具身智能领域要迎来第一股了。

3月20日，宇树科技申请科创板上市获受理，计划募资42.02亿元，对应发行市值至少达420亿元。

这是具身智能的胜利，也是AI的不完全胜利。

为什么说不完全？因为AI的路线不止具身智能一条。具身智能之外，还有科学智能、通用智能和行业智能。

这四条路线，各有各的价值，也各有各的节奏。具身智能最近风头正劲，因为机器人看得见、摸得着，故事好讲。但如果从长远来看，科学智能可能是当下最不能忽视的那一条。

原因很简单：具身智能的“大脑”需要知识来驱动，行业智能的落地需要底层技术的突破，通用智能的进化需要高质量的数据来喂养。而这些知识、突破、数据，恰恰是科学智能提供的。

但我们都知道，AI本质上，就是依靠大量的高质量数据喂养出来的。要想喂养出一个能反哺其他领域的科学智能，所需要的数据数量和质量要求何其苛刻。

传统的数据喂养方式是行不通的，不是说传统数据完全没用，而是传统科研模式下的数据积累，始终存在效率低下、格式混乱、质量参差不齐的问题，不同科研团队、不同研究方向的数据也难以互通，无法形成规模化供给。靠传统数据或许能训练出第一代模型，但要想让模型持续进化、覆盖更广泛的科研场景，必须有更高效的数据生产方式。

更高效的办法，就是用计算机模拟产出科研数据去“喂养”AI。

举个例子，生物医药行业可以先靠超算模拟这个蛋白质动态构象药物分子与靶点的结合过程，把能够成药的小分子数据攒够，再丢给AI训练出高效找新药的模型。

但是问题也来了，这种方式对于运算效率和速度的要求都非常高，传统通用超算的架构并非为这类高精度动态模拟而设计，效率上难以胜任。

美国已经意识到这一点。他们在2025年11月提出的“创世纪计划”，核心目标正是整合全美超算资源与数据集投喂AI，再用AI来模拟产出科研数据，以AI驱动下一轮科学革命。一旦这一体系跑通，美国在创新药、新材料等领域的研发效率可能实现指数级突破，并通过专利布局形成领先优势，届时美国将在“AI for Science”领域形成绝对霸权。而中国在这些前沿领域的高质量数据集将面临代差，再想追上就难了。

好在，我国也迎来了国内首款自主创新研发的3D科学计算机“天穹”。

这台机器出自上海思朗科技股份有限公司，这家公司成立于2016年，其核心团队脱胎于中国科学院自动化研究所。这个基因给“天穹”计算机带来了最大的技术底气。

2009年，前中国科学院自动化所所长王东琳首次提出MaPU（代数运算处理器）芯片架构。简单来说，这个架构解决了一个长期困扰行业的问题：专用芯片算得快，但不够灵活；通用芯片什么都能干，但算得不够快。MaPU把两者的优点揉在了一起，既保留专用芯片的高速计算能力，又具备通用芯片的灵活适配性。科研人员不用再在算得快和用得广之间做痛苦的选择。

基于这个架构，2022年，首台“天穹”样机交付，落户上海科技大学校园内。2025年 12月，这款产品正式向公众发布。从芯片到整机，全部自主。

“天穹”的性能到底怎么样？拿药物研发中最耗时的环节之一，分子动力学仿真来说，“天穹”一天能算出5到10微秒的动态过程，比国内传统超算快2到4个数量级。这个水平，已经可以跟美国安腾二代（Anton2）超级计算机掰手腕了。

更重要的是，它不是一台摆在实验室里的样机，而是已经在多个科学智能领域发挥作用了。

2023年，湖北孝感与思朗科技合作，建成了长江3D科学计算中心。这是“天穹”首个商业化运营的超算中心，从核心芯片到整机，再到工业软件中心，采用的全套方案全部自主可控，没有任何外部依赖。经中国信通院测评，它的算效等级达到最高CE-S5，算力性能CP-S5位居国际领先水平。单台整机的算力，超越传统超算中心百倍，但能耗只有后者的1/150。这个数字，直接回应了科学计算领域一个老大难问题：算不起、算不了、算不完。

从2023年投运到现在，这个中心已经服务了全球200多个顶尖科研团队和创新机构，北大、上交、浙大、武大都在用它做科研，累计为生物医药、新材料等领域的20多家企业提供算力支持，算力订单金额超过1亿元。

落到具体应用上，“天穹”的价值更直观。

在生物医药领域，它已经协助科研团队发表了近20篇国际顶刊论文，推动多款创新药进入临床前试验阶段。比如针对自身免疫性疾病，“天穹”通过高精度模拟，首次发现了一个新的药物作用位点和候选分子。这种发现，过去靠传统实验几乎不可能做到。据新华网2025年12月报道，由“天穹”算出的一款新药正在推进临床批件申报，另外四款“老大难”药物也都取得了阶段性的重大突破。

在新材料领域，思朗科技与北京科技大学联合发布了“高精度锂电池电解液配方分子动力学数据集”，圈内简称“思朗电解液数据集”。这个数据库收录了超过1万组电解液配方的模拟数据，总数据量超过100TB。每个配方的模拟体系都达到10万原子级别，覆盖温度从零下60度到90度。这个数据集作为新材料大数据中心的系列成果之一，在第九届材料基因工程国际论坛上正式发布。对于新能源产业来说，这意味着电池材料的优化，终于有了自己的数据支撑。

“天穹”能做的还有很多，这只是一个开始。

在多数企业扎堆做人形机器人、追逐具身智能风口的当下，思朗科技做的事，简单说就一句话：为科学智能打造自主可控的算力底座。这条路线看起来没那么热闹，但它恰恰击中了AI发展的核心命门——算力和数据从哪来。

正如它的投资方之一，中科育成投资董事长陈静鹤所言：“投思朗，不是在投一个产品、一家公司，而是在投中国科学智能的底层话语权。”

面对美国“创世纪计划”掀起的AI驱动科学革命浪潮，以“天穹”为代表的中国硬核力量，正在这条新赛道上加速奔跑。从芯片到整机，从软件到应用生态，思朗科技用十余年的坚守，把国产科学智能的根基扎得更深了一些。在生物医药、新材料这些前沿领域，“天穹”的成果正在一步步落地，一条解决高质量科研数据供给难题的中国路径，正在成形。

这条路还很长，但至少，我们已经在牌桌上了

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