📊 AI 智能摘要
【核心观点】
科学计算正从单纯追求算力规模向提供高质量数据生成和验证能力演进，成为支撑科学智能发展的核心基础。其与传统超算、AI计算在目标、任务、架构上存在差异，重点聚焦高精度仿真和数据供给。报告分析了科学计算在生物医药等八大领域的应用，并预测中国科学计算市场将持续增长，特别是在高端装备、新能源等领域。未来，科学计算将向更高质量的算力、数据和模型协同方向发展。
【关键要点】
• 科学计算是科学智能闭环中的核心环节，以高精度数值仿真和高性能计算为基础，为AI模型训练提供高质量数据。
• 科学计算与传统超算、AI计算在目标、任务、架构上存在差异，强调高精度、可验证的数据生成。
• 中国科学计算市场预计保持较快增长，重点应用领域包括生物医药、高端装备、新能源等。
• 科学计算正向双精度计算、超大规模并行、高效数据处理等方向演进，成为AI时代科研的'第五范式'支撑。
【风险提示】
⚠ 技术迭代风险：科学计算对算力架构、算法优化要求高，技术更新可能带来投资风险。
⚠ 数据质量风险：高质量数据长期稀缺，若数据供给不足可能限制科学计算发展。
⚠ 政策依赖风险：科学计算发展受国家科研投入和政策支持影响较大，外部环境变化带来不确定性。