图片来源：由无界 AI 生成

在快速发展的科技浪潮中，AI 已经从科幻概念变为现实推动力。

从影响生活方式，到重塑工作方式；从提升生产效率，到优化决策过程；从重塑传统产业，到催生全新的商业模式，AI 早已不止限于对话聊天，而是成为推动新质生产力发展的重要力量。

AI 驱动的新时代，正在悄然展开。

过去一年，AI 闪光时刻频现。Neuralink 成功完成首例人类脑机接口植入手术；视频生成模型 Sora 和多模态模型 GPT-4o，推动了生成式 AI 技术的飞跃；诺贝尔颁奖典礼上，AI 首次获得加冕……

从日常生活到科学前沿，AI 正在勾勒出一个科技与人类深度交织的世界。

近日， 全球著名科技市场独立分析机构 Canalys 发布数据称，2024 年第三季度，中国大陆云基础设施服务支出达到 102 亿美元，同比增长 11%，重回两位数增长。

这一增长数据的背后意味着，AI 实际应用正成为云计算发展的关键驱动力。简单理解，云算力应用的增加，背后是大模型的使用在不断扩展，而大模型应用的增长反映的是 AI 技术在实际场景中的深入落地。

事实也正是如此。2024 年的《全球数字经济白皮书》指出，全球 AI 大模型数量已达 1328 个，其中中国占据 36%，位居世界第二。

值得关注的是，中国的 AI 实际应用比例位居全球首位。麦肯锡数据显示，中国 46% 的用户在工作和生活中经常使用 AI，高于北美的 39% 和欧洲的 33%。这一数据不仅体现了中国用户对 AI 技术的高接受度，也印证了中国在 AI 场景落地方面的显著优势。

当前，中国正凭借其广阔的应用场景和产业链整合能力，走出一条差异化的 AI 发展道路。

从制造业到医疗，从交通管理到能源优化，中国的 AI 发展路径深深扎根于实体经济的需求。AI 不再只是“虚拟世界”的高冷技术，而是实体经济中高效决策、提升生产力的基础设施。

这一转变不仅展示了 AI 实用性与可塑性，也标志着 AI 驱动的“新质生产力”时代的到来。

新质生产力的核心，是通过新技术、新模式、新应用的结合，重塑生产关系、提升产业效率。在这场大变革中，AI 既是新质生产力本身的代表，也成为赋能其他领域实现生产力升级的核心动力。

在 2024 年中央经济工作会议上，“新质生产力”被多次重点强调。

会议明确提出，“必须统筹好培育新动能和更新旧动能的关系，因地制宜发展新质生产力”，要“以科技创新引领新质生产力发展，建设现代化产业体系”，要“开展‘人工智能 +’行动，培育未来产业”。

如今，AI 不仅是新质生产力的关键组成部分，也是推动产业智能化的力量，深刻影响着产业的发展方向，通过智能化变革，助力传统产业从“低效”向“高效”，“人工”向“智能”的跃升。

近日，《环球时报》、中国科协、清华大学联合发布了“新质生产力产业实践示范案例”，涵盖人工智能、先进制造、新能源、生物医药、低空经济五大热门领域，各领域分别推出了 5 个科技突破案例。

留心观察不难发现，其中，AI 已经在多个行业中正发挥着越来越重要的作用，推动着产业的转型升级。

以生物医药领域为例，“双十定律”是该领域的长期困扰，即药物研发周期长达 10 年以上，且耗资超过 10 亿美元，其中，中医药行业由于其多成分、多靶点、多病症的复杂性，更是时常面临创新瓶颈。

但 AI 在医药领域的应用，或将有望突破这一定律，大幅加速药物研发进程。

比如，生物医药企业天士力打造的“数智本草”大模型，通过华为云盘古大模型的融合训练，精准调优学习训练了 4000 多万篇文献，在中医药问诊、方剂优化上都有显著效果。同时，依托智能问答与精准计算能力，“数智本草”大模型还在推动中药研发的标准化与智能化。

百年老字号企业云南白药也依托盘古大模型开发了“雷公大模型”，覆盖中医药知识普及、辅助决策、数字化营销等场景，解决了中医药产业链中的“种好药、卖好药、讲好药、开好药”等关键问题。

而在大模型加速为千行百业培育新质生产力的底层，算力更是构建大模型应用能力的关键，也是实现 AI 在各行业广泛应用的基础。

比如，在物流行业，顺丰科技推出的垂域大语言模型“丰语”，就是基于昇腾 AI 云服务提供的澎湃算力，实现了 AI 应用的高效开发与资源利用。这一技术的应用，显著提升了顺丰的运营效率与客户体验。

