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從河北興隆觀測站，到海拔4500米的青藏高原冰川，再到距離地球38萬公里的月球表面……中國科學(xué)院的科研團隊，正以AI重構(gòu)科研范式并取得現(xiàn)實突破。未來已來，在國家“人工智能+”行動的號角下，這場始于技術(shù)、終于認知的科技革命，正在重塑人類探索世界的范式。
2025年政府工作報告提出，要持續(xù)推進“人工智能+”行動，支持大模型廣泛應(yīng)用。中國工程院院士、之江實驗室主任王堅表示，“人工智能不是一次工具的革命，而是一次科學(xué)革命的工具或者是科學(xué)革命性的工具?！盇I技術(shù)能力的突破，正在重塑科學(xué)研究的方式和邊界。
作為戰(zhàn)略科技力量，中國科學(xué)院在這一輪科技創(chuàng)新變革中進一步拓展大模型在深空、深地、深海等國家重大戰(zhàn)略需求和前沿科技領(lǐng)域的應(yīng)用，推動科研成果向產(chǎn)業(yè)端高效轉(zhuǎn)化，為我國科技自立自強與數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展注入新動能。
“上天”
耀斑，太陽最劇烈的活動現(xiàn)象之一。近年來，為了破解耀斑爆發(fā)之謎，學(xué)者們從數(shù)據(jù)驅(qū)動角度出發(fā)，用統(tǒng)計方法、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)開展研究。然而，隨著觀測數(shù)據(jù)的不斷積累和數(shù)據(jù)特征維度的不斷增加，模型擬合與模式發(fā)現(xiàn)對算法規(guī)模的要求越來越高。大模型，能預(yù)測太陽耀斑嗎？
中國科學(xué)院國家天文臺的科研人員，以“開展前沿科學(xué)研究”為主要目標，正在探索用AI技術(shù)向太陽這顆火熱的恒星尋求更多科學(xué)要義。金烏·太陽大模型應(yīng)運而生。在Qwen2系列模型的基礎(chǔ)上，國家天文臺科研團隊通過監(jiān)督學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)，訓(xùn)練模型“能夠理解、回答太陽物理問題”和“能夠認識、分析太陽圖像”等基本能力。
金烏網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖。阿里云供圖
在耀斑預(yù)測方面，研究團隊以SDO衛(wèi)星公開數(shù)據(jù)、懷柔基地35厘米磁場望遠鏡數(shù)據(jù)和夸父一號（ASOS）全日面矢量磁像儀數(shù)據(jù)為主要數(shù)據(jù)源進行訓(xùn)練和測試。最終模型展現(xiàn)了卓越的性能，尤其是在X級耀斑的預(yù)測上，達到了95%的準確率和100%的真實陽性率。
“入地”
對中國科學(xué)院的科研人員來說，做學(xué)問、做研究是他們的本分，分擔國家重大任務(wù)是責任，為國民經(jīng)濟服務(wù)是目標。在追日問天的同時，陽光下泛著冷冽藍光的青藏高原冰川，西太平洋的南海碧波之下，一代又一代的科研人員在不斷堅守國家生態(tài)安全屏障。
青藏高原，是世界屋脊、亞洲水塔，是地球第三極，同時也是未來全球氣候變化影響中不確定性最大的地區(qū)之一。過去五十年，青藏高原氣候變暖幅度是同期全球平均值的2倍，這不僅改變了冰川等固態(tài)水與湖泊、河流等液態(tài)水的庫存比例，還因區(qū)域大氣環(huán)流的變化重塑了青藏高原水體的空間分布格局。
面對這一現(xiàn)實挑戰(zhàn)，中國科學(xué)院青藏高原研究所聯(lián)合阿里云自主研發(fā)了首個專注于氣候變化適應(yīng)領(lǐng)域的水-能-糧多模態(tài)推理大模型——洛書。該模型集成訓(xùn)練并整合了科研人員自主研發(fā)的可解釋AI驅(qū)動水能耦合模型“思源”，通義千問最新推理模型Qwen-QwQ和通義千問多模態(tài)大模型Qwen2.5-VL。
