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    看完视频才发现,原来你是这样的联想!

    联想回归初心,从梦开始的地方,构筑更美好、更智慧的世界。

    2019年1月1日 10万+

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    联想账号用户注册协议

    请您仔细阅读以下条款及援引的相关条款,其中包含对您使用联想账号有重要影响的条款,您同意后方可使用联想账号及相关功能。您在使用过程中可随时通过访问“用户注册协议”页面了解《联想账号用户注册协议》详情及其更新。

    最新更新:2024年9月12日

    欢迎注册联想账户!注册联想账户将成为联想会员,即有机会参与联想的各种用户回馈、获得共享信息及其他会员专属服务(统称为“服务”)。本协议及援引的其他条款(“本协议”)构成您与联想(北京)有限公司和/或其关联公司(“联想”)就您注册和使用联想账户达成的有法律约束力的协议。

    如您希望注册联想账号成为联想会员,享有本网站有关联想会员的专属权益及相关服务,请仔细阅读并确认您完全同意本协议。

    以下条款是本协议的组成部分:

    (1)联想网站 使用条款

    请点击以上链接或联想网站下方链接阅读完整条款,同意本协议视为您确认已经了解并同意以上条款的所有内容。
    1.0接受本协议

    如您不同意本协议条款或无权签署本协议,请不要注册账户或使用相关服务。您注册账户或以其他方式使用服务,即表明您完全了解并接受本协议。

    联想账户只能由有能力达成具有法律约束力合同的人士注册和使用。您应确保您已年满18岁并具有达成有法律约束力协议的完全行为能力。如您未达到法定成人年龄,您应确保本协议是由您的父母或监护人代表您签署确认的。如您代表他人(例如,某个公司或机构)确认接受本协议,您声明并保证您已获得了充分的授权并有资格这样做。

    如您不符合上述条件,我们有权拒绝您注册和使用联想账户。

    本文件包含了适用于联想账户注册和使用的基本条款。使用某些联想服务需适用某些特别条款。这些特别条款将随同相关服务说明提供,您注册或使用这些服务,这些特别条款将成为本协议的一部分。如特别条款与基本条款不一致,则仅就这些特定服务而言,特别条款将优先适用。

    2.0账号注册

    您申请注册联想账号时,必须向联想提供真实且准确的个人资料或企业信息,并于个人资料或企业信息发生任何变动时及时更新。若您提供任何错误、不实、过时或不完整或具误导性的信息;或者联想有理由怀疑您提供的信息是错误、不实、过时或不完整或具有误导性的,有权暂停或终止您的账号,并拒绝您使用联想网站及相关服务的全部或任何部分。

    您在注册过程中输入的姓名、企业名称和证件号码将作为识别您与联想账号的一致性的首要证明资料,您应妥善保管,不得以任何方式提供给他人使用,包括但不限于出借、转让、共享或许可使用等。您理解,联想无义务核查每一账号使用的合法性,如发现对您账号任何未经授权的使用或发生其他类似安全问题,您应立即通知联想。

    对他人未经授权使用您的账户,联想不承担任何责任。您应当对通过您的账号进行的以及您账号内的所有活动负责。联想不对与账户内部活动及账户所有权相关的争议进行判定。如不能确定账户的有效所有者,联想有权暂停或取消该账户。

    3.0会员权益和服务

    只有正确完成联想账户注册的用户方可成为联想会员并享有会员专属服务。会员账户可用于对用户的订购及服务申请信息进行管理。会员用户也可享有某些会员专属权益和服务,例如获得积分,具体见联想发布的活动计划和方案。

    联想可根据会员完成联想指定活动情况为会员提供积分。积分仅在指定期限内有效。会员应自行负责不时核对其账户所享有积分的状态。会员可用指定数量的积分兑换联想可不时向会员提供优惠或特权。这些优惠或特权的性质,以及获得该等优惠或特权所需的积分数量,由联想确定并可随时更改。除用于兑换联想通过本服务提供的优惠或特权(如有)外,积分不得用于任何其他目的或用途。积分不可折抵任何现金或费用。兑换优惠可能有时间限制或只提供有限的数量。

    积分仅可在指明适用的活动中使用,不能在任何其他活动中兑换或转移至会员的其他账户。会员积分不可出售或转让给其他会员或由其他会员兑换。会员因任何原因终止账户的,会员获得的所有积分均作废。

    4.0费用

    联想仅提供本协议约定的网络服务,除此之外与相关网络服务有关的设备(如个人电脑、手机、及其他与接入互联网或移动网有关的装置)及所需的费用(如为接入互联网而支付的电话费及上网费、为使用移动网而支付的手机费)均应由您自行负担。

