最近，海光信息同同济大学签署了合作备忘录，一同建立全国首个“高校海光算力优化中心”，并以此为基础共建全国首个国产千卡规模工科智算集群。通过此举，国产算力首次使用了工程专用形态来服务高校教育与科研，体现了AI基础设施从科学智能向工程智能的关键性进展，并且填补了国内AI4E（AI for Engineering）工程算力的空缺。
在过去，AI for Science在中国高校已经形成了较为完善的算力支持结构，但是在工程设计、工业开发、智能建造等领域的AI4E方向上，专门的算力基础设施长期未能建立。工科学院多依赖通用平台进行研究，AI技术难以广泛应用于工科教学科研一线。工程智能对算力有着更复杂的需求——既要承担大模型训练推理，又要满足高精度工程模拟，还需与工程师常用的主流软件工具相兼容。
这次启动的千卡工科智算集群，正是针对这一需求而设立的。该集群以国产的海光DCU为核心算力基础，采用超智融合架构，可以同时处理高端计算与AI训练推理任务。在工程应用方面，集群特别适配了结构仿真、流体力学等核心工科场景，并通过海光自研的软件栈兼容主流工程软件生态，使得已有的工程代码能够低成本地移植到国产算力平台上。另外，海光DCU全面支持大模型安全护栏应用，在关键数据保护和模型输出管控等方面，为涉及重大工程数据的科研任务建立起安全屏障。
同济大学在土木、建筑、交通、环境等工程学科长期保持领先地位，是国内最早系统推进工程智能的高校之一。2025年4月，同济大学智算中心正式启用。从去年年底开始，学校着手建设国产海光千卡集群，双方共同面向大模型推理服务、智慧教学场景分析及AIGC社区建设开展先行探索。
在选型过程中，同济团队基于多年的工程模拟实践经验，从算力性能、场景适配、生态兼容以及数据安全四个层面进行系统比较，最终选择了DCU来构建智算集群，这也证明了海光在工程算力领域的技术适配性。
目前，集群已经接入同济校级算力服务体系并投入使用。由于集群方案高度兼容主流工程软件，同类代码可以实现低成本迁移，这意味着该方案具备向更多工科院校推广的条件。
海光信息总裁沙超群指出，这次合作是国产算力从AI4S到AI4E纵深推进的开创性攻坚。AI4E直面向工程仿真、智能建造、工业研发等实物产业场景，对算力的需求不同于通用AI，海光将持续优化面向工程教育和工程科研的专属算力方案，与高校共同探索工程智能创新和教育数智化新路径。
同济大学党委书记、中国工程院院士郑庆华表示，算力是人工智能的底层支撑平台，同济大学正以工程智能为切入点，系统地推进AI赋能学科建设、人才培养和科学研究。依托集群算力支撑，学校将推动科研范式从科学智能与工程智能融合驱动的模式转变，创新育人机制，探索“师机生协同”的教学方式，为国家培养更多兼具工程素养和AI能力的复合型人才。
展望未来，双方将围绕工程智能关键技术攻关、“AI+工程”课程体系建设、科研协同创新及产业生态合作，持续深化合作，探索可复制的工程智能产教融合模式，为工程强国建设提供算力保障。
