人工智能技术正从虚拟世界向实体产业加速渗透，一场以工程智能为核心的产业变革悄然拉开帷幕。海光信息技术股份有限公司与同济大学近日宣布达成战略合作，共同建成国内首个面向工程领域的千卡级国产智算集群，标志着我国在AI赋能精密制造领域迈出关键一步。
在科学计算领域，AI技术已展现出惊人潜力。从预测蛋白质结构到模拟量子反应，AI4S（AI for Science）浪潮推动着基础研究范式革新。但当技术触角延伸至桥梁设计、航空发动机优化等工程场景时，传统算力架构的局限性日益凸显。工程计算对算力的需求呈现"三高"特征：高精度数值模拟要求浮点运算误差控制在微米级，实时控制需要亚毫秒级响应速度，复杂系统建模则需混合架构支持多物理场耦合计算。
面对工程智能时代的算力挑战，海光信息与同济大学联合打造的智算集群给出创新解决方案。该平台采用超智融合架构，通过异构计算单元动态分配机制，可同时承载科学计算与AI训练任务。在硬件层面，基于海光DCU的加速卡集群提供每秒百亿亿次混合精度算力，特别针对结构力学仿真中的非线性问题优化了访存带宽设计，使流体动力学模拟效率提升3倍以上。
安全可控是工程算力的核心诉求。平台内置的自主安全模块可实现数据全生命周期加密，在模型训练阶段采用差分隐私技术防止敏感信息泄露。通过构建多层防护体系，该平台已通过多项国家级安全认证，为涉及国防、能源等领域的科研项目提供可信计算环境。这种安全能力在某大型桥梁健康监测项目中得到验证，系统成功拦截多次外部网络攻击，保障了结构安全数据的完整性。
生态兼容性问题曾是国产化替代的主要障碍。研发团队通过架构级创新实现与CUDA生态的深度兼容，工程师可直接使用PyTorch、TensorFlow等主流框架开发应用。在同济大学土木工程学院的实际测试中，基于该平台的智能建造系统将施工方案优化时间从72小时缩短至8小时，且生成的方案在抗震性能指标上提升15%。这种"无感迁移"体验显著降低了技术适配成本，目前已有23所高校启动相关课程改造。
工程智能的落地不仅需要硬件支撑，更依赖完整的软件生态。此次合作同步成立的"高校算力优化中心"已开发出针对建筑信息模型（BIM）的智能优化工具链。该工具链整合了参数化设计、性能模拟和成本估算模块，在某超高层建筑项目中实现结构重量减少12%的同时，将设计周期压缩40%。开发社区提供的500余个预训练模型，覆盖从材料疲劳分析到生产调度优化等20个工程场景。
这场变革正在重塑工程师的职业图景。在同济大学新落成的智能建造实验室里，研究生们通过可视化界面训练"数字孪生体"，这些具备自主决策能力的智能体可实时优化施工参数。据项目负责人介绍，未来三年将重点突破多智能体协同技术，使单个工程系统能同时运行数百个专用AI模型。这种技术演进方向与全球工业巨头不谋而合，西门子等企业近期推出的工程代理系统，同样采用分布式智能架构。
随着首个千卡级工程智算平台的投用，国产算力在精密制造领域的突破进入快车道。该平台已与多家头部企业建立联合实验室，在航空发动机叶片气动设计、新能源汽车电池热管理等关键领域开展技术攻关。这种产学研深度融合模式，正在构建起覆盖芯片、算法、应用到标准的完整创新链条，为AI技术深度融入实体经济提供可复制的解决方案。