    联想可能提供某些收费服务。对于收费服务,联想会在您使用前明确提示,只有您确认接受相关服务条款并支付费用后,方可使用该收费服务。

    5.0第三方网站

    我们可允许您从第三方网站访问账户,或在联想网站上设置指向第三方网站的链接。这些第三方网站可能非由联想运营、管理和支持,联想不对这些网站的内容或功能的准确性、合法性、适当性或任何其他方面负责。这些链接或引用仅为用户方便而设置,并不表明我们对这些网站及其内容作出了任何认可、推荐或保证,或联想与这些网站的运营商有任何关联。您访问和使用这些第三方网站时,可能会适用附加或不同的条款和条件,您应仔细阅读这些适用于第三方网站的条款。

    6.0使用规则

    账号仅供会员用户用于获得联想产品和服务信息及相关支持。您不得将账号用于未明确允许的任何商业目的,例如,向第三方转售任何内容或信息。您应自行对您的账户、用户名或密码下发生的行为负责,包括通过账户发布或传送的任何内容。除非严格按照联想制定的和预期的要求获得积分,否则积分是无效的,您不得试图通过任何模仿符合要求的手段(包括但不限于使用任何脚本、机器人或其他自动化手段)获得积分。

    在注册和使用账户及相关服务时,您应遵守我们告知的所有可适用的使用政策,遵循所有相关法律的规定,并始终符合公序良俗及良好道德规范。您不得为任何非法、欺诈、不当或滥用的目的或以任何可能妨碍其他用户或损害联想或其他用户的任何财产,以及侵犯或妨害第三方权利的方式使用账户。

    您注册账号时应遵守以下规则:

    (a)不得以党和国家领导人或其他社会名人的真实姓名、字号、艺名、笔名注册;
    (b)不得以国家机构或其他机构的名称或其简称或商标、商号注册;
    (c)不得注册不文明、不健康名字,或包含歧视、侮辱、猥亵类词语的名字;
    (d)不得注册易产生歧义、引起他人误解的名字。

    您在使用联想网站及相关服务过程中,应遵循以下规则:

    (a)遵守中国有关的法律、法规和规范性文件;
    (b)遵守所有与网络服务有关的协议、规定和程序;
    (c)不得为任何非法目的而使用网络;
    (d)不得利用联想网络进行任何可能对互联网或移动网正常运转造成不利影响的任何行为,包括但不限于不得传播或张贴垃圾邮件、不合理巨大文件、传销模式、连锁邮件;
    (e)不得利用联想网络服务上传、储存、展示或传播任何非法的、虚假的、辱骂性的、骚扰性的、诽谤性的或其他违反社会公德的信息资料;
    (f)不得从事任何侵犯其他任何第三方的专利权、著作权、商标权、名誉权、隐私权或其他任何合法权益的行为;
    (g)不得利用联想网络进行任何不利于联想或危害计算机信息网络安全的行为;并且
    (h)未经联想事先许可,不得利用联想网络从事任何商业广告行为。

    如联想基于合理判断认为您违反了本协议的任何规定,可拒绝您的注册或删除您已注册的账号,立即暂停或终止您对账户的访问。

    7.0变更和终止

    联想可随时修改本协议的任何条款。您应经常访问本页面以了解最新的条款。如您不同意联想对本协议的任何修改,可立即停止使用您的账号。如您在联想对本协议做出任何修改后继续使用您的账号,则视为您接受联想对本协议的修改。

    联想可随时通过包括但不限于网页公告、电子邮件、短信提醒等方式做出任何声明、通知、警示。该等声明或通知视为本协议的一部分,如您在联想发出该等声明或通知后使用本网站及相关服务,视为您完全同意该等声明或通知。

    联想可能因系统更新维护、业务调整变化等原因随时变更、暂停或终止部分或全部网络服务(包括收费网络服务),联想将在条件允许的情况下,尽可能事先以适当的方式通知您,但不作为联想的义务。如您的账户或行为有任何违反本协议及相关使用规则的情形,联想可随时经通知或不经通知终止用户对账户及服务全部或任何部分的访问,无需说明理由,账户终止将立即生效。

    您可随时注销账户。如您的账户连续180个自然日停止活动,我们将视为您已终止账户,联想有权在经通知您后注销您的账号。账户无论因任何原因注销后,您将不再享有联想会员的相关权益。未使用的积分或其他会员权益在账户终止后失效。联想将不就账户注销或禁止访问对会员或任何第三方承担任何责任。

