隨著AI的不斷進(jìn)化與迭代，其已經(jīng)從一種輔助工具，演變?yōu)轵?qū)動科研范式變革的核心力量，其應(yīng)用已滲透到從提出假設(shè)到實驗驗證的科研全流程，顯著提升了科學(xué)發(fā)現(xiàn)的效率和邊界。

“AI for Science”成為發(fā)展趨勢，如今AI在生命科學(xué)、物質(zhì)科學(xué)、地球與環(huán)境科學(xué)、工程科學(xué)、天文等多個學(xué)科已深度滲透。如美國和英國的三位科學(xué)家利用AlphaFold 2（人工智能應(yīng)用程序）已成功完成大約兩億種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的預(yù)測（幾乎已窮盡所有已知蛋白質(zhì)），并借此成果榮獲2024年度諾貝爾化學(xué)獎。

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AI在高能物理有怎樣的應(yīng)用？

論及與人工智能的結(jié)合，高能物理或許是最早的學(xué)科之一。

高能物理又稱之為粒子物理，是 20 世紀(jì)后半世紀(jì)最紅的物理學(xué)分支，主要研究比原子核更小的微觀物質(zhì)，以及微觀物質(zhì)在高能量下的變化。在粒子物理中，有個“基本粒子”概念，指的是組成物質(zhì)的最基本單位。隨著物理學(xué)不斷發(fā)展，基本粒子的內(nèi)涵也在變化。曾經(jīng)，原子被認(rèn)為是基本粒子。20 世紀(jì)初，科學(xué)家發(fā)現(xiàn)原子是由電子和原子核組成的。后來，又發(fā)現(xiàn)原子核由質(zhì)子和中子構(gòu)成，而質(zhì)子和中子由更基本的夸克組成。根據(jù)粒子物理中的“標(biāo)準(zhǔn)模型”，基本粒子共 61 種，包括 36 種夸克、12 種輕子、12 種媒介子以及 1 個希格斯粒子。已知的所有粒子，都由這些基本粒子組成。粒子物理科學(xué)家做的事概括起來，就是不斷研究粒子的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和性質(zhì)，發(fā)現(xiàn)新的、更小的粒子。

早在上世紀(jì)八十年代，粒子物理學(xué)家就開始了對人工智能（AI）的研究。到2010年前后，機(jī)器學(xué)習(xí)成為標(biāo)準(zhǔn)工具。以深度學(xué)習(xí)為代表的AI技術(shù)被深度應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析和信號篩選。如今隨著人工智能的進(jìn)一步強(qiáng)大，科學(xué)家們也對AI有了更多的期待。近期，在光合組織2025人工智能創(chuàng)新大會上，中國科學(xué)院高能物理研究所研究員、國家高能物理科學(xué)數(shù)據(jù)中心主任陳剛在接受芯師爺?shù)让襟w采訪時分享了他對于AI賦能高能物理研究的見解。

陳剛表示，在過去五年多的時間里面，國家高能物理數(shù)據(jù)中心和中科院高能物理研究所在人工智能方面做了非常多的工作。我們利用人工智能技術(shù)，包括大模型和智能體，進(jìn)行科學(xué)數(shù)據(jù)分析，一方面顯著提升了分析的質(zhì)量與精度，另一方面也通過訓(xùn)練這些模型，使其能夠逐步自主開展科學(xué)研究工作。這相當(dāng)于是像培養(yǎng)學(xué)生一樣訓(xùn)練大模型或智能體，讓它在有人指導(dǎo)的情況下分析物理數(shù)據(jù)，并重現(xiàn)已知的新物理現(xiàn)象。目前，它已具備相當(dāng)于研究生的能力。陳剛強(qiáng)調(diào)，“未來若能進(jìn)一步推進(jìn)，它將有望自主進(jìn)行科學(xué)發(fā)現(xiàn)，這一點意義重大。當(dāng)前常見的人工智能主要幫助提高科研效率和智能化水平，但尚未實現(xiàn)自主科學(xué)發(fā)現(xiàn)。如果能在這一方向上取得突破，推動其開展自主探索，將具有深遠(yuǎn)的影響。當(dāng)然，這條路還有很長的距離要走。”

值得一提的是，對于普通人來說，大家對于高能物理的認(rèn)識大多停留在其實驗工具——大型對撞機(jī)。此前國內(nèi)科研界就是否要建設(shè)大型對撞機(jī)引發(fā)過討論。隨著AI的能力越來越強(qiáng)，大型對撞機(jī)的建設(shè)是否還有必要？

對于這個問題，編輯問了下AI，它的回答是，AI的介入沒有降低，反而極大地提升了對撞機(jī)的科學(xué)價值和必要性。它使我們有能力去設(shè)計和解析更復(fù)雜、更強(qiáng)大的實驗。將建造對撞機(jī)的巨額投入，單純與AI工具的研發(fā)成本對比，是一個誤區(qū)。它們是人類探索物質(zhì)最深層次結(jié)構(gòu)不可分割的“一體兩面”：對撞機(jī)是拓展認(rèn)知邊疆的“探險船”，而AI是駕馭這艘船駛向未知的“智能羅盤”。

