告别传统实验局限 算力科研成为国内科研新主流

传统科学研究长期依赖实验室设备、试剂、器材完成，烧杯、试管、实验仪器是科研工作的核心工具。国内大量科研团队开始转变研究方式，放弃重复性的线下实验操作，依托超级算力、人工智能模拟、大数据运算开展科研工作。各类物质规律、宇宙演化、材料特性的研究工作，都能通过数字计算的方式完成，科研探索的边界得到大幅拓宽。

中国科学技术大学杨金龙院士长期跟进智能化学研究领域的发展，是国内最早推动算力替代传统实验的科研带头人。杨金龙团队多年的研究实践表明，单纯依靠传统实验室操作，很多复杂的物质变化、微观反应没办法精准捕捉，重复实验也会消耗大量时间、物料和人力成本。算力赋能的数字化科研模式，能补齐传统实验存在的各类短板。

过往各类基础科研存在固定的局限性。化学材料研发需要反复调配试剂、测试样品、记录数据，一款新型材料的研发周期往往需要数年时间。微观物理、量子领域的研究，缺少设备可以直接观测反应过程，很多理论猜想没办法通过线下实验验证。宇宙演化、流体动力学这类超大尺度研究，完全不具备实体实验的落地条件。

传统实验还会产生物料损耗、实验废料，部分化学实验存在安全隐患，极端环境的实验场景也没办法人工搭建。很多实验需要反复试错，大量重复性操作只会消耗科研资源，不会产出有效研究数据，整体科研效率偏低。

国内科研团队依托国产超算、AI算法、数字模拟技术，搭建全新的算力科研体系。中科院李微雪团队利用智能算法处理海量实验数据，解决困扰行业近四十年的催化研究难题。整套研究过程没有频繁的线下实验，全部依靠数据运算和模型模拟，精准梳理材料反应规律。

南京大学孙建团队联合郑州大学实验团队，用机器学习模拟方式，验证金刚石晶体结构的微观变化机制。以往这类微观结构研究需要大量样品测试，算力模拟可以直接还原原子变化过程，精准匹配实际实验结果，大幅缩短研究周期。

算力科研的应用场景覆盖多个领域。中科院单桂华、姚卫团队依托国产东方超算系统，完成超燃冲压发动机的燃烧模拟研究。团队通过海量工况数据训练，模拟不同环境下的燃烧状态，不用反复搭建实体样机开展测试，就能优化发动机设计方案。

天文宇宙领域的研究同样全面适配算力模式。国家天文台领衔的国际团队，推出千衍宇宙学模拟项目，依托超级算力模拟百亿光年尺度的宇宙演化过程。这类超大尺度的科研内容，不存在实体实验的落地可能，算力模拟成为唯一的研究途径。

生物医学领域也在普及算力科研方式。国内科研团队开发全新运算程序，完成上亿原子的蛋白结构模拟运算，实现病毒相关光谱模拟研究。以往只能处理数千原子的模拟运算，算力升级之后可以覆盖更大的生物分子体系，为病毒研究、药物研发提供精准数据支撑。

算力科研可以规避传统实验的各类问题。单次数字模拟运算可以反复调用，不用重复消耗实验物料。高温、高压、真空、太空等极端场景，都能通过数字模型搭建模拟环境，完成常规设备实现不了的科研测试。运算数据可以自动留存、复盘、迭代，研究精度比人工实验更高。

国内持续完善算力科研的基础配套。国产超级计算系统不断升级迭代，高校和科研院所搭建专属智能运算平台，开放免费算力资源给科研团队和研究人员。普通科研项目不用投入高额实验成本，就能开展高精度、大尺度的模拟研究。

科研模式的转变，降低各领域的研究门槛。中小型科研团队、基层科研人员、学生研究项目，都能依托公共算力资源开展深度研究。传统实验依赖设备、场地、物料的限制被打破，科研创新的主体变得更加多元，国内基础科研的整体推进速度持续加快。