一臺“中國造”科學計算機的“科學智能”突圍

在上海創智學院內，研究人員借助強大的計算能力，正在對電池材料進行數千個體系的仿真數據生成。這些數據再交由AI大模型計算，未來就有可能造出更安全、更節能的電池材料配方，一天時間，就可以拿到微秒級的固態電解質整個動態性質。

這樣的計算能力，來自扎根于上海的企業思朗科技自主研發的3D科學計算機——“天穹”。根據證監會官網信息，思朗科技完成IPO輔導驗收，輔導機構為國泰海通。這家成立十年、脫胎于中國科學院自動化研究所的上海企業，向著資本市場踏出堅實的一步，沖擊“科學智能第一股”。

圖為通過計算將靜態蛋白“照片”變為動態“影片”

十六年磨出科學智能“中國芯”

我國科學計算領域長期面臨底層算力供給的結構性瓶頸。傳統通用CPU與GPU架構并非為科學計算場景量身定制，存在嚴重的算力虛耗。業內測算顯示，在執行快速傅里葉變換（FFT）、稀疏矩陣運算等典型科學算法時，因無法優化特定的內存訪存模式，GPU往往僅能發揮約35%的理論峰值算力，導致分子動力學等專項計算效率大幅受限。

此外，大規模并行計算中跨節點數據同步效率隨規模擴大而遞減，加之功耗與散熱的雙重物理制約，共同構成了制約科研效率提升的“老大難”。更為關鍵的是，能夠突破這些瓶頸的高端專用科學計算芯片及架構，長期被海外少數巨頭壟斷，導致我國在該領域的底層算力根基受制于人，產業鏈安全面臨潛在風險。

堵點面前，何以解憂？思朗科技，給出了一套屬于中國的解法。

團隊帶頭人王東琳此前擔任中國科學院自動化研究所所長，2016年率隊創業。歷經十年的原創攻關，最終交出的成果是：一套100%自主原創、不依賴任何海外IP授權的處理器架構——MaPU，中文可以理解為“代數運算微處理器”。

圖為100%自主研發的MaPU架構

依托于多年積累的一線科研經驗，王東琳創造性地把原本二選一的技術路線融合到了一起。一類是ASIC專用芯片那種“專款專用”的高效率，另一類是CPU、GPU那種“什么都能算”的靈活性。過去這兩者很難兼得，但MaPU架構通過自主設計的指令集，讓芯片在處理科學計算任務時，內核利用率接近ASIC水平，這意味著絕大部分算力都被實打實地用在了計算本身上，而不是空轉浪費。在特定任務上，其等效算力能夠相較全球其他通用架構方案實現若干數量級的性能優勢。

更關鍵的一點是，這套架構從指令集到微架構，全部是自主設計，不依賴任何海外IP授權。放在當下全球科技競爭日益加劇的背景里，這個細節意味著我國在科學計算這個細分賽道，完全立足于在自己的地基上。

思朗科技堅持科技自立自強的路線，獲得了資本市場的“用腳投票”。近年來，上海聯和投資、寧德時代旗下產業資本、中芯聚源等相繼成為思朗科技的股東，公司已完成科創板上市輔導驗收，有望成為“科學智能第一股”。

“天穹”問世，對標世界頂級水平

依托MaPU架構，思朗科技進一步打造出國內首款專為科學智能（AI4S，即AI for Science）而生的算力設施——“天穹”3D科學計算機。

圖為面向AI4S的算力底座：思朗科技“天穹”3D科學計算機

如果說傳統超算的內部通信像是城市里縱橫交錯的平面道路網，那么“天穹”的三維互聯架構更像是給數據搭建了一套立體高架。其核心創新在于采用三維立體互聯的計算網絡，區別于傳統超算的二維架構，更適配三維空間物質仿真這類高難度科學計算任務，數據傳輸效率實現數量級提升。

檢驗一套國產計算平臺的成色，最終要靠硬指標說話。思朗科技團隊選取了國際權威的分子動力學軟件GROMACS、AMBER，在“天穹”上進行精度性能驗證，覆蓋蛋白質折疊、膜蛋白結構等多個維度。結果顯示，“天穹”得出的結果與國際主流軟件高度吻合，均方根偏差（RMSD）普遍控制在2埃（一種長度單位，相當于一根頭發絲直徑的十萬分之一左右）以內，達到了國際公認的科學計算精度標準。

研究團隊還做了一項更具分量的比較。將“天穹”對標美國D.E.Shaw 研究所研發的專用超級計算機“安騰（Anton）”——這是全球公認的蛋白質折疊模擬領域標桿設備，2011年曾率先完成12種快速折疊蛋白反復折疊、解折疊的全過程模擬，長期被視為該領域不可逾越的技術高點。思朗科技選取了同樣的12種蛋白質、同樣的模擬條件，在“天穹”上完整復現這組實驗。結果顯示，“天穹”的折疊精度與“安騰（Anton）”相當，部分蛋白質的模擬表現甚至更優。這意味著，一項過去只有Anton專用超算才能完成的科學任務，如今已經擁有了中國方案。