    8.0用户数据

    您在注册及使用账户及相关服务时上传、存储、传输或接受的数据,其中可能包含您的个人数据(“用户数据”)。这些用户数据所有权利均由您保留,除为向您提供本协议项下相关服务的目的而使用外,未经您的事先同意和允许,联想不会自己或允许他人使用您的用户数据。

    您通过账户及服务上传、存储、传送或接收的用户数据,视为您授予联想及其服务提供商一个全球范围的许可,使联想可以作为服务的组成部分并仅为提供和改进服务的目的,复制并以加密方式存储您的数据。您应确保您拥有所有必要的权利和权力授予上述许可。

    为您的用户数据提供存储不是联想的义务,我们仅为用户方便的目的提供此项服务,为此,您知道并同意,联想将不对数据无论因任何原因被删除或存储失败承担责任。本协议终止后,您的用户数据将被删除且无法恢复。您应自行负责及时和妥善地对您的用户数据进行备份。您知道并同意,我们可能会对您上传或存储的用户数据的数量和期限设置限制。

    您在此陈述和保证您的用户数据:(a)均为非保密信息;(b)是合法和安全的,对您的用户数据的浏览、下载或其他使用不会导致任何损失和损害,包括但不限于侵权异议、感染病毒、遭到黑客攻击、系统瘫痪等;并且(c)已经获得相关权利人的所有必要许可。

    9.0知识产权

    联想通过账户及相关服务提供的所有内容和材料,包括但可能不限于文本、图片、图形、图表、软件、设计元素、音视频资料等,均受相关著作权、商标和其他知识产权法律的保护,这些内容和材料由联想和/或其许可方拥有并保留所有权利和权益。

    您不得为任何未明确允许的目的获取或使用相关内容和材料。除非联想事先明确书面许可,否则您不得出售、许可、出租、修改、分发、复制、模仿、传输、展示、实施、发布、改编、编辑或以任何其他未经许可方式使用联想网站的内容和材料,或制作这些内容和材料的派生作品。

    10.0无保证声明

    除非联想另有明确,否则账户及服务均以“按现状”且“可用”为基础提供,无任何保证。在法律允许的最大限度内,我们明确否认任何包括但不限于有关适销性、适用于某个特定目的、权属以及不侵权在内的明示、默示及法定的保证以及任何有关安全、不中断、准确性、可靠性、及时性及服务性能的保证。如相关法律不允许排除或限制某些默示保证,则相关排除和限制将不适用于您。

    11.0责任限制

    在任何情况下,无论您以何种依据(包括根本违约、过失、虚假陈述或其他合约或侵权方面的索赔)而有权要求联想赔偿损失,联想的责任仅限于实际直接损害或损失,且赔偿额最高为联想基于服务向您实际收取的费用总额。在任何情况下,联想均不对下列任何一项负责:(a)第三方就其损失或损害赔偿向您提起的索赔要求;(b)您的记录或数据的丢失或损毁;和(c)任何间接性的,偶然性的或附带性的损害或利润损失。即使联想已经事先获知有发生下列事项的可能性。此限制也适用于任何联想分包商和供应商。这是联想及其服务商和供应商共同承担的最高赔偿限额。如可适用法律不允许以合同方式对某些责任进行排除或限制,则在法律禁止的最大范围内,相关责任限制或排除不适用于您。

    12.0抗辩和补偿

    如用户对账户及服务的使用导致了针对联想、联想关联公司及业务合作方及其各自人员的索赔、要求、调查或处罚,您同意为联想、联想关联机构及业务合作方及其各自人员提供补偿和抗辩并承担由此导致的所有损害赔偿、成本和费用(包括合理的律师费),使联想、联想关联机构及业务合作方及其各自人员不因此受到任何损失和损害。本条款在本协议终止后仍然有效。

    13.0一般条款

    联想延误或未能行使或强制执行本协议的任何权利或条款,不构成对该权利或条款的放弃。如本协议的任何规定被判定为无效或不可强制执行,不影响本协议其他部分的效力,本协议其他部分仍继续有效。
    本协议的签署及联想根据本协议向您提供的通知、披露等均可以电子方式进行。本协议项下联想通过网页公告、电子邮件、手机短信或常规的信件传送等方式向您发出的通知自联想发送之日视为已送达。您对于联想的通知应当通过联想对外正式公布的通信地址、传真号码、电子邮件地址等联系信息向联想进行书面送达。
    本协议按照中华人民共和国大陆地区(不包括香港、澳门和台湾地区)法律订立和解释。因本协议执行、解释及与此有关的一切争议均应提交北京仲裁委员会按其当时有效的仲裁规则裁决。此约定并不禁止联想为阻止或防止对本协议项下义务的违反向任何有管辖权的法院申请禁制令或其他强制措施,联想申请禁止令或其他强制措施不需要提供担保。
    关联公司是指被一方控制、或控制该方、或与该方受共同控制的机构。这里“机构”指任何公司、企业或其他法律实体。在本协议中,“控制”是指直接或间接地拥有影响所提及机构管理的能力,无论是通过所有权、有投票权的股份、合同或其他方式。

