科學智能正迎來需求深化的關鍵階段：1.0時代，少數科學家打通了AI與科研的連接，讓AI在科學領域初顯潛力;如今，隨著科研邊界拓展和復雜度提升，“技術隱形化、科研專注化”的訴求，正成為科學智能迭代的核心動力。
在此背景下，上海科學智能研究院聯合復旦大學和無限光年打造的星河啟智科學智能開放平臺(NovaInspire: Scientist-Centered AI Open Platform)應運而生。它深度聚焦科研者核心訴求：讓更強、更易用的AI基礎設施與協作平臺自然融入科研全流程，服務更多科學家從技術瑣碎中抽離，專注科學本質，攜手加速未知探索。
作為平臺核心建設方之一，無限光年正以啟智平臺為載體，為星河啟智構建高穩定、高效率的科學智能算力服務平臺，讓這份期待照進現實，讓科研者輕松借力AI技術，真正成為探索的主角。
無限光年啟智Lab 打造星河啟智“算力引擎”
“星河啟智”是面向全球科學家的全鏈路科學智能開放平臺，以科學家為中心提供高價值科學數據、開源模型、高效智算、干濕實驗閉環等全?；A設施，致力于成為科學智能2.0時代的“最強大腦”。
無限光年啟智平臺工程負責人肖允鋒介紹，2.0時代全球科研面臨數據碎片化、算力浪費、跨場景適配難等深層效率瓶頸。為解決這些問題，無限光年專為星河啟智打造的啟智Lab，以智能容錯、動態部署、GPU/CPU融合等技術為前沿科學模型研發提效，建設高穩定高效率算力平臺，從算力調度到場景適配、從穩定保障到國產化兼容，構建“全鏈路算力基座”，讓AI成為科研“隱形助手”。
破解碎片化困局，讓算力資源 “按需流轉”
1.0 時代科研積累的海量數據與模型，因分散存儲、孤立部署等原因，導致算力低效流轉。啟智 Lab 依托 Serverless 動態部署技術，精準應對模型調用的 “長尾效應”—— 當模型閑置時自動休眠釋放資源，調用時即刻喚醒，使單位資源可承載的模型部署量提升數倍，硬件利用率達 92%，將 “閑置算力” 轉化為 “彈性效能”，破解多模型部署中的資源浪費問題。
推理時代的算力協同，CPU/GPU“各展所長”
單一算力架構難滿足多元科研需求。啟智Lab創新CPU/GPU融合調度，能讓兩種算力精準匹配任務特性：CPU 承擔數據預處理、復雜邏輯控制與傳統科學計算，發揮精度優勢;GPU 聚焦模型訓練、大規模并行運算，釋放加速潛力。例如分子生成研究中，通過協同調度將 1.0 時代 8 小時的流程壓縮至 1 分鐘，效率提升 99.7%，算力協同更貼合科研需求。
適配場景多樣性，讓AI“懂”每一個科學領域
科學研究的細分深化使不同學科對AI工具的需求日益多元。啟智Lab以“場景化適配”能力響應這一趨勢：依托啟智平臺的技術底座，接入80多種科學算子(覆蓋量子化學、分子動力學等領域)，讓AI能精準理解不同學科的技術語言。
北京大學楊耀東團隊與漆遠團隊合作實踐顯示，在高維結構搜索中，啟智Lab提供的定制化科研算子通過減少kernel調用次數和數據傳輸開銷，將效率提升2-3倍，這體現了2.0時代“AI隨學科而變”的特點，讓每個領域的科研者都能用上“合身”的工具。
保障長周期穩定，讓科研進程“行穩致遠”
隨著長周期、大規模科研任務增多，連續性保障成為科學智能向深度突破的關鍵。啟智Lab以“智能容錯+自愈引擎”提供穩定支撐：依托啟智平臺的智能容錯與續訓技術，0.2秒內捕獲硬件異常，5秒內切換備用資源，結合訓練快照技術實現99.9%零中斷續訓，避免意外導致的重復計算。例如某生物醫藥團隊用64張A100顯卡訓練分子生成模型時，因節點顯存泄漏突發故障，平臺無縫處理僅延遲 2 小時完成任務，為科研者筑牢穩定支撐。
立足國產算力，筑牢自主創新根基
自主可控的算力基座是科學智能持續發展的重要支撐。啟智Lab依托啟智平臺的國產化硬件適配能力，通過“軟件定義資源”架構實現昇騰、沐曦等國產芯片即插即用，兼容x86/ARM混合架構，且已在萬卡集群環境中驗證穩定運行能力。在技術積累上對“自主可控”需求的響應，為科學智能的長遠發展筑牢根基。
開放協作筑生態 共啟科學智能2.0新紀元
星河啟智科學智能開放平臺的發布，標志著科學智能邁入以協同生態驅動系統突破的 2.0 時代。無限光年以啟智平臺為技術支點，為星河啟智注入高效智算與通用 AI 技術底座，與復旦大學、上?？茖W智能研究院等攜手搭建開放協作網絡，推動以科學家為核心、融合“前沿探索 - 成果應用”的科學創新網絡的發展與繁榮。
無限光年啟智平臺工程負責人肖允鋒表示：“科學智能的突破，關鍵在于讓 AI 技術真正融入科研全流程。我們打造啟智平臺，就是想通過普惠的算力、易用的工具，為科學家減負增效，讓他們能更專注于創新探索 —— 這正是我們支持星河啟智、共建開放生態的初心，最終目標是讓整個科學智能領域更具活力。”
