2025年8月9日，李建欣教授在西湖大学作题为"CNAI4S: Building an AI-Enabled Scientific Computing Common Platform"的学术报告。该报告是第四届西湖工学国际研讨会（WISE 2025）"人工智能"主题的重要组成部分。研讨会于8月9日至10日在西湖大学云谷校区举行。
平台建设思路
报告围绕人工智能科学计算中的关键问题展开，重点介绍了面向科学计算的共性平台CNAI4S的建设思路。该平台以"框架、套件、社区、评测"协同联动为核心，面向流体力学、生物计算等科学研究场景，致力于推动人工智能与科学计算深度融合，形成面向科研全过程的一体化支撑能力。
CNAI4S平台的核心架构包括：
- 算子框架层：以共性算子为基元，计算库为支撑，支持PaddlePaddle、MindSpore、PyTorch等主流框架异构混合适配
- 领域模型层：数理方程求解模型库、跨领域共性基础模型库、大规模跨尺度仿真模型库
- 应用套件层：覆盖流体、电磁、生物、化学、气象、量子等10个学科领域的标准应用套件
- 评测社区层：科学智算基准评测体系与群智协作社区
OmniArch基础模型
在报告的核心内容中，李建欣教授系统介绍了团队提出的科学智算基础模型OmniArch（智算天璇）。该模型面向多尺度、多物理场科学计算问题，突破传统科学计算模型在维度、方程类型和泛化能力上的限制。
OmniArch作为首个1D-2D-3D统一预训练的方程求解基座大模型，在PDEBench等标准基准上取得了显著优势。相关成果已被ICML 2025接收，核心创新包括：
- Fourier编码器实现跨维度统一表示
- Temporal Mask实现多物理变量耦合
- PDE-Aligner增强物理一致性
从方法突破到平台化发展
此次学术分享不仅展示了课题组在科学智算通用平台和基础模型方向的最新进展，也进一步呈现了人工智能赋能科学研究的新路径。报告将平台建设、模型创新与多学科应用场景结合起来，体现了科学智算从单点方法突破走向平台化、体系化和生态化发展的整体趋势。
西湖大学后续会议回顾中将CNAI4S平台概括为覆盖多学科科学应用、面向科研全过程的一体化支撑平台，对于推动国产软硬件支撑下的AI for Science能力建设具有重要意义。
