上海交大官宣:超级平台,正式启用!

在全球科技竞争日益激烈的背景下,科研范式正向跨学科、智能化、高通量方向加速转型。上海交通大学抢抓时代机遇,以“重塑科研范式”为目标,以“打开学科之间边界、打开理论与实验边界、打开科研与产业边界”为抓手,提出建设全球领先的 “超级科研平台” 。6月23日,上海交通大学与深势科技签署战略合作协议,依托AI-X研究院,推动超级科研平台的启用与迭代。


构建超级科研平台

变革高校科技创新范式


超级科研平台是一个以科学发现为目标,全流程、智能化、规模化、分布式的科研平台。平台将以“玻尔科研空间站”为支撑,与学校的图书馆、计算中心、分析测试中心一体化贯通,打破数据孤岛,重塑科研工作流,实现算力、数据、仪器设备等跨学院、跨平台的共享与弹性调配,打造文献-计算-实验的干湿闭环、快速迭代系统,降低科研门槛,加速科研进程,促进学科交叉创新,打造平台化科研时代的新型科研基础设施。超级科研平台将提供一站式调研、计算模拟、实验测试等流程,致力于实现科研全流程的无缝衔接。上海交大将以“超级科研平台”为载体,推动科研模式从传统单点突破向跨学科、智能化、协同化转型,为国家培育新质生产力提供核心支撑。


签署战略合作协议

培育产学研协同创新生态


在平台启用仪式上,上海交通大学与深势科技签署战略合作协议,双方将充分发挥各自优势,依托AI-X研究院,共同推动基于全国产自主可控AI基础设施的产学研生态建设,构建具有全国影响力的学术生态体系,培育具有全球竞争力的产业生态格局,为人工智能技术的创新发展和广泛应用注入强大动力。同时,研究院将围绕训练科研大模型、构建智能体生态、共建AI for Science基础设施等关键内容开展研究工作。

上海交通大学人工智能学院执行院长王延峰,深势科技创始人兼首席执行官孙伟杰代表合作方签署协议。上海交通大学校长、中国科学院院士丁奎岭,上海交通大学李政道研究所副所长、中国科学院院士丁洪,上海交通大学科研院院长周永丰,上海交通大学图书馆馆长程金华,上海交通大学网络信息中心主任薛广涛,上海交通大学分析测试中心主任陈峰,深势科技创始人兼首席科学家张林峰见证签约。

未来,超级科研平台将成为支撑前沿科研的开放智能平台,并将以此为抓手联合全球顶尖机构,提升我国在国际科研合作中的话语权,建设国际科研合作的桥头堡。同时,平台将聚焦重点行业与新兴领域,建设新质生产力孵化基地。


加大AI for Science投入

迎接Alpha Einstein时刻


在平台启用仪式上,丁洪教授围绕《迎接大科研时代:上交超级科研平台》进行了主题分享。丁洪表示,当前,全球科技创新竞争已进入以人工智能(AI)为核心驱动的新阶段,AI for Science正重塑科研范式,成为国家科技竞争力的关键指标。在这一背景下,上海交大以“超级科研平台”为抓手,致力于打造全球领先的AI科研生态,推动中国从跟跑者、并跑者向领跑者跃迁。

丁洪表示,AI for Science是实现原始创新的重要路径,“平台模式”是当前实现原始创新的重要环节。2016年AlphaGo吸引全球关注时,他曾畅想过科学界是否会出现Alpha Einstein(智能科学家)。现在看来,随着“读”“算”“做”各环节的智能化,“干湿闭环,快速迭代”的超级科研智能体与科研基础大模型体系,形成了持续发展的智能系统,Alpha Einstein(智能科学家)可能就在不远处。丁洪强调,平台建设的目标是要让更多年轻的科技力量加入进来,尤其是技术社区,共建科学智能生态,加速科研创新。


使用案例

此次发布的上海交通大学“超级科研平台”是以玻尔空间站的集成化、智能化、协同化为核心,通过三大模块重构科研全流程。

第一大模块:构建科学研究的“智慧导航”

以智慧图书馆为例,科学导航可实现亿级资源智能调取,集成1.6亿预解析文献、课程与数据库,支持“千人千面”推荐。例如,输入“量子材料设计”,AI不仅返回相关论文,还会自动提取方法、结论及数据关联,甚至推荐跨学科的潜在突破点。同时科学导航能够起到知识再生产中枢的作用,可动态生成个人知识图谱,将课程理论、前沿论文与实验数据智能关联。严骏驰教授的《深度学习与应用》课程已通过平台匹配实时科研案例,吸引超千名学生参与,实现“学研一体”。

第二大模块:打造AI for Science的“计算中心”

在计算中心上构建的异构算力可实现“一键开跑”功能,独创调度系统可将算力获取从“周级”压缩至“分钟级”。愿景是未来一名材料专业的学生可同时调用校内集群和云端超算,完成传统需数月才能实现的分子模拟。计算中心还负责打造科研App Store生态,提供模块化开发平台。可随时方便调用如建模APP MatModeler,基于表征大模型的全场景分析工具Uni-AIMS,高精度蛋白质预测工具Uni-Fold,电解液设计智能研发工具Uni-ELF等,用户无需编码即可训练AI模型,开发成本降低近百倍。未来还将进化成AI Agent,自动拆解任务并调用算法。

第三大模块:建立人工智能的“分析测试中心”

例如高文旆团队的“智能涂层实验室”通过AI控制机械臂,实现材料制备-表征-测试全流程自动化;樊春海院士的DNA合成平台将核酸设计效率提升5倍。值得注意的是,分析测试中心还能够实现表征“超维视界”,在建的“表征超级OS”可自动解析电镜、质谱数据,生成三维模型,让科学家“一眼洞穿物质本质”。


来源:人工智能学院

通讯:李天真、曾玉竹

责任编辑:陈煜阳

主编:金雪

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更新时间:2025-06-25

标签:科技   大官   上海   正式   平台   科研   智能   上海交通大学   人工智能   生态   范式   计算中心   表征

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