中国信通院：2025年科学计算行业发展研究报告

科学智能是面向科学研究领域的新兴方向，可概括为“数据生成—模型训练—生态反馈”三个环节。其中，科学计算定位于数据生成阶段，是高质量科研数据的重要来源和科研算力的核心支撑。其通过高性能计算（HPC）提供强大的算力基础，并结合高精度数值仿真手段，在计算机中重建真实科学过程，从而为后续的智能模型训练提供可靠的数据输入。科学计算与模型训练和智能应用落地共同构成了科研范式的闭环，被广泛认为是继实验科学、理论科学、计算科学和数据密集型科学之后的人工智能驱动科研的“第五范式”。在这一范式中，模型驱动的仿真方法与数据驱动的学习方法双向融合：一方面，人工智能为科学研究提供了全新工具，加速知识发现；另一方面，科学研究提出的高复杂度任务与复杂的约束场景反向驱动 AI 技术演进，形成持续的创新牵引。当前的科学智能产业生态涵盖了底层超算/智算中心等算力基础设施、仿真软件与科研数据资源、智能算法模型，以及面向科研和工程的应用服务，形成了从算力供给到智能科研应用的完整体系。科学智能作为新兴产业具有广阔的发展空间，而科学计算正是这一体系中以数据产生与模型求解为特征的核心支柱。