12月20日，以“智能·進化”為主題的2024年創原會年度技術峰會在海南舉辦。大會邀請了數百位行業數字化領軍人、產業大咖、專家，就AI-Native創新場景和實現路徑展開深入討論，共同探索AI在科研、工業、能源、互聯網、零售等眾多領域的落地新范式。
會上，北京大學理學部副主任高毅勤教授、華中科技大學李巖教授等分享了關于AI for Science（人工智能驅動的科學研究）的前沿實踐。
高毅勤教授介紹了生物物理信息加強的AI分子模型構造方法和通過生成式自監督學習提取蛋白質結構的合理離散表示、描述蛋白質穩態構象分布的預訓練模型在統一蛋白質逆折疊和結構預測等任務中的實現。這些分子模型的發展對于建構跨尺度和多模態的生命體系模型具有重要價值。
北京大學理學部副主任高毅勤教授發表主題演講
李巖教授基于華為云盤古藥物分子大模型首次發現了利什曼蟲體內的關鍵毒力蛋白“SCARE1”，并快速篩選出能夠靶向宿主蛋白的新型小分子抑制劑，最終開發出全球首個具有預防效果的小分子抑制劑。藥物研發周期縮短至數月，研發成本降低了60%以上。
華中科技大學李巖教授發表主題演講
投身AI for Science領域，盤古大模型成果豐碩
AI for Science已成為全球人工智能新前沿。多年以來，華為云在AI for Science領域持續深耕，攜手科研領域的專家、學者、機構，不斷降低AI應用門檻，提升科研效率，支持科研敏捷創新，并在藥物研發、農業、氣象、基因等領域取得了一系列的成果。
在藥物研發領域，南方科技大學坪山生物醫藥研究院院長張緒穆院士帶領團隊與華為云展開合作，基于盤古藥物分子大模型進行抗甲流藥物的研發。通過AI靶點篩選、分子優化等能力，盤古藥物分子大模型為張院士團隊快速篩選出多個有潛力的靶點，使原本需要數年甚至數十年才能完成的工作降低至數周，大幅降低試錯成本，節省90%以上的人力和科研費用。此外，經驗證，張緒穆院士所研發的藥物在多個關鍵方面均優于現有藥物，藥效更長、不易產生耐藥性，且副作用更低。
在氣象領域，華為云盤古氣象大模型通過深度學習全球幾十年的氣象數據，實現了空間分辨率為25公里的全球氣象秒級預報。在實踐中，華為云聯合深圳市氣象局打造首個人工智能區域預報模型“智霽”，在區域高質量氣象數據集的基礎上，可快速得到未來5天深圳及周邊地區空間分辨率為3公里，包含氣溫、降雨、風速等氣象要素的預報，為精準防御氣象災害提供有力保障。
此外，華為云海洋智能預報方案在本地高質量海洋數據集的基礎上，可15秒內推理出30天預報結果，在氣象要素、海面鹽度、溫度、海浪高度以及海洋生化指標等眾多維度實現了25公里級的空間分辨率和1小時級的時間分辨率的預報，并且多個指標的預測結果超過傳統模式。華為云智慧農業方案通過AI大模型對種子的基因組合、表型數據、環境參數綜合分析及精準預測，幫助育種家挑選符合實驗目的的種子，大大縮減培育的實驗組數和實驗時間，提高實驗成功率，并且在農作物生長監測、精準施肥與灌溉、病蟲害預警及防治等環節持續創新，提升農業整體的生產效率和質量，助力農業科研、生產及管理的數字化和智能化。
華為云AI for Science科學計算平臺，助力科研工作敏捷創新
為推動科研工作敏捷創新，華為云面向生物醫藥、地球科學、流體等科學領域，打造了將人工智能技術與科學研究相結合的全棧、開放、專業的AI for Science科學計算平臺。
全棧：提供AI算力、加速套件、加速庫、工作流及AI for Science領域模型等，支持敏捷完成模型訓練、微調和部署。其中，昇騰AI云服務提供澎湃AI算力，為大模型的訓練、推理、AI 應用的開發、運行提供穩定可靠的全棧算力保障，滿足AI for Science算力訴求。
專業：平臺服務覆蓋超過6個AI for Science領域和80多個AI模型，未來經過工程化和產品化后將支持開箱即用和二次開發，幫助敏捷創新，提高用戶科學計算AI開發效率。
開放：平臺融合了開源模型能力、自研和三方的閉源模型能力，與眾多高校、實驗室聯合共建。
從藥物研發到農業育種，從氣象預測到海洋智能預報，AI正在改變人類進行科學研究的方式，也在增強人類探索未知和解決復雜問題的能力。未來，華為云將持續夯實AI for Science科學計算平臺，為更多領域的科研創新提供技術和平臺支撐。
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