由119个预制化集装箱拼接而成，总功耗达到10MW，先进液冷与绿色电力相结合使得PUE低至1.1以下，结构材料80%可循环利用，运维基本实现自动化、智能化……这样一个规模庞大、绿色环保且运维智能的智算中心，很难想象从建设到正式投运仅用了120天。近日，元脑“算力工厂”首次亮相，其所创造的效率奇迹，揭示了AI时代大规模及超大规模智算中心建设模式的变革已然发生。
元脑算力工厂采用预制化AIDC解决方案，通过预制化、模块化的创新基建模式，将同等规模智算中心的建设周期从18个月缩减至4个月，工期缩短了近80%，实现智算中心的快速交付，满足业务快速上线需求；智算中心部署了高密智算算力仓，包括50kW负载的风冷机柜和130kW负载的液冷机柜，实现智算中心的高密部署与绿色节能。
浪潮信息副总经理赵帅认为，随着AI应用加速落地，传统数据中心建设方式将会被新的算力工厂模式所替代。一方面，传统数据中心长周期建设模式，已不足以满足算力快速迭代、应用创新加速、业务即时上线的迫切需求。同时，芯片功耗持续攀升与大模型应用开发带来算力需求爆炸的双重压力之下，算力特别是智能算力需要更加创新的“高密+绿色”部署模式。因此，必须从预制化、模块化、高密化、绿色化等方面着手，全方位推动技术革新与结构优化，实现智算中心的快速交付、高密度部署和绿色降碳，算力工厂的模式将成为智算中心建设的主流。
元脑算力工厂创造的效率“奇迹”背后，是预制化AIDC解决方案对传统数据中心建设模式的颠覆性变革。
一般来说，传统数据中心的建设需要经过设计、土建、机电安装、调试等多个阶段，其规划及建设周期通常在3年以上。但是当前算力技术迭代非常快，芯片创新周期基本实现每年迭代，应用创新周期更是压缩至数月甚至数周。如果沿用传统建设模式，不仅很难做到第一时间升级新一代技术，更无法及时实现业务的智能化升级，数据中心会面临建成即落后，现实算力需求超预期却难扩容的窘境。
元脑算力工厂所采用的先进预制化AIDC解决方案，实现了数据中心模块的高度预制化，所有机电设施在工厂预集成、预测试，接入市电、网络和水源即可独立运行，预制装配率高达90%，且集成工作与现场土建工作并行，在极大降低对场地空间要求的同时，相比传统土建机房工期可缩短80%左右，解决了传统数据中心建设周期长、不足以满足业务快速上线的问题。
同时，元脑算力工厂也实现了高度模块化，针对数据中心功能进行了细化分区，设计出IT、电力、集成冷站、液冷冷源、办公、走廊、电梯、楼梯等八种模块化的功能箱体，可根据场景、规模灵活组合，并按照功率区段分区部署，实现风冷/液冷、AI/通用/高密度等多种形态灵活兼容，智算算力、通用算力、边缘算力全场景覆盖。
元脑算力工厂的领先性当然不仅仅体现在基建模式的变革上，更体现在先进的智算中心设计理念上。过去十年，CPU 热设计功率（TDP）几乎翻了一番，而GPU热设计功耗已从2008年的不足200W到目前的1000W，单机柜功率密度已从5kW攀升至100kW以上。在AI对算力的无止境需求驱动下，未来智算中心必然是高密化+绿色化的。Scale Up所带来的部署密度提升是实现Scale Out规模持续扩张的前提和基础，而液冷、智能温控等先进制冷技术则会解决Scale Up引发的散热问题，二者叠加会把占地大、能耗高的数百兆瓦的智算中心压缩成更加紧凑、更加节能的智算中心，未来智算中心的设计建造必须要意识到这一点。
元脑算力工厂全面遵循了“高密+绿色”的未来智算中心设计理念，算力节点大量使用高密智算算力仓，将风冷机柜的负载上限提升至50kW，液冷机柜的负载上限更是高达130kW。高密智算算力仓集计算、存储、网络于一体，高效融合机柜、配电、UPS、空调、监控、消防等系统，基于标准化、去工程化、运行效率最优化、管理智能化等原则设计，具有超高密度部署、绿色节能、安全可靠等特性。
而为解决高密度部署带来的散热和能耗问题，元脑算力工厂将液冷+光伏+储能+余热回收等多种绿色技术有机结合，PUE可降至1.1以下，并采用智能管理平台实现IT和机房设备的控制联动，更加绿色节能。例如，光伏发电技术能够直接将太阳能转换为电能，为智算中心提供清洁的电力来源；储能技术则允许智算中心在电力需求低时储存能量，并在高峰时段使用储存的能量，从而平衡电网负荷并提高能源利用效率。同时，集成冷站采用变频冷机，冬季和过渡季节实现自然冷却，15℃/21℃中温冷水制冷，整机能效比≥5.5，结合余热利用技术，冬季可覆盖办公区供暖。此外，集装箱为预制化钢结构建筑，材料回收率超80%，施工现场无粉尘噪声，建筑垃圾少，实现绿色环保。
元脑算力工厂的投运，显示出浪潮信息能够为数据中心客户提供包含规划设计、大机电解决方案、集成工艺管控、施工组织设计和现场项目交付管理等在内的全流程端到端服务，实现算力基础设施的整机柜/集装箱交付及算力扩容的模块化扩展，赋能千行百业数智化转型。
