当前，AI驱动的全自动科研正深刻重塑基础科学与前沿技术的创新范式。华为与嘉庚创新实验室携手共进，立足前瞻布局与顶尖科研能力，共同构建了自动化科研完整架构。该架构依托华为科研军团智慧科研解决方案，通过华为鲲鹏高性能算力与昇腾智算算力构建自主创新算力底座，实现了从知识沉淀、智能决策、精准执行到闭环迭代的端到端智能科研体系，充分体现了嘉庚创新实验室在科研范式革新领域的引领作用。

伴随高性能计算、人工智能、具身智能等前沿技术的快速发展，嘉庚创新实验室的洪文晶教授团队以超前布局和前瞻视野，对实验室进行迭代升级，将科研全流程推向系统化、工程化、智能化，逐步搭建起支撑AI for Science的完整架构，从产业纵深维度可以拆分为以下五层：

一、算力底座层：

自主创新的算力基石

算力底座是整套架构的核心根基，为全链路科研任务提供坚实、完备的算力支撑。依托智慧科研解决方案，华为以鲲鹏+昇腾双引擎打造了自主创新的算力底座：鲲鹏高性能计算集群提供高并发、高稳定的海量数据承载、高性能计算仿真、多智能体部署能力；昇腾智算算力集群提供大语言模型训练推理、CV类AI模型推理能力。目前，该算力底座已完成与嘉庚创新实验室需求的深度适配，实现了全量科研计算、知识累积等任务的可信承载与安全管控，为上层架构筑牢了自主创新根基。

二、数据标准化层：

统一实验室数据标准

构建覆盖“设计—建设—运行”全链条的通用技术规范，破解系统集成复杂度高、数据互通受阻等现实难题，为人工智能与新材料、生物医药等领域的深度融合提供标准化保障，推动研发范式从“经验驱动”向“数据驱动”加速转型。同时降低设备厂商的适配门槛，助力智能仪器规模化推广应用；为AI模型与实验设备的深度融合建立统一标准，推动“AI设计—机器人验证—数据反馈”闭环的产业化落地，带动智能实验室相关产业稳步发展。

三、科学计算与模型层：

通过“干实验”验证科学假设

高性能计算仿真、AI for Science科学模型、AGI大语言模型与智能体协同发力，全方位赋能科研工作。以材料结构设计与筛选为例，其中AI for Science科学模型可承担初筛任务，快速筛选出符合基础性能要求的材料结构，大幅缩小筛选范围、降低研发投入；高性能计算仿真负责精筛工作，对初筛后的候选结构进行高精度模拟、性能验证，明晰材料结构与性能的内在关联；智能体调度统筹协调全流程，保障初筛、精筛的高效衔接与合理任务分配，提升筛选效率；AGI大语言模型提供全方位支撑，整合材料化学领域文献、物性数据等知识，辅助科研人员优化筛选规则、解析仿真结果，高效完成材料结构设计与筛选工作，加速材料研发进度。

四、自动化执行层：

无人化“湿实验”的精准落地

与自动化实验平台无缝对接，无需人工干预即可完成实验配置、代码运行与操作落地。嘉庚创新实验室已建成全自动化智能实验室，实现AI配方筛选、机器人自主实验制备、全自动表征测试的全链路无人化运转，研发效率实现数倍级提升，让科研任务执行更高效、更精准。

五、复盘迭代层：

驱动科研能力的自我进化

复盘迭代层是整套体系的顶层闭环核心，推动科研体系持续优化升级。实验结束后，系统会自动进行全流程复盘，智能判定实验成败原因、验证科学假设合理性，并沉淀最优实验方案。依托实验结果的数据回流与反向更新，形成“科研实践→复盘沉淀→能力升级→全新科研”的持续正向循环，构建起具备自我进化能力的全自动科研体系。

基于华为智慧科研解决方案，华为与嘉庚创新实验室开展的深度合作，实现了三大核心价值：

1、领先的算力底座：

以华为鲲鹏+昇腾全系列技术为核心，打造完全自主创新的科研底层与软硬件支撑体系，全面满足科研人员在数据治理、高性能计算仿真、AI for Science科学模型、AGI大语言模型、多智能体协同等方面的综合需求。

2、科研范式革命：

深耕自动化科研的前沿探索，初步搭建起可稳定运行的自动化科研架构，探索以AI驱动代替部分人工试错流程，推动科研模式向智能化、自动化方向探索性演进。

3、顶尖引领示范：

建成全系列智能科研架构，在科研基础设施建设与创新发展方面形成了可复用的实践经验，为相关科研机构提供了具有参考价值的“中国方案”。

未来，双方将持续深化合作，围绕全自动科研的关键核心技术开展攻关，不断探索AI for Science在基础科研中的应用路径，助力提升我国基础科研的智能化水平。

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