点亮科研创新之路，九章云极赋能“AI for Science Hackathon・北京站”圆满举办

近日，由清华大学高等研究院主办，清华大学物理系、清华交叉信息研究院、Lucien协办的AI for Science Hackathon・北京站圆满落幕。作为本次赛事的核心赞助商，领先的人工智能基础设施及智算云提供商九章云极 DataCanvas全程助力，为参赛团队提供高性能、低成本的算力支撑及一站式AI服务支持。

作为一场聚焦AI与科学融合的高阶赛事，本次hackathon与常规黑客松不同，特别面向各学科领域（物理、化学、生物、数学等所有科学领域）的学生和科研工作者，汇聚了来自高校、科研机构与开发者社区等150余名优秀开发者与科研人员，围绕“Model Context Protocol （MCP）”框架，旨在将各个科研领域的科研工具连接到AI智能体，打造一场真正服务全科学领域 AI 化的专业赛事。

此外，九章云极 DataCanvas公司首席科学家缪旭在开幕式发表演讲，通过深度解析 AI 与科学的演进逻辑、技术突破及落地路径，为现场科研者、开发者勾勒出 AI 赋能科学创新的清晰图景。

缪旭在演讲中以 “AI for Science” 为核心命题，系统梳理了人工智能与科学研究交互的技术脉络，尤其聚焦 “演绎推理（Deductive Reasoning）” 与 “归纳推理（Induction）” 两大核心路径的演进与互补。

演讲中提到，符号 AI（Symbolic AI） 作为自动化逻辑推理的核心载体，历经数十年发展形成了坚实基础。而依托符号 AI 发展起来的演绎推理，始终以 “严谨可信” 为核心优势，成为数学定理证明、复杂逻辑分析的关键工具。但缪旭也客观指出，传统符号 AI 存在 “知识孤岛”“应用门槛高” 等局限，难以应对图像识别、自然语言交互等非结构化任务，缺乏常识判断与概率思维，制约了其在广谱科学场景的落地。

面对演绎推理的局限，归纳推理凭借 “通用性”“易用性” 成为 AI 赋能科学的新引擎。归纳型 AI（如大模型）已在时间序列预测、复杂推理、多模态分析等领域展现出强大潜力。

缪旭特别强调，当前 AI 与科学的融合正走向 “演绎 + 归纳” 的协同路径：例如 “Gemini-think” 等技术，通过将大模型的泛化能力与符号系统的严谨性结合，既解决了科学研究中的效率瓶颈，又保障了结果可信，为 AI for Science 的落地提供更具实践价值的技术范式。

作为本次 Hackathon 的核心赞助商，九章云极DataCanvas不仅带来了前沿的技术洞察，更以“普惠算力方案”为参赛团队扫清算力门槛，让每一位科研者都能聚焦创新本身。

针对 AI 开发中 “算力成本高、部署门槛高、资源利用率低” 的痛点，九章云极推出的新一代智算云平台 —— 九章智算云 Alaya NeW Cloud，成为本次赛事的核心算力支撑。该平台采用 “Serverless 无服务器 + 强化学习 RL” 创新框架，实现三大核心突破：

低成本：按需消费、0 资源浪费，无需承担建设运维成本，综合算力成本直降 68%；

低门槛：提供全生命周期模型 + 低门槛开发工具链，极大简化开发流程，开发效率较传统模式提升数倍；

高灵活：存算运一体化设计，支持GPU资源弹性扩展 / 收缩，资源利用率实现跨越式提升。

除了面向企业的智算云，九章云极DataCanvas还针对高校科研场景的专属需求，量身打造专属算力服务平台 Aladdin，该平台以弹性扩展、原生插件调度、0 误差计费（训练任务结束自动释放 GPU、终止计费）等为核心优势，精准解决高校实验室 “算力短缺、性能不足、成本难控” 的痛点，真正实现 “同学们用得起的算力”。

本次 AI for Science Hackathon・北京站聚焦 “AI 赋能科学研究” 的实际需求，覆盖量子理论研究、化学材料计算、医疗 AI等多个前沿场景。九章云极通过 “算力支撑 + 工具链支持 + 技术指导” 的全维度赋能，助力参赛团队将理论构想转化为实际成果。

本次赛事不仅是一场技术比拼，更是九章云极 “普惠智算” 理念的实践落地。缪旭在演讲结尾强调：“算力已成为 AI 时代的关键生产力，九章云极DataCanvas希望通过标准化、低门槛的普惠智算方案，让每一位科研者都能无负担地探索 AI 与科学的融合边界，加速全社会的 AI 升级。”

以本次 Hackathon 为起点，未来，九章云极DataCanvas将持续深化与高校、科研机构、企业的合作，为 AI for Science 领域提供更优质的算力支撑与技术服务，助力更多 AI 与科学融合的创新成果落地生根。