四川
5月29日，“基礎研究強基·設施協同賦能”光明科學城重大科技基礎設施建設運營成果對接會在深圳光明生命科學園舉行。
會上，光明科學城公司、中國科學院深圳先進院與華為簽署產學研協同創新合作備忘錄，其中光明科學城公司注冊資本高達100億，是深圳市委市政府批準設立的光明科學城設施統籌主體。
三方將建立長期穩定合作關系，共同打造“光明科學城生態+合成生物科研+ ICT”協同創新體系，推動合成生物學與人工智能、智算算力深度融合，加速基礎科研創新能力提升及成果轉化，賦能產業發展。
下文中我們將整理近年來以來華為在AI for Science領域的布局和突破，并探討其在AI生物制造方向的布局。
瞄準AI for Science
華為中國政企業務的通稿中寫道：自2026年以來，華為科研軍團持續推動“AI for Science”這一新范式落地，先后發布和升級智算實驗室解決方案，基于智慧科研解決方案啟用物質科學智能算力平臺等，在科研智能化領域取得重要突破。
華為智慧科研解決方案包含：Insighter、Designer、Executor、Analyst等模塊；華為智算實驗室解決方案包含：科研可信空間、科研計算、科研服務、科研園區等模塊。
在 2025 年底，華為曾高調秀出了與上海交大聯合打造的“致遠一號”智算平臺， 以633P算力、13P存儲容量等關鍵性能指標，成為全國高校最大的國產智算算力基礎設施。
而就在今年 三月，華為還 升級推出了最新的智算實驗室產 品，能使計算資源利用率提升50%、使單卡吞吐提升3倍、超節點集群訓練效率提升2.7倍，并推動數據加工效率提升60%，為科研提供堅實數據底座。
目前，該方案已在多個實驗室與科研院所成功實踐，包括聯合昌平實驗室推出的基于昇騰的生信大模型Torchfold等。
生物制造 會成為落地第一站嗎？
從建設智算基礎設施、打造智慧科研平臺，到持續深化與科研院所、產業龍頭的合作，能看出華為在AI for Science領域的布局正逐步從底層能力建設走向垂直場景落地。
而生物制造，或許正是其實現技術價值釋放的重要突破口。
實際上早在2024年，華為云就與上市生物制造企業朗坤集團簽約，共同推進生物智造與人工智能、數字孿生等領域的深度合作。
2025年更聯合廣州生物島實驗室、萬華化學、華龍訊達等共同研發“生鴻”工業操作系統，將鴻蒙化工業系統引入了生物制造領域。
并且在萬華化學眉山中試基地，項目通過部署華龍工鴻操作系統和華龍鴻蒙PLC，已實現了控制系統核心軟硬件100%國產化，控制精度和穩定性優于原系統。
實際上，生物制造是人工智能最具變革潛力的應用領域之一。無論是利用大模型加速生物設計與篩選，還是借助智算平臺提升實驗效率、推動數字孿生與生產控制融合，AI都有望重塑生物制造的研發與生產范式。
未來華為能否依托其在ICT和AI領域的深厚積累，推動更多科研成果走出實驗室、走向產業化，值得持續關注與期待。
—The End—
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