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　　中国科学院院士、上海硅酸盐研究所研究员陈立东指出，材料研究长期面临“测不准、测不到、测不全”的瓶颈，而AI正成为破解这些难题的关键工具。他以上海硅酸盐研究所与中国科学院自动化研究所的合作为例，航空航天材料在2000℃高温下的物理参数无法测量，热电材料的多尺度缺陷难以统一表征。在10的50次方量级的候选材料空间中，传统方法“几代学生都做不出来”，而AI通过“实验+模型”十次迭代，仅用数周就将催化剂性能提升50%。他还提出了“AI for Materials”与“Materials for AI”双向赋能的理念。

　　中科曙光总裁助理、智能计算产品事业部总经理杜夏威直面核心挑战：AI for Science的算力需求呈爆炸级增长，科学数据成为大模型迭代的关键增量来源。不同于纯AI领域的“低精度趋势”，科学计算需要高低精度耦合的特殊能力。曙光通过三层软件栈（基础编译层、AI工具层、平台服务层）实现国产芯片的深度优化，在DeepMD分子动力学等应用中性能达国际主流产品的1.2倍，同时兼容CUDA生态，降低科研人员迁移成本，国产算力已在多个“硬科学”领域扎根。