科大讯飞也联合昇腾云打造了中国首个超大规模国产算力平台——“飞星一号”大模型平台。当前，完全基于昇腾算力原生开发训练的星火大模型已经迭代到了 V4.0Turbo 版本，成为目前唯一基于全国产算力训练的全民开放大模型。

得益于完备的 AI 基础设施，华为云已经在广泛的 AI 落地场景展开探索。国际权威机构沙利文《中国行业大模型市场报告，2024》显示，华为云在行业大模型领域取得政务、工业金融 3 个市场份额第一，并位居医疗、药物、气象以及汽车 4 个领导者象限。

AI 的潜力远远不止于行业应用，它还或将在科学领域掀起一场范式革命。

科学哲学家托马斯·库恩在《科学革命的结构》中提出，每个时代都有一个主导科学发展的“范式”，但范式的转换需要巨大的努力与代价。

从科学研究的演进来看，人类经历了基于观察的“经验范式”、数学抽象的“理论范式”、依赖计算工具的“计算范式”，以及机器学习和大数据驱动的“数据范式”。

如今，AI for Science（AI4S 人工智能驱动科学研究）正在崭露头角，被视为即将到来的第五范式。通过深度融合数据与物理模型，AI4S 打破了传统科学方法在高维复杂问题上的瓶颈，为科学探索提供了全新的路径。

“AI for Science 的科研范式打破了学科界限，同时也破解了以往科研从选题到成果一个人或小圈子的几个人一同攻关，‘小作坊’生产、效率低的难题，让作坊模式向平台科研模式转变。”中国科学院院士鄂维南对此评价道。

尽管 AI4S 仍处于初步探索阶段，但它在多个领域展现出的潜力正在逐步被科学界认可。从 2024 年的诺贝尔奖获奖名单中便可窥见一斑。

2024 年 10 月 9 日，诺贝尔化学奖授予 Demis Hassabis、John Jumper 和 David Baker，以表彰他们在蛋白质结构预测和计算蛋白质设计方面的贡献。

这一成就依托于 DeepMind 开发的 AlphaFold2，这款工具利用多序列比对数据，通过数据驱动的方式，在不到 3 年时间里就成功预测了数亿个蛋白质结构，其精度已接近实验水准，将人类在过去半个世纪的积累扩大成千上万倍。

类似的变革也正在其他领域涌现。

在数学领域，AlphaGeometry 通过神经－符号混合系统，解决了 83% 的国际数学奥赛几何问题；在物理领域，FermiNet 通过参数化量子波函数提升了多电子量子系统的计算效率，在复杂分子系统中捕获了 97% 的相关能量；在化学领域，LapNet 突破了变分蒙特卡罗计算瓶颈，大幅提高了适用性……

可以说，AI4S 正凭借这些实际成果，推动科技革命和新质生产力的进一步发展。

作为科技创新的实践者，华为深刻理解创新研发的关键，也因此更了解科研机构场景需求，华为云也早在 AI4S 领域抢先布局，率先投入实践。

通过盘古大模型，华为云赋能科学研究，在药物研发、基因研究、气象预测和农业育种等领域解决了很多难题，比如加速药物研发，支持蛋白质结构预测，推动全球气象智能预报等等。

此外，为长期助力科研机构一站式开发，华为云还基于昇腾云算力打造了 AI4S 平台，平台服务已覆盖生物医药、计算化学、地球科学、量子力学等 10 多个领域和 80+ 模型，均已经过工程化和产品化，支持开箱即用和二次开发，帮助敏捷创新，提高用户科学计算 AI 开发效率。

基于昇腾 AI 云服务提供的澎湃算力，平台实现了从模型训练到推理的全流程高效运作，为科学家提供了灵活高效的研发环境。

未来，AI4S 的潜力将在更深层次释放。无论是量子计算的基础理论研究，还是复杂流体仿真的高精度模拟，持续投入 AI4S，不仅是为了技术的突破，更是科研范式的重塑。

“AI 驱动的科研新范式标志着人类探索未知之境的加速键已然按下。”

复旦大学计算机科学技术学院教授、博导、上海市数据科学重点实验室主任肖仰华表示，从根本上讲，人的本质或许就在于其超越性，今天，人类以自身的智能为模板创造了 AI，协助人类提升认知与改造世界的能力并续写“创世神话”。

当我们回首科学史时，每一次范式的变革都为人类打开了新的认知大门。当 AI 成为科学家团队中不可或缺的“协作者”时，我们也或将迎来新的知识爆发和科技跃迁。

未来已来，而 AI 的故事，才刚刚开始。