場景應用服務方面，“天穹”3D科學計算機面向科學智能核心領域，依托高性能、高精度、高能效的科學計算能力，支撐生物醫藥管線開發、科學智能高質量數據集建設、科研賦能及算力服務四大應用場景，推動科學計算能力規模化應用與商業化落地。截至目前已服務百余個科技創新團隊，其中包括多個院士領銜的頂尖實驗室，累計發表數十篇高質量學術論文，展現了深厚的科研賦能實力。

面向實戰，自主算力交出產業答卷

技術指標的領先，最終要靠產業應用來驗證。新藥研發，就是這樣一塊驗證國產科學計算性能的“試金石”。

在新藥研發領域，“雙十魔咒”長期制約著行業發展：一款新藥從立項到上市，往往需要十年時間、十億美元投入。這背后，高質量分子動力學數據的缺失是核心癥結之一。

依托“天穹”的高精度仿真能力，思朗科技深度布局創新藥研發領域，致力于通過海量數據的模擬仿真推動藥物管線從靶點篩選、先導化合物發現到候選分子優化的全流程效率提升。公司介紹，已成功支持多個候選分子進入臨床前研究階段。

在更早期的“0-1”階段，思朗科技團隊與中國藥科大學開展了圍繞藥物早期研發各環節的深度合作。例如，該校智能藥學交叉研究院相關團隊正在圍繞肝纖維化的核心病理機制展開研究，目標是研發一款口服小分子藥物，“天穹”提供的高質量蛋白質動態構象數據，正在成為人工智能輔助藥物研發的重要基礎資源。思朗科技將這類工作概括為打造“科學數據工廠”——用計算生成高質量數據，再用數據反哺人工智能模型的訓練，形成一個自我強化的良性產業閉環。

思朗科技董事長兼CEO查浩介紹，今年以來，“天穹”科學計算機的商業化訂單正在多地穩健落地，應用場景也從最初的生物醫藥領域持續向更多領域延伸。

在材料科學方向，團隊近期正式推出了基于“天穹”的國產材料分子動力學模擬軟件，計算速度相較于主流GPU方案提升百倍，填補了國內相關軟件工具的空白。與此同時，思朗科技聯合長江3D科學計算中心打造的電解液數據集，已作為首批“AI-Ready”材料數據集，上線國家新材料大數據中心，解決了鋰電池電解液研發領域長期存在的大體系、長時間尺度數據缺失問題。

在集成電路領域，思朗科技與國產計算光刻軟件公司合作，圍繞先進光刻工藝聯合攻關已有8個月，雙方正在打造一套國產軟硬件一體化的解決方案。這一方案將填補國產EDA軟件與國產創新算力協同應用的產業空白，為芯片制造環節提供更加安全可靠的自主底座。

圖為思朗科技材料MD軟件正式上線

星火成炬，共筑科技自立自強根基

科學智能發展，既需要傳統的“高性能算力（超算）”來求解方程，也需要“人工智能算力（智算）”來訓練模型。

今年，思朗科技加入了上海人工智能實驗室發起的“AGI4S珠峰計劃”，參與DeepLink超智融合算力平臺的共建，在其中承擔專用科學計算的角色，與智算中心形成“超算精準模擬、智算高效學習”的雙輪驅動模式。

圖為思朗科技加入上海人工智能實驗室“AGI4S算力共建計劃”

在工信部公布的高質量行業數據集建設先行先試聯合體名單中，思朗科技作為成員單位，參與北京科技大學牽頭的新材料大數據中心聯合體建設。在中國科學院自動化研究所的“磐石”科學基礎大模型平臺上，團隊也上線了大尺度分子動力學模擬工具，將原本需要數月乃至數年的計算任務壓縮至數天甚至數小時。

據公開數據，2025年中國科學計算市場規模已達到1347.03億元，預計到2029年將增長至2682.85億元，年均復合增長率約為18.80%，其中生物醫藥、新材料、集成電路等領域是需求增長的核心引擎。在“十五五”規劃壯大新興產業、強化產業鏈自主可控的戰略背景下，像思朗科技這樣具備從芯片設計到整機制造、再到行業應用全鏈條自主研發能力的企業，正在成為這條產業鏈上不可或缺的一環。

面向未來，思朗科技還在布局更前沿的技術方向：探索將自主MaPU架構與量子計算結合，構建“超算、智算、量算”三位一體協同的下一代算力基礎設施，并計劃將這套科學計算能力延伸至合成生物、低空經濟、高端裝備等更多新興領域。

從難以捕捉病毒入侵全過程的冷凍電鏡，到一臺能在4天內算清楚微觀動態的國產3D科學計算機，背后是一群科研人員與工程師十余年的深耕與堅持。在全球算力競賽日趨激烈的當下，類似上海思朗科技這樣把根技術牢牢握在自己手里的探索，不僅是一家企業的產業突圍，更是中國從科技大國邁向科技強國進程中的鮮活注腳。（新華財經 鄧侃）