    联想企业智能体使用附加条款

    初始发布:2024-09-12
    最新更新:2024-09-12

    本联想企业智能体使用附加条款(“本条款”)发布后将成为本网站《联想账号用户注册协议》(统称为“网站协议”)的组成部分,并与网站协议的条款和条件结合,适用于您对我们网站人工智能功能的使用。本条款未定义的术语与网站协议使用的术语含义相同。

    1.0目的和用途。联想可能基于人工智能功能为您提供反馈,此功能仅限用于为您提供联想产品和服务信息及其技术支持信息。联想无意通过本网站为公众提供任何一般性互联网内容服务,您应仅限于为了解联想、联想产品和服务信息,寻求联想产品和服务支持的目的使用本网站的人工智能功能,我们可能会拒绝、忽略或屏蔽任何非为此目的的使用。

    2.0您的内容。当您使用本网站人工智能功能时,可能会要求您输入您的内容,例如,文档、文本、图像或音视频文件等(包括任何输出参数,例如纵横比、样式等)(统称为“输入”)。本网站将使用您的输入来生成输出,例如,图像、文本、图形、音视频文件等(统称为“输出”)。除本条款另有规定者外,这些输入和输出均是您的内容,除本条款外,协议有关内容的规定均适用于这些输入和输出。

    3.0输入。您应对您的输入负责。您声明和保证在使用本网站人工智能功能时应按照相关法律法规和本协议中的要求承担信息安全和其他义务。您承诺不采取任何以下行为:

    (1) 通过输入或其他方式,诱导生成违反相关法律法规、公共秩序、社会公德或侵犯他人合法权益的输出,包括但不限于:(a)反对宪法所确定的基本原则;(b)危害国家安全,泄露国家秘密,颠覆国家政权,推翻社会主义制度,破坏国家统一;(c)损害国家荣誉和利益;(d)歪曲、丑化、亵渎、否定英雄烈士事迹和精神,以侮辱、诽谤或者其他方式侵害英雄烈士的姓名、肖像、名誉、荣誉,否定英烈事迹,美化粉饰侵略战争行为;(e)宣扬恐怖主义、极端主义或者煽动实施恐怖活动、极端主义活动的;(f)煽动民族仇恨、民族歧视,破坏民族团结;(g)破坏国家宗教政策,宣扬邪教和封建迷信;(h)散布谣言、虚假有害信息,扰乱经济秩序和社会秩序,破坏社会稳定;(i)宣扬淫秽、色情、赌博、暴力、凶杀、恐怖主义、极端主义或者教唆犯罪;(j)煽动非法集会、结社、游行、示威、聚众扰乱社会秩序;(k)侮辱或者诽谤他人,泄露他人隐私,侵害他人名誉权、肖像权、隐私权、知识产权和其他合法权益;(l)破坏国际关系以及国际和平稳定;(m) 含有法律、行政法规禁止的其他内容的信息。

    (2) 通过输入或其他方式,诱导生成不友善对话的输出,包括但不限于:(a)人身攻击及辱骂他人;(b)针对以下群体发表诅咒、歧视、漠视生命尊严等性质的言论,群体包括:不同特定国籍、地域、性别、性别认同、性倾向、种族、民族、健康状况、职业、年龄、信仰、残障群体等;(c)对他人进行诅咒、恐吓或威胁;(d)对他人创作的内容直接进行贬低性的评论;(e)对他人使用粗俗用语,并产生了冒犯;(f)针对以下群体发表偏见性质的言论,群体包括:特定国籍、地域、性别、性别认同、性倾向、种族、民族、健康状况、职业、年龄、信仰、残障群体等。

    (3) 干扰联想服务的正常运行、损害联想合法权益。

    (4) 其他违法或侵权行为,例如实施垄断或不正当竞争行为等。

    4.0输出。您自行对输出的创建和使用负责,并确保输出符合我们的条款。您使用人工智能功能获得有关联想及联想产品和服务及支持信息,均基于您的输入创建和反馈。您自行对输出的创建和使用负责,并确保输出符合我们的条款。您使用人工智能功能获得有关联想及联想产品和服务及支持信息,均基于您的输入创建和反馈。

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    联想网站使用条款和隐私政策声明

    联想网站“使用条款”及“联想网站隐私声明”是本协议的组成部分,该两条款见联想网站下方链接。您也可点击这里的链接“使用条款”及“联想网站隐私政策”阅读完整条款,并确认您了解并同意其所有内容。

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    首页 品牌 新闻 新闻 领跑100|看见·灯塔,钢铁是怎样“算”成的?

