在人工智能加速融入实体经济的浪潮中，工程智能领域迎来里程碑式突破。国内首个面向工程场景的千卡级国产智算集群近日在同济大学正式启用，标志着我国AI基础设施从科学探索向产业应用迈出关键一步。该集群由海光信息技术股份有限公司与同济大学联合打造，通过深度适配工业研发需求，为桥梁设计、流体力学、智能建造等核心领域提供高精度算力支撑。
与传统通用大模型对算力的需求不同，工程智能（AI4E）对计算精度、实时响应和迁移成本提出严苛要求。海光信息总裁沙超群指出，工程计算场景不需要无限扩展的算力规模，但必须确保小数点后多位数的计算准确性。以同济大学选型过程为例，研发团队从算力性能、场景适配、生态兼容、数据安全四个维度进行综合评估，最终选择采用超智融合架构的海光DCU芯片。该芯片不仅能同步处理高端计算与AI训练任务，更通过自研软件栈实现对主流工程软件的深度兼容。
产教融合的深度创新成为项目亮点。海光信息副总裁吴宗友透露，针对高校科研特点，团队开发了代码快速迁移机制，使工程师数十年的历史代码和商业软件无需大规模改造即可在国产平台运行。目前该集群已接入同济校级算力网络，首批应用覆盖土木、建筑、交通等优势学科。在智能建造实验室，研究人员正利用集群进行建筑结构振动模拟，计算效率较传统平台提升3倍以上。
生态建设方面，海光通过开源软件栈和开放总线技术构建全栈能力。沙超群介绍，公司成立的"光合组织"已吸引6000余家合作伙伴，形成覆盖芯片、应用、优化伙伴的完整生态。今年计划将合作伙伴规模扩展至万家，并在各省会城市建立实体化产业创新中心。这种开放模式在工程智能领域成效显著，某汽车企业利用集群进行空气动力学仿真时，通过生态伙伴的优化工具将计算时间从72小时缩短至8小时。
该项目的战略价值获得行业高度认可。工程智能涉及的数据安全、精度控制等要求远高于消费级应用，此次千卡集群的落地不仅填补国内空白，更提供可复制的解决方案。同济大学研发团队证实，集群对主流工程软件的兼容性使同类院校的迁移成本降低60%以上。这种"即插即用"的特性，为国产算力在工业领域的规模化应用扫清关键障碍。
随着合作深化，双方正推进工程智能关键技术攻关和"AI+工程"课程体系建设。在智能建造示范项目中，集群已实现施工安全的实时风险预警，准确率达92%。这种技术转化与人才培养的双重突破，正在重塑制造业创新生态。某重工企业负责人表示，通过与高校共享集群资源，新产品研发周期缩短40%，验证了产教融合新模式的有效性。
