携手昇思，探索AI+科学计算的无尽前沿

【2025年5月24日，北京】鲲鹏昇腾开发者大会2025（KADC2025）期间，以“昇思MindSpore AI4S：AI助力科学探索无尽前沿”为主题的昇思MindSpore AI for Science（AI4S）专题论坛顺利举办。论坛聚焦昇思MindSpore AI开源社区携手科研专家的创新成果与生态运作进展，4位来自昇思MindSpore开源社区的开发者分享了昇思框架技术、AI4S生态及成果实践，现场上百位高校科研院所、企事业单位AI开发者参会，共同探讨技术发展趋势。

昇思MindSpore AI for Science（AI4S）专题论坛

昇思MindSpore开源社区理事长在致辞中表示，过去十年，人工智能的突破重塑了人类探索世界，进行科学研究的范式。昇思MindSpore致力于构建使能AI大模型与科学计算双轮驱动的前沿基础软件，并联合开源开发者打造活跃的创新生态。近期，社区升级了科学计算使能套件MindSpore Science，发布了流体仿真套件、地球科学套件、化学材料套件和量子计算套件全新版本，并将全新推出能源领域套件，在电力调度、矿藏勘探等场景提供AI基础能力和应用案例。同时，昇思开源社区已经搭建了完整的治理架构，面向广大开发者实现共建、共治、共享。今年社区将以更大力度激活SIG组运作，以强大的技术、丰富的资源支持，助力开发者和社区共成长、在社区贡献代码、创新项目。

昇思MindSpore开源社区理事长丁诚

华为AI4S应用及系统优化专家王永忠博士分享了AI for Science领域业界进展情况与未来发展趋势，指出AI for Science领域应用方向朝着数据和模型规模持续增大，深度融合物理机理的方向发展。同时，王永忠博士还介绍了昇思MindSpore在AI for Science方向不断强化高阶自动微分、科学计算算子等基础能力并持续与业界联合打造领域前沿应用的情况，详细介绍了AI流体、生物等套件联创成果。

华为AI4S应用及系统优化专家 王永忠博士

昌平实验室研究员刘思睿介绍了利用先验知识和约束条件提升计算机模拟生命分子结构预测准确性的实践。进一步地，利用GRASP方法可进一步通过单向推理整合多种实验数据，加速高精度约束条件下的分子对接过程。刘老师指出，通过合理的模型设计，团队基于昇思MindSpore打造深度学习模型与实验信息形成协同共生关系，最终实现AI计算与实验双赢的局面。

孟昌平实验室研究员 刘思睿

中国海洋大学物理海洋教育部重点实验室陈毅鹏博士分享了以ENSO预报为场景，基于昇思MindSpore实现了多种差分、插值算子，通过AI模型结合动力学机制，并进一步打造了ENSO ZC模式和NeuralZCM等成果，未来将持续投入基于昇思MindSpore的AI+动力学模型，打造可微、可解释的物理海洋模型。

中国海洋大学物理海洋教育部重点实验室 陈毅鹏博士

中国科学院大连化学物理研究所副研究员周吉彬介绍了化工在国民经济中的重要性以及以AI赋能化工流程的必要性和可行性，并具体介绍了智能化工大模型发布以来，通过CoT等新技术不断强化模型能力，模型准确率不断提升的可喜成果；并进一步介绍了大模型结合具身智能和智能体等技术开展化工工艺流程、多功能催化剂颗粒分析等工作，能够大幅化工领域工作效率。未来，智能化工大模型还会持续通过各种新技术不断强化模型能力，丰富应用场景，促进化工领域新质生产力发展。

中国科学院大连化学物理研究所副研究员周吉彬

昇思MindSpore聚焦AI基础软件技术演进与开源社区共建，围绕产品打造技术领导力与繁荣的生态，使能大模型创新、携手开发者一起加速人工智能产业与科学研究发展。