目前，元脑算力工厂已成为浪潮信息智能化转型的重要支点，承载着供应链大脑、智能工厂、大模型迭代开发、智能客服、智能编程助手等一系列智能化业务，逐步提升了浪潮信息的智能制造及智能管理上的水准。同时，浪潮信息也将AI技术广泛应用于数据中心的日常维护、供配电系统管理、制冷系统自动化管理、设备故障预测、状态监控、算力智能调度等每个方面，实现算力工厂的高效稳定运营。
赵帅强调说，算力工厂重新定义了算力释放的价值与效率，与传统数据中心有显著区别。传统数据中心需要先完成基础设施的投入，才能够部署算力，就是先投入后产出；但是在新的智算时代下，算力工厂所采用的预制化AIDC方案实现了基建与算力的强绑定，是以算力为中心来确定建设模式和内部的算力模组，所有设计都是算力的一部分，实现了投入即产出。（科文）
【科学报国正当时】从制造到“智”造 多维度育人才——走近西南交通大学机械工程学院
【科学报国正当时】逢山开路 遇水搭桥——走近西南交通大学桥梁与隧道工程专业
在养老服务领域，智能机器人能帮助解决人手不足的问题。目前，一些企业研发的机器人不仅仅可以帮助老人取快递，还能把老人抱到轮椅上、搀扶老人走路等等，可非常大程度上减轻照护人员的劳动强度。
长江作为我国生物多样性最为丰富的河流，孕育着超过4300种水生生物，形成了独特且复杂的ECO。长江生态系统在国土空间生态格局中具有无可替代的战略价值。
伴随AI产业发展，企业人才需求更加旺盛：算法架构师、硬件工程师、数据分析师……岗位细分，体现着行业对人才的多元期待。对用人企业来说，把竞得人才作为起点，将人才与研发生产流程精准匹配，完善人才教育培训机制，创新发展方能更上台阶。
近年来，我国原创性、引领性成果持续涌现。从科研产出看，在量子科技、生命科学、物质科学等前沿领域，近年来，我国原创性、引领性成果持续涌现。我们国家科技期刊发展时间相对较短，建立期刊影响力和信誉，形成成熟的运行管理、传播的模式，这些都需要长期积累。
武汉兰丁智能医学股份有限公司科研人员正运用AI工作站和机器人工作站进行宫颈癌样本扫描。在哈尔滨工业大学人工智能学院执行院长张伟男看来，AI与其他领域或学科的结合主要面临三重挑战。
尽管AI能一键生成完整的运动方案，涵盖从热身到放松的全部阶段，但在细化到每个动作时，使用者很难完全按照标准执行。
国家数据局2日在京举行“数据价值化 我们在行动”系列新闻发布会第二场。
在动物实验中，这种新型CDK2抑制剂使患病小鼠的脑部炎症消退，社交和记忆功能基本恢复正常。
2日，“科学家精神百场讲坛”暨国家卓越工程师专场宣讲报告会走进燕山石化，国家卓越工程师、中国化工学会副理事长兼秘书长方向晨作宣讲报告，并与科技工作人员代表深度对线
近期，多地智慧农业建设传来佳绩，草莓巡检机器人、长臂喷雾机等打破了大众对农业的传统印象，数据要素在助力乡村全面振兴中正发挥逐渐重要的作用。推动农村电商发展，支持农村电子商务平台建设，帮助农民通过电商渠道销售农产品；利用数据分析市场需求，打造电商特色品牌，提高农产品竞争力。
2月19日，凌晨3时的机房，敲完最后一行代码，中国海油所属中海油田服务股份有限公司（以下简称“中海油服”）深海深层地震数据成像处理研发技术团队负责人刘金朋如释重负。物探船作业时，利用拖缆产生地震波，对海底地层进行“CT扫描”，并实时完成震源和检波点数据采集。
引力波被形象地比喻为“时空的涟漪”。为了更精准地认证透镜引力波，胡彬团队与宁波大学蔡荣根院士将目光瞄准宇宙中更为微小的尺度——星系中的致密天体。
冰凌花能够早早绽放，成为东北“报春第一花”，是因为其特殊的生长节律和物候机制草长莺飞，全国多地春意正浓。冰凌花还具备极其重大的生态价值，能为昆虫提供早春时节稀缺的花蜜和花粉，成为传粉昆虫不可或缺的食物来源。
发挥新型制优势，前瞻规划、协同发力、接续攻坚，中国创新将在“一张蓝图绘到底”中破浪前行作为尖端科技的代表，芯片是我国受外部冲击较大的领域之一。发挥新型制优势，前瞻规划、协同发力、接续攻坚，中国创新将在“一张蓝图绘到底”中破浪前行。
互联网公司负责人共线中国网络媒体论坛“坚持主流价值导向 推动算法向上向善”主题分享会在广西南宁举行。主题分享会上发布了“算法向善”南宁宣言，重点互联网企业代表集体签署。
目前全球6G研发已从概念探索进入关键技术攻关阶段，中国围绕2030年实现6G商用这一目标加速布局。
31日，在2025中关村论坛年会“重大科学技术成果发布活动”上，由北京金融监管局联合市科委、中关村管委会、市经济和信息化局、市委金融办共同指导，全国首个商业航天保险共保体组织——“北京商业航天保险共保体”正式对外发布，助力北京商业航天加速发展。