前 言
随着大模型与科学智能应用的加速渗透，决定模型能力上限的关键因素正从更大的参数规模转向更高质量的数据供给：一方面，大模型的训练、对齐与持续迭代对高质量、结构化、可追溯数据集的依赖显著增强，高质量数据已成为决定模型泛化能力与可靠性的关键生产要素。另一方面，在产业与科研场景中，受实验成本高昂、周期漫长、数据敏感性与合规约束严格，以及采集标注标准不一等多重现实因素制约，高质量数据集长期处于稀缺状态；加之真实数据往往难以覆盖长尾工况与复杂条件，致使“有效数据供给不足”成为科学智能规模化落地的核心瓶颈。在这种背景下，算力需求不再局限于通用训练，而是进一步扩展到高精度仿真、高质量数据生成，以及“仿真—训练—验证”协同迭代的全流程能力。在“数据生成—模型训练—生态反馈”的闭环中，科学计算主要承担数据生成与计算验证职责，是高质量科研数据的重要来源，也是科研算力体系的核心支撑。面向这一趋势，双精度与混合精度计算、超大规模并行与高效调度、高速互联与PB/EB级数据吞吐，以及在能效与可控性约束下的系统级协同优化，正在成为科学计算平台演进的共性门槛与重点布局方向。
本报告首先厘清科学计算的产业边界与研究口径，系统阐释其概念内涵，辨析其与传统超算、AI计算的融合演进与本质差异，并构建“技术类型×应用领域”的分类框架，全景映射从上游基础设施、中游平台服务到下游应用场景的产业链结构。
在此基础上，报告深入剖析关键技术趋势与核心门槛，量化测算市场规模并进行前瞻性预测；同时，聚焦生物医药、高端装备、集成电路、新能源、新材料、合成生物、地球科学及低空经济等八大典型场景进行深度案例解析。最后，报告统筹研判全球与我国的政策布局及产业布局，旨在为产业各方提供一套可对标、可验证、可落地的决策参考依据。
一、科学计算研究框架与合规口径
(一)科学计算的概念
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。
1.科学计算定位：数据生成环节的核心能力
科学计算在科学智能闭环中承担“数据生成”的核心职能，能力本质由高性能算力与高精度数值仿真共同构成。在算力侧，科学计算提供稳定可扩展的算力底座，重点解决“算力供给与算效提升”,典型能力包括双精度(FP64)高精度计算、超大规模并行与调度，以及面向海量数据的高吞吐处理；在需求侧，随着效率、能耗比、可控性与交付效率约束增强，科学计算正由追求通用峰值转向面向特定负载的体系化优化，通过专用加速器、互联网络、并行软件栈与整机系统的协同创新提升任务算效。
高精度数值仿真是科学计算生成可靠数据的关键手段，其核心是以机理模型为驱动实现“可预测、可验证、可复现”的高保真模拟。数值仿真基于物理、化学与工程机理模型，通过将微分方程、守恒定律、传输方程等离散求解，在虚拟环境中重构复杂系统行为，关注“算什么、如何建模、是否符合真实机理”,从而批量生成贴近真实过程的高质量数据集，为后续数据驱动模型训练提供可控、可信的数据基础。
科学计算产业的核心价值，在于持续供给高可信数据，并提炼能够驱动科学理论优化与创新的关键洞见。依托“仿真+算力”的组合，科学计算为科研与工程提供可规模化的“虚拟实验”能力，科研人员可以通过虚拟实验实现模型理论验证、优化设计与探索创新，同时持续沉淀高质量数据集。
2.模型训练：高质量数据需求与反馈机制
科学智能模型是建立在科学计算长期积累之上的能力延伸层，其核心是在科学数据与机理模型基础上引入机器学习/深度学习。围绕科学问题，将AI方法嵌入模型构建、参数寻优、仿真加速、结果反演与不确定性分析等关键环节，贯穿科学发现、模型求解、仿真计算、实验验证与迭代优化全过程，从而系统性提升科研效率与问题求解能力。
在这一机制中，科学计算提供“机理建模与高可信数据生成”的底座，而科学智能模型侧重于对计算过程与结果进行智能化利用并形成闭环反馈。通过联合学习仿真数据、实验数据与历史科研数据，科学计算从单一“模型驱动”演进为“模型—数据协同驱动”的新模式：AI模型在物理一致性约束下可对复杂数值仿真进行近似替代或快速预测以降低成本、缩短周期；同时科学计算生成的高质量仿真数据为训练提供可信、可控来源，缓解科学问题中的数据稀缺与泛化风险。
3.全球趋势与产业动向：生态闭环加速与关键模型布局
从国家战略与全球科技演进趋势看，科学智能正在从“算法工具”走向“科研体系级能力”,成为各国推动科研范式升级与新型科研产业培育的关键抓手。其核心特征不在于简单叠加AI能力，而在于以科学计算为可信底座，将“高质量数据生成与验证(仿真/机理约束)—模型/智能体构建—实验与制造反馈”贯通起来，形成可持续迭代的生态闭环。换言之，科学智能的上限很大程度取决于科学计算能否提供稳定、可扩展、可验证的算力与数据生产能力，并支撑模型在科学问题上的可解释性与可靠性。
以美国为例，2025年11月启动的“Genesis创世纪计划”,由能源部牵头建设“美国科学与安全平台”,明确将国家级科学计算资源作为底座能力加以整合，并在此之上构建“算力—数据—模型/智能体—AI增强的实验与制造”的一体化体系。在算力层面，该平台整合能源部下属17个国家实验室长期运行的超级计算系统，并与云端AI计算环境协同部署，形成覆盖传统科学计算与智能计算的统一算力基础设施；在数据层面，依托联邦政府数十年科学计算与实验活动中积累的高质量科研数据集，夯实模型训练与验证的数据基础；在模型层面，重点发展面向特定科学领域的专用基础模型和智能体，实现对传统数值仿真与机理模型的加速、替代或协同增强；在应用生态层面，则进一步将科学计算与自动化实验、先进制造深度耦合，推动形成“计算—数据—模型—实验/制造”闭环演进的新型科研体系。该平台围绕先进制造、生物技术、关键材料、核能技术、量子信息、半导体等方向开展集中攻关，充分体现出以国家级科学计算基础设施为核心，对计算、数据与实验体系进行整体升级。这一举措表明，科学智能正从早期服务于局部算法或单点场景的工具性应用，逐步演进为以科学计算能力重构为核心支撑的国家级科研与智能实验/制造体系。
在全球范围内，科学智能的发展焦点已愈发清晰：这不仅是算力规模的比拼，更是以科学计算为底座的高可信数据供给能力、领域模型与智能体的协同求解能力，以及与实验制造环节的闭环集成能力的综合较量。未来科技竞争将聚焦于“高性能科学计算与可持续闭环的科学智能体系”;谁能率先构建起“计算生成数据—数据驱动模型—模型指导实验—实验反馈优化”的一体化闭环链路，谁就能在关键科学领域确立持续的创新迭代速度与产业转化效率优势。
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