在人工智能技术深度融入实体经济的当下，工程智能（AI4E）正成为推动产业升级的关键力量。6月25日，海光信息与同济大学在上海签署战略合作协议，宣布共建全国首个国产千卡工科智算集群，并挂牌成立“高校海光算力优化中心”。这一突破标志着我国AI基础设施从科学智能（AI4S）向工程智能领域迈出重要一步，为破解产教融合难题提供了创新范式。
与传统通用大模型对算力的需求不同，工程智能对计算精度、实时响应和场景适配提出严苛要求。海光信息总裁沙超群指出，AI4E的核心目标是提升工程计算效率，而非追求模型规模扩张。"工程计算容不得半点误差，小数点后几位偏差都可能导致严重后果。"他强调，此次部署的千卡集群采用超智融合架构，通过自研软件栈深度适配结构仿真、流体力学等核心工科场景，确保历史代码与商业软件可低成本迁移至国产平台。
同济大学作为国内工程智能领域的先行者，在选型过程中建立了多维评估体系。项目团队从算力性能、场景适配、生态兼容、数据安全四个维度进行系统比对，最终选定海光DCU（深度计算单元）。该方案不仅支持高端计算与AI训练推理的同步承载，更通过开放总线接口和开源软件栈，构建起覆盖系统、软件、生态的全栈能力。同济大学相关负责人表示，这一架构使工程师无需重构代码即可实现平台迁移，大幅降低了技术转化门槛。
该集群的落地直接破解了高校算力应用的"最后一公里"难题。海光信息副总裁吴宗友透露，针对高校科研特点，团队开发了代码自动转化工具链，使师生自研算法可快速适配国产平台。"教育市场的战略价值在于培养生态认知。"他强调，当学生群体在求学阶段就熟悉国产化技术体系，未来进入工业界将自然形成应用惯性。目前，集群已接入同济校级算力网络，首批支持土木、建筑、交通等学科的20余个重点科研项目。
在产业生态构建方面，海光信息通过"光合组织"推动技术开放。该组织已汇聚6000余家合作伙伴，完成近5000个互认证项目。据光合组织副秘书长王圣勇介绍，今年计划将合作伙伴规模扩展至万家，并在省会城市建立实体化产业创新中心，为合作伙伴提供从适配测试到场景落地的全链条支持。这种开放模式打破了传统芯片厂商的封闭生态，形成涵盖CPU、DCU、高速互联总线的协同创新体系。
此次合作开创了"需求定制化"的产教融合新模式。区别于标准产品交付，海光团队根据同济大学在计算密集型和通讯密集型场景的差异化需求，对集群进行针对性优化。吴宗友举例称，针对桥梁结构分析中的实时计算需求，团队通过调整内存访问模式和并行计算策略，使特定算法效率提升40%。这种深度协作模式确保技术方案与实际应用场景的高度契合。
随着千卡集群的正式运行，工程智能的技术扩散效应开始显现。由于方案对主流工程软件的高度兼容，同类院校可低成本复制建设模式。业内专家指出，当国产算力能够精准解析桥梁承重、气流涡旋等工程参数时，AI赋能实体经济的路径将真正打通。这场发生在校园里的技术变革，正在为制造业转型升级构筑坚实的算力底座。