    领跑100|看见·灯塔,钢铁是怎样“算”成的?

    2024-12-12 18:00:00
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    AI for Science(科学智能)带来了新的研究范式,中国金属材料研发越发自如踩在算力巨人的肩膀上。

    联想,外界常把它视为一家PC(个人电脑)厂商。实际上,它早已在用算力服务政务、金融、科研等行业,是诸多行业背后的“算力运营商”。

    全球一批企业和科研机构的HPC(高性能计算)集群都是联想搭建的。一个重要的指标是,国际TOP500组织(发布全球已安装的超级计算机系统排名的权威机构)每年会对全球已知性能最强的HPC排名,2024年11月的TOP500,联想入围162套科学计算集群,全球市占率32.4%,连续第十三年位居全球首位。其中在今年发布的Green 500排名中,联想有3套科学计算集群入围前十。

    企业和科研机构为什么需要算力?因为AI for Science(科学智能)带来了新的研究范式——今年10月,诺贝尔化学奖就被授予了德米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)等三位利用AI进行蛋白质设计和预测的科学家。AI强大的数据分析能力被用于学习科学原理得出数据模型,进而辅助科学家假设、验证和试错。这个计算过程会消耗大量算力,因此很多企业和科研机构都在建设HPC集群。

    事实上,中国的材料研发同样在进入AI for Science时代——钢铁是“算”出来的。中国钢研科技集团(下称“中国钢研”)就在利用AI与经典材料计算相结合进行金属材料的创新研发。

    在工业制造中,没有质量过硬、性能先进的材料,很多构想将难以从图纸变成现实。早年间,中国材料研发走的是“研仿”路径。“研仿”的做法是,查阅国外已有文献,按“配方”试错“炒菜”。它的问题是,强调经验积累、缺乏自主研发,研发周期长、经常掉入“研仿-落后-再研仿-再落后”的循环。

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    2020年开始,中国钢研在联想工程师的支持下建成了数字化研发的算力中心和仿真平台。联想中国政企业务制造行业总经理宋涛和中国钢研数字化研发首席科学家苏航在2024年11月底接受了《财经》专访。宋涛认为,和中国钢研的合作,不是简单的供货交付关系,联想在服务于中国钢研的过程中再一次深入研究了这个行业,和中国钢研历时多年共创了材料行业的产品解决方案。苏航则表示,近年来中国材料研发逐渐探索出了独立自主的原创路径。从“研仿”到自主创新,背后有两个重要原因:一是中国制造业在迅速崛起;另一个重要原因是数字化和AI带来了新的研发模式。

    制造业崛起是中国金属材料研发变强的基础。2022年中国工业增加值4.98万亿美元,全球占比30.8%。庞大的制造规模让各工业门类的材料原创研发需求涌现——这造就了一个万亿规模的市场。头豹研究院(沙利文中国)2024年数据显示,2023年1月至9月,中国新材料产业总产值超过5万亿元,金属材料占据近20%的市场份额。材料数字化研发市场也在随之高速增长。

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    AI为中国的金属材料研发提供了换道超车的机会。中国的算力产业并不弱,在此背景下,中国钢研逐步探索出“算力+算法+数据+场景”的材料数字化研发路径。这可以大幅提升原创研发能力、缩短研发周期、提升研发效率,让中国材料研发“换道超车”。

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    “算”出来的钢铁

    中国钢研是中国冶金行业的综合性研究开发和高新技术产业化机构。它承担了中国60%的金属新材料的研制开发任务。中国钢研研制的材料被广泛用于海洋船舶、能源石化、交通建筑、航空航天、核技术等国民经济支柱领域。

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    过去在金属材料研发设计中,使用独立的工作站(专用计算机)进行计算和仿真,这对工程师来说就是一种奢侈。这种研发模式的问题是,算力资源容易闲置,数据容易流失,能够处理的计算体系不够大,模型和场景难以继承,计算工程师与场景工程师难以沟通。