洛書模型的核心創(chuàng)新在于其時空特征注意力算法。融合該算法的思源模型在青藏高原復(fù)雜水文環(huán)境下的多點模擬準確率高達98%，在未見數(shù)據(jù)上的泛化能力更超越了許多傳統(tǒng)水文預(yù)測方法的模擬水平，此外，相比傳統(tǒng)水文模型耗時數(shù)周乃至更長的調(diào)參成本，其訓(xùn)練只需花費3個多小時。
“下?！?/strong>
把視線轉(zhuǎn)向南海碧波之下。作為西太平洋最大的邊緣海，南海擁有廣泛發(fā)育的珊瑚礁生態(tài)系統(tǒng)，珊瑚礁生態(tài)系統(tǒng)是地球上生物多樣性最高的生態(tài)系統(tǒng)之一，被譽為海洋中的“熱帶雨林”。珊瑚礁本身能夠高分辨率記錄氣候環(huán)境信息，也是研究過去氣候變化和預(yù)測未來全球變化的優(yōu)良載體。
然而，當前珊瑚礁研究面臨諸多挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)方式的效率低下、成本高昂且容易出錯，已成為制約珊瑚礁研究發(fā)展的瓶頸。面對這一難題，中國科學(xué)院南海海洋研究所楊紅強研究員團隊依托十年積累的海量數(shù)據(jù)，開啟了人工智能驅(qū)動的研究范式轉(zhuǎn)型。他們發(fā)現(xiàn)，大模型在圖像和視頻處理領(lǐng)域已展現(xiàn)出卓越的能力，尤其是在圖像識別與分割任務(wù)中的成熟應(yīng)用，為智能化分析珊瑚礁影像數(shù)據(jù)提供了全新的解決方案。
南海珊瑚識別。阿里云供圖
基于此，研究團隊聯(lián)合阿里云Qwen2-VL多模態(tài)大模型，開發(fā)了名為“瑤華”的珊瑚礁多模態(tài)大模型。該模型通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，實現(xiàn)了對珊瑚種類、覆蓋率及底質(zhì)組成的智能識別與健康評估。目前，“瑤華”已在11萬張照片對43個珊瑚屬的識別任務(wù)中取得突破性進展，整體準確率高達88%，效率較傳統(tǒng)人工判讀提升數(shù)十倍。
展望未來，通過將珊瑚礁研究與人工智能深度融合，“瑤華”有望推動珊瑚礁研究范式的轉(zhuǎn)變，從傳統(tǒng)的經(jīng)驗驅(qū)動邁向數(shù)據(jù)驅(qū)動，進而為脆弱的珊瑚礁生態(tài)系統(tǒng)的保護與管理開辟創(chuàng)新的路徑。
“加速”
科研是基礎(chǔ)創(chuàng)新的來源，是國家競爭力的體現(xiàn)。中國科學(xué)院與阿里云的戰(zhàn)略合作持續(xù)深化，雙方通過云計算、大模型等前沿技術(shù)，加速科研范式變革，推動大模型在基礎(chǔ)研究與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用中的深度融合。
目前，阿里云正以AI為中心，全面重構(gòu)底層硬件、計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)，與AI場景有機適配、融合，加速模型開發(fā)和應(yīng)用，并為全國超過50%的985院校和重點科研機構(gòu)提供技術(shù)體系支撐，深度參與教育科研創(chuàng)新。
在普惠的AI基礎(chǔ)設(shè)施的助力下，越來越多的科研人員能夠擁有和科技巨頭一樣的計算平臺，突破科研算力供需不匹配、資源分散、梯次覆蓋不足的現(xiàn)實問題，讓研究真正進入計算驅(qū)動的時代。
與此同時，以通義模型開源家族為基底，中國科學(xué)院體系正在形成跨學(xué)科交叉創(chuàng)新、開放開源的科學(xué)創(chuàng)新模式，并催生出獨特的"大模型裂變效應(yīng)"。從天空到海洋，從冰川到珊瑚，從自然到社會人文，開源基座與垂直場景的化學(xué)反應(yīng)，使得科研領(lǐng)域的垂直模型研發(fā)周期縮短60%以上。這種"通用能力+領(lǐng)域知識"的雙輪驅(qū)動，正在成體系地孵化科研大模型矩陣，不斷拓展科學(xué)研究邊界。
未來已來，我們正在見證科學(xué)范式變革，而這次，中國科學(xué)家站在了浪潮之巔。
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