鐵外形仿真設計將仿真計算周期從天級縮短至秒級；在生物計算領域，HelixFold系列模型在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測、生物分子相互作用建模等任務上持續(xù)取得突破，業(yè)界首個生物分子結(jié)構(gòu)推理大模型HelixFold-S1基于引導規(guī)劃的采樣策略，實現(xiàn)了"先接觸預測、后引導采樣"的推理過程，突破了復雜結(jié)構(gòu)預測的性能瓶頸。

王海峰在演講最后強調(diào)，人工智能將重塑科研范式，加速科學發(fā)現(xiàn)與科技創(chuàng)新。他呼吁產(chǎn)業(yè)界、學術(shù)界與科研機構(gòu)加強協(xié)同，為加快人工智能發(fā)展、實現(xiàn)高水平科技自立自強貢獻更大力量。本次論壇的舉辦，為粵港澳大灣區(qū)人工智能領域的創(chuàng)新發(fā)展注入了新動能，也為科學智能技術(shù)的應用與推廣搭建了重要交流平臺。

來源：大灣區(qū)經(jīng)濟網(wǎng)

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