    高端制造业有一套自己的“新摩尔定律”—— 一代材料、一代装备。它指的是,核心材料性能10%-15%的提升就可以促成装备的升级换代。一款新的材料,要走过概念设计、实验研究、工程落地等一系列过程,整个周期可能长达数年。传统的研发模式越来越难满足现代工业对材料迭代速度的要求。

    苏航认为,原创性的新材料研发可以通过“HPC高性能计算+HTE高通量自主试验+AI自主建模优化”形成全新的机制(HTE指的是高通量实验,总体思路是一次性合成多种材料,以并行的方式进行快速实验研究)。这个过程大概分成三步。

    第一步,材料专家根据场景需求、采用相应尺度的软件工具建立模型,预测目标材料的性能以及所需要的成分、工艺或结构参数,形成批量(10^2~10^3量级)试验方案。

    第二步,通过高通量化的AI自主实验室制备并表征目标材料的性能,形成满足同源性、离散性、规模性、可信性的高质量数据集。

    第三步,针对该数据集进行AI自动建模,形成批量优化的新试验方案,并重复以上过程进行迭代改进。

    这个计算过程,不仅需要高性能的算力中心作支撑,还需要大量试验数据和算法应用。在过去,已有的高性能计算中心由于用户场景不明、软件版权限制等问题,大都只有算力、没有算法,更没有数据和场景。这需要用户自己准备计算软件和所需数据,苏航形容,“这就像去餐厅吃饭只有桌子和灶台,需要自带锅碗瓢盆和食材。”

    理想的做法是,建立行业级或企业级高性能计算平台,聚焦算法和软件范围,以“云计算+APP+AI”来解决国产化软件的生态问题、体验问题。这可以让材料和工艺工程师随时随地处理计算任务。因此,中国钢研在联想的协助下,建设了一个具备“超算+智算”能力的算力中心,搭建了一套名为CISRI-DLab的研发平台。中国钢研的研发平台被部署在云端,还集成管理了原子尺度(nm纳米)、微观尺度(um微米)、宏观尺度(mm毫米)的20多款全球知名的计算、仿真软件,以及10余款国产或自研的材料计算、材料机器学习软件。

    借助CISRI-DLab数字化研发平台,材料工程师、工艺工程师可以过手机、平板、电脑等设备,在云端随时随地进行计算,处理材料计算、工艺模拟、服役模拟等一系列问题。

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    CISRI-DLab研发平台的金属材料研发场景,图源:中国钢研

    苏航回忆,早些年中国钢研利用计算做研发设计不到20人,一年计算量只有几百次。但如今计算平台注册人员数量超过2000人,每年计算次数高达数万次。这对传统研发模式带来了巨大的冲击。他打了个比方,过去是用“捡来的小米加步枪”做材料研发,现在则是拥有了“北斗导航+无人机群”的高效“新武器”。

    在“新武器”的帮助下,中国钢研发明了全球首个“元素粉末SLM(激光选区熔化)原位合金化高通量制备”系统。它可实现一次数百种不同成分块状合金的高效制备,大幅度提升材料研发、优化迭代效率。在此基础上,中国钢研设计了新一代抗氢合金、高反射光伏材料、低膨胀稀土合金、增材永磁合金等一系列全新材料产品。

    “新武器”让中国钢研科研能力大幅提升。三年来,中国钢研在石化能源、航空航天、舰船海工、增材制造、钢铁冶金、新能源汽车等高端装备用材料领域取得了重要成果。中国钢研借此争取到的研发合同额达到了十多亿元。中国钢研的数字化研发理念还在逐步对外专业输出,被钢铁、石化、有色、船舶、航空、核电行业的多个企业所采纳和借鉴。

    两个不同行业的联手摸索

    搭建中国钢研这套算力中心和研发平台并不容易。金属材料研发是一个专业的业务场景,它需要“懂行”且“肯干”的服务商才能做好。

    过去三五年,中国的行业智能化转型中,甲乙双方之间始终存在一个矛盾:懂IT技术的乙方不够了解产业,懂行业的甲方不够了解IT新技术。甲乙双方立场不同、利益不同,导致对服务边界的理解也不同。

    科技公司和产业企业之间时常互相不理解——科技公司希望给产业客户都提供标准产品,少驻场、少交付、少定制,以此确保项目利润率。产业企业希望科技公司尽量满足自身个性化需求,最好有专人驻场定制化服务。但这种需求太重了,多数时候无法得到充分满足。上面这些问题一直被很多行业人士视为中国数智化转型的一道鸿沟。

