5月23日，鲲鹏昇腾开发者大会2026——昇腾AI4S技术论坛在北京成功举办。此次论坛以“算力驱动科学发现”为主题， 九大议题围绕大模型时代下AI4S智能体应用及生命科学方面的发展展开，汇聚企业、高校、科研院所多位行业专家，分享前沿理念、技术成果与落地案例，全方位探讨 AI 赋能科学研究的新方向与新路径。
华为昇腾计算训练PDT经理张华桦在开场致辞中从教育、技术两大方向展开分享，教育上围绕人才培养、技术创新、交叉学科赋能三个层次，强调要从校园阶段夯实自主创新芯片相关人才根基，依托多学科能力构建商业闭环；同时指出AI4S 领域发展需依托昇腾生态协同共建，昇腾深耕底层技术能力，助力各交叉学科创新发展。
华为昇腾计算训练PDT经理 张华桦
华为昇腾技术专家于璠针对大模型时代下AI4S的发展进行了深入的洞察，判断当下技术发展呈现两大趋势：基础模型与智能 Agent 双轨并行，基础模型融合物理规律、借助图神经网络深挖数据关联，Agent 则赋能自主科研，助力打造跨学科全流程科研闭环。同时依托标杆应用与前沿学术成果，持续驱动开源生态蓬勃发展。
华为昇腾技术专家 于璠
华为昇腾技术专家张玉橙，详细介绍了昇腾AI4S的整体布局与能力积淀，在生命科学、材料化学、地球科学、电磁仿真等方向，昇腾已孵化出丰富的原生模型与智能 Agent 应用案例。凭借软硬件深度协同、传统计算与AI计算配合的通用解决方案，以及超节点在大规模多卡并行任务中的出色表现，昇腾稳步构建核心技术优势，助力 AI4S 技术不断突破。
华为昇腾技术专家张玉橙
昇腾AI4S生态的发展，离不开每一位贡献者的专业和付出，会上设置了颁奖环节，为优秀团队颁发了“昇腾AI4S生态贡献优秀奖”，表彰近一年来昇腾开发者在昇腾AI4S技术创新、技术生态发展中的优异表现。8个优秀贡献团队获得“昇腾AI4S生态贡献优秀奖”荣誉。
昇腾AI4S生态贡献优秀奖 颁奖环节
深圳河套学院副院长欧阳万里作了题为《科学智能体硬的一面》的主题演讲，重点介绍了基于昇腾的模型自动适配调优工具，基于多智能体协同技术，构建起模型检索、环境适配、算子适配、质量评估、性能优化的全流程自动闭环，助力模型跨AI处理器在昇腾平台实现跑得通、跑得对、跑得快。目前，依托该工具已完成500余个PyTorch模型的快速迁移，357个模型在昇腾平台上性能超越业界。
深圳河套学院副院长 欧阳万里
中国科学技术大学陈林江教授作题为《原子比特通用力场模型与灵境造物科研智能体》的报告。团队自主研发的AtomBit通用机器学习力场模型与灵境造物科研智能体平台的深度集成，以昇腾算力为底座，实现从科研需求到物质创制的全流程人机协同自动化。陈老师指出，灵境造物旨在连接大模型的发散推理与专属模型的精准预测，赋能机器人自主发现新知识，探索AI驱动科学研究的新范式。
中国科学技术大学精准智能化学全国重点实验室 陈林江
上海人工智能实验室 AI4S 中心负责人白磊发表《智能体科研：科学发现新机遇》的专题演讲，介绍团队提出的引领性Agentic Science（智能体科学）概念，以及通专融合科学智能体系统InternAgents（书生科学发现系统）。团队AI4S大模型经昇腾软硬件优化后，深空、风乌大模型的百步平均训练时长相较开箱，分别下降约60%和29%，材料大模型的强化学习单epoch耗时，在科学计算典型数据集上相较开箱下降约92%，打造了昇腾算力赋能科学智能的完整技术链路。
上海人工智能实验室AI4S中心负责人 白磊
中国科学院自动化研究所研究员张家俊老师作了题为《科学智能体构建与应用》的主体演讲，重点介绍了“磐石”基础大模型3大智能体。磐石·文献罗盘——科研智能助手；磐石·智能体工厂——多任务科学智能体；磐石·ScienceClaw——通用科学智能体。在算力生态方面， “磐石”科学基础大模型及相关智能体已成功适配昇腾AI基础软硬件平台，在“磐石”上的后训练和推理效率持平业界标杆。未来，磐石将在昇腾算力平台上持续演进，确保软硬自研自主可控。
中国科学院自动化研究所研究员 张家俊
北京昌平实验室领衔科学家陈明辰在题为《TorchX研发生态： 药物分子设计全流程》的演讲中，介绍了开源且昇腾原生支持的生物分子AI设计平台——TorchX科研生态。围绕结构预测、质量评估与全原子设计三大核心环节，推出了TorchFold、TorchScore和TorchDesign三款工具。TorchFold完整复现了AlphaFold3并兼容官方权重，在抗原抗体复合物预测等复杂场景中超越了AF3。昌平实验室携手昇腾AI4S进行了深度优化，以TorchFold为例，利用KernelCat加速，打通了8K超长序列推理能力；以TorchDesign为例，相比初始版本性能提升15倍，推理序列长度提升4倍。
北京昌平实验室领衔科学家 陈明辰
广州实验室AI高级工程师郭东博士在《高亲和力纳米抗体AI设计方法》演讲中，介绍广实与昇腾合作研发的多模态纳米抗体序列大模型编码器GND（GZlab Nanobody Design），是首个基于超大规模天然纳米抗体实验数据，全量训练和优化完成的纳米抗体序列基础大模型。在纳米抗体结构预测方面，使用性能优化提升的昇腾版本蛋白质折叠模型，相比初始版本序列长度提升67%，推理速度提升100%，实现公开数据集INDI纳米抗体序列的全量结构推理。
广州实验室AI高级工程师 郭东
北京智源人工智能研究院副院长叶启威发表《OpenComplex：打通结构、能量与功能的统一模型》主题演讲，全面分享了 OpenComplex 全原子生物分子基础模型的最新进展。在底层工程架构上，针对 OpenComplex 的 Context Parallel 并行策略，团队创新性地设计了双轴切分方案，并基于昇腾生态开发了 FloydAttn(PivotAttention) 融合算子，依托昇腾算力，该方案将序列长度突破至 2K 以上，不仅在容量上超越业界水平，其长序列性能更是达到了业界的3倍。
北京智源人工智能研究院副院长 叶启威
昇腾深耕 AI4S 领域软硬件协同创新，全面覆盖多元交叉学科生态。未来我们将持续夯实技术底座、丰富应用场景、深化生态联动，以软硬自研能力赋能行业伙伴打造标杆落地应用，携手各界同仁共建繁荣共生的 AI4S 产业生态。