實際上，國際上對建造未來大型對撞機(jī)有共識，歐洲正在緊鑼密鼓地規(guī)劃未來環(huán)形對撞機(jī)FCC，作為大型強(qiáng)子對撞機(jī)LHC的下一個替代裝置。

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國產(chǎn)算力解決方案如何賦能科研？

人工智能之能快速發(fā)展，離不開底層資源的支持，如算力資源、電力資源等。

在2020年之前，全球科研實驗室確實普遍采用“英特爾CPU+英偉達(dá)GPU”作為高性能計算和人工智能研究的主流硬件方案。但礙于地緣政治的影響，我國需要實現(xiàn)算力的自主可控，國內(nèi)很多實驗室和機(jī)構(gòu)都在加強(qiáng)對國產(chǎn)算力方案的支持。

圖源 | 中科院高能物理研究所官網(wǎng)

對于國產(chǎn)方案在實際應(yīng)用中的表現(xiàn)，陳剛表示，目前國內(nèi)的處理器、算力卡、存儲器的能力都很不錯，和國內(nèi)先進(jìn)的系統(tǒng)配合著用起來，實際的表現(xiàn)并不比國外的差?！?/strong>我經(jīng)常和一些國外同行講，我們已經(jīng)開始將計算和存儲等軟硬移植到國產(chǎn)硬件平臺，他們也很感興趣，希望能夠用上中國的方案。”

陳剛同時提到，此前高能物理方面大部分是用CPU集群做科學(xué)計算和數(shù)據(jù)分析，現(xiàn)在則用海光信息的DCU等算力卡做數(shù)據(jù)處理，這個切換的過程中，需要將原來的算法和軟件移植到新的硬件上。陳剛強(qiáng)調(diào)，“這也是很好的機(jī)遇，能夠充分地利用我們國產(chǎn)的芯片，同時也能夠使得國內(nèi)國產(chǎn)芯片進(jìn)一步發(fā)展，這是相輔相成的過程。”

曙光信息與中科院高能物理研究所的聯(lián)系和合作比較早。根據(jù)公開信息，2017年，曙光信息中標(biāo)高能所的服務(wù)器及配件采購項目。2025年4月，中科院高能物理研究所選用曙光 AI 解決方案作為算力支撐，聯(lián)合 DeepAI 深算智能引擎，自主研發(fā)出高能物理領(lǐng)域首款聚焦知識挖掘與發(fā)現(xiàn)的 L2 級大模型 —— 溪悟 (Xiwu)。今年8月，中科曙光攜手高能所共同發(fā)布“基于國產(chǎn)GPU加速卡的科學(xué)大模型聯(lián)合方案”，共同發(fā)力推動AI for Science研究，讓AI技術(shù)深度融入科學(xué)研究。

談及與曙光信息和海光信息的合作經(jīng)驗，陳剛指出，在過去的很長一段時間，高能物理研究所與曙光、海光等廠商進(jìn)行軟件驗證與合作，利用其生態(tài)對軟件進(jìn)行優(yōu)化。一方面充分發(fā)揮硬件性能，另一方面確保計算精度達(dá)到可接受水平，從而保證科學(xué)成果的可信度。曙光在人力、物力等方面給予了大力支持，合作成效顯著，這為以后科學(xué)數(shù)據(jù)中心與廠商的合作奠定了良好基礎(chǔ)、提供了樣本。而且，高能物理研究所在科研時的國際合作比較多，在科學(xué)數(shù)據(jù)領(lǐng)域拓展國際協(xié)作，在這個過程中能幫助帶動國內(nèi)企業(yè)“走出去”，具有重要意義。在人才培養(yǎng)方面，雙方專家與工程師協(xié)同工作，既培養(yǎng)青年科學(xué)家成長為領(lǐng)域?qū)＜遥泊龠M(jìn)企業(yè)通過反饋提升自身能力。

在本次光合組織大會上，廣州國家實驗室、天津大學(xué)、湖南應(yīng)用數(shù)學(xué)中心、中科院高能所、國家天文臺、中科院大氣所、中石油東方物探、中科曙光、合肥大數(shù)據(jù)公司等22家頂尖高校、科研機(jī)構(gòu)及企業(yè)共同發(fā)起 “科學(xué)智能聯(lián)合攻關(guān)行動” 。該行動旨在系統(tǒng)性地推動人工智能與生物信息、地球科學(xué)、能源材料、醫(yī)療衛(wèi)生、工業(yè)智造等關(guān)鍵領(lǐng)域的深度融合，促進(jìn)科研智能化發(fā)展。行動將重點圍繞科學(xué)大模型開發(fā)、超智融合算力平臺建設(shè)、模型訓(xùn)練推理優(yōu)化、科學(xué)數(shù)據(jù)開放共享等方面開展協(xié)同工作。這標(biāo)志著，在開放架構(gòu)與生態(tài)協(xié)同的路徑上，中國AI for Science 正從單點技術(shù)突破，邁向 體系化攻關(guān)與系統(tǒng)性轉(zhuǎn)化 的新階段。光合組織透露，行動啟動后，在未來三年內(nèi)預(yù)計將推動超過20個行業(yè)級AI4S軟硬協(xié)同解決方案落地。

注：封面圖由即夢AI生成

參考內(nèi)容：

PingWest品玩—《反對建大型對撞機(jī)？先了解高能物理好吧》