    但是,联想找到了一个中间路线,有节奏地为标杆客户设计解决方案。

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    联想的策略是这样的——把解决方案分成两部分:一部分是水平的通用型解决方案,为不同行业提供数字化底座,也提供轻量化定制化开发;一部分是垂直的行业解决方案,这需要和联想控股、联想创投和垂直行业的生态伙伴深度共创。有所为有所不为,和生态分工作战。这让联想的服务边界变得相对清晰,可以专注自己擅长的工作。

    在AI基础设施领域,联想还形成了“一横五纵”战略。“一横”指万全异构智算平台,通过一套“智算中心的操作系统”帮助企业客户统一纳管不同硬件上的算力资源。“五纵”指,服务器、存储、数据网络、软件及超融合、支持及运维服务。

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    在这套思路下,中国钢研和联想的合作逐渐变得深入。中国钢研和联想共同在“无人区”探索出了一套可复制的行业解决方案。

    苏航形容,中国钢研和联想的合作,这是“两个完全不同的行业之间的碰撞”。过去也有不少ICT(信息及通信技术,包括硬件、软件科技公司)大厂向中国钢研推销现成的产品方案。不过,这些产品往往太理想化,ICT大厂不愿意花费人力、物力深入修改完善。但中国钢研和联想最终打造的产品解决方案,是两个行业共同成长结果。

    宋涛认为,中国钢研和联想的合作难点是,跨学科、跨领域的人才非常少。材料研发领域是“博士对博士的对话”。但联想和中国钢研的合作不是一个普通意义上的项目。联想将其视为标杆案例,希望借着这个机会深入一个行业,跟甲方共创产品解决方案。对联想来说这很有价值,因为联想希望在更多“新质生产力”行业打磨更具竞争力的数智化产品。

    中国钢研并不只需要算力硬件,而是需要联想和它共同针对专业场景反复打磨业务产品。

    这意味着服务商需要投入人力驻厂提供贴身服务。对大部分ICT企业来说,这需要付出高昂的成本,会导致项目利润率变低。因此,愿意做这些工作的企业并不多。但在苏航看来,制造行业真正的智能化转型是个蓝海,里面有太多需求找不到人来做。这个市场还在培育阶段。但大部分ICT大厂普遍只愿抢已经验证过的市场,不愿意承担风险做尝试。

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    联想愿意尝试这件事的一个重要原因是,联想本身就是一家制造企业。宋涛解释,制造业追求的并不是“速胜”,而是长期主义。即使如此,这个项目对联想仍有巨大挑战。联想对离散制造业、电子制造业有一定了解,但钢铁属于流程制造业,尤其是金属材料研发更是陌生领域。这种“专精尖”产业需要“扎起裤腿、深入土地”。

    中国钢研和联想在合作早期同样有一段磨合期——当时联想希望向中国钢研销售一套现成的算力系统。但深入了解中国钢研的需求后,发现这不仅需要前期进行顾问咨询,还需要对4A架构(业务架构、应用架构、技术架构、数据架构)进行设计。联想从2020年至今与中国钢研保持着常态化的交流机制,双方不断打磨改进产品,最终双方共同打造了一套定制化的数字底座解决方案。

    在金属材料研发过程中,算力、算法、数据三者缺一不可。联想和中国钢研打造的这套研发平台,包含云计算平台、无人数据工厂、数据共享平台三大部分。它能够解决中国钢研几个重要业务问题。

    1、形成统一的研发平台和计算平台,解决研发工具缺乏集成部署管控的问题,也可以缓解算力不足的挑战。科研人员可随时随地登录个人账户,远程启动建模设计软件,提交计算任务、获取计算数据。

    2、让科研人员的研究数据集中、沉淀、共享。在过去,原始数据大多分散在科研人员手中。联想与中国钢研旗下钢研新材团队建立了战略合作,共同打造了名为“材小链”的“数+算+链”一体化平台。它借助区块链和隐私计算技术实现了数据产权确权、数据发现,还能够进行团队内部、团队之间、企业之间的数据共享共治。这为未来工业领域数据空间的构建提供了超前的连接器(Conector)解决方案。

    3、降低科研人员使用门槛,解决材料工程师、工艺工程师、计算工程师的知识衔接难题。因为其中上线了1100多个材料设计、工艺仿真、服役模拟、机器学习的微应用案例。这还能够满足材料原创性研发所必需的计算、数据、场景迭代升级需求。

