企业调研有感：算力 算法 数据 精密制造

冯培忠 中国矿业大学材料与物理学院

2026年4月9日，前往某头部新能源企业参观学习，该企业具有“算力、算法、数据、精密制造”四大行为，令我深受触动。企业强调“算力就是生产力”，这对于整个社会而言，人才是第一生产力——没有人的支撑，一切发展都无从谈起。正因如此，近年来各地纷纷出台政策“抢人、抢年轻人、抢落户”，足以见得人的重要性。而在新科技形态下，算力的重要性也愈发凸显，面向未来，社会能源消耗将持续攀升，核心原因在于算力运转需要大量能源支撑。由此可见，能源是决定一切工业活动乃至社会发展的命脉，回顾过去50年，世界上诸多战争都与能源争夺密切相关，因此，牢牢抓住能源、人才与算力，便是抓住了未来发展的关键。

拥有了人才，下一步如何发力？答案是发挥人的主观能动性，通过劳动创造价值。如同企业所强调的“算法”——因人而异、统筹帷幄，用科学的方法学让每个人都能发挥最大价值。同样，算法的核心作用，就是将算力转化为可落地的实验方法、构建精准的模型，进而开展虚拟实验与预测分析，让算力产生结果。

再谈数据。通过人们的劳动，社会积累了财富，但如何实现财富的有效分配与再发展。这一点在科研领域尤为突出：每位科研工作者都开展了大量实验，产生了海量数据，涵盖XRD、SEM、EDS、EPMA、TEM、DSC、力学、热学、电学、磁学等多个性能。但这些数据最终去向何方？尽管已经发表论文，但是否有办法将这些分散的数据统筹整合，形成一套系统、完整的“数据典籍”？过去十余