    这次项目合作也为联想沉淀了更多行业经验。联想在服务中国钢研之前,就已经拥有成熟的仿真设计一体化解决方案,并已在多个行业成功应用。

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    联想为中国钢研打造的这套解决方案,未来还有机会继续复用在战略新兴产业,如高端装备制造、新能源汽车、动力电池、芯片、光刻机等领域。比如,动力电池的正负极、电解液、隔膜等关键材料决定了新能源汽车的续航。

    联想借助中国钢研这个标杆项目,逐渐发现了新机会。近两年,“算力即国力”这一说法越来越被行业广泛接受。宋涛解释,高端装备制造、新能源汽车、动力电池、芯片、光刻机等战略新兴产业未来需要优化关键材料,会大量使用算力资源,联想可以在这里找到大量市场空间。

    钢铁与大模型的想象

    拥有算力中心、研发平台后,中国钢研做金属材料研发的“武器库”变得更丰富了,这套“武器库”也在随着技术发展不断迭代。

    2023年之后,大模型成为新的AI技术潮流。它是材料研发的潜在“新武器”,它带来了新的想象空间。

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    目前材料研发过程中,主要是用小模型或者传统的判定式AI实现的。大模型参数更大、性能更强。它能够快速检索分析文献并构建知识图谱,还具备材料合成领域知识的生成和推理能力,甚至具备三维微观结构分析功能——简而言之,它的分析能力更强、分析速度更快。

    大模型很强大,但大模型并不是万能的。尤其是近一年大模型落地过程中,很多企业出现了“拿着锤子,看什么都是钉子”的误区—— 一些ICT厂商总希望任何产业问题都靠大模型去解决。然而,制造业不是试验田,大模型在这里不是万能的。

    其一,大模型始终无法克服的一个挑战是,它存在幻觉(模型生成了不符合事实或毫无根据的信息)。“幻觉”意味着,它有出现低概率但致命错误的可能。因此,在涉及生产、制造、安全的工业核心流程中,大模型的直接应用十分慎重,更多地被用于营销、客服等非核心流程之中。

    其二,大模型的成本依然很高。大模型需要堆参数、堆算力。高算力的背后是高成本。制造业的利润相对较薄,采用新技术通常慎之又慎,必须精确衡量部署大模型的投入产出比。

    宋涛对这个问题有清晰认知。整个2024年,他拜访了大量制造领域的企业客户。一方面他很欣喜,联想抓住了这轮机会,成了人工智能和算力产业的受益者。但另一方面他也在担忧,很多制造企业仍在困惑大模型要如何落地。这个行业想要健康理性发展,需要甲乙方合作探索出真正有价值的业务场景。

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    过去一年,大模型正在逐渐“祛魅”。那么,在材料研发、生产、应用等制造场景中,要如何理性使用大模型?

    一个重要的思路是,“驯服”大模型,控制大模型的“幻觉”。另一方面也要结合小模型,对大模型不擅长的复杂推理和深度分析能力进行补足——数据在其中起到了关键作用。

    苏航认为,高质量的数据才是大模型的灵魂。至少在材料研发中,应该建立大语言模型之上的专业大数据模型。如果能够在封闭领域建立完备可信的计算数据集、实验数据集、行业数据集,大模型在细分领域将会像打开了“上帝视角”。因为专业数据集接近完备时,大数据的幻觉会逐渐减少,而且会逐渐具备涌现能力(AI模型在达到某个临界点后,开始出现超越其原有设计能力的智能水平)。

    在材料研发领域,不同领域专家间有知识壁垒。苏航说,“搞钢的看不懂铜的金相,搞铜的看不懂硅的组织。”但是,材料大模型会成为“通才”,它可以同时理解铝、铜、钢、硅等不同的材料知识。数据全、看得多、算法迭代好,材料大模型会比绝大部分材料专家知识面更宽、更广。

    目前在材料研发中,大模型一个首选应用方向是,由AI代理去集成计算设计、仿真优化、加工制造、检测评估、智能交付等复杂软件或试验系统。比如,中国钢研正在探索基于自然语言自动生成代码,驱动OC软件(OpenCalphad,是一种开源的材料热力学计算软件)绘制相态图(表示相平衡系统的组成与参数关系的一种图)。

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    为了“驯服”大模型,联想也在与一些行业客户尝试进行数据治理及数据平台建设,共同使用高质量数据进行模型微调。宋涛认为,不能迷信大模型。制造业绝对不是为技术而技术,而是要解决生存、发展等实际问题。基础大模型在制造业落地,最终还是要经过不断剪裁,变成70亿、130亿等小参数的版本。

    “要根据企业实际需求,通过大模型、小模型等不同工具技术组合,最终逐渐找到最优解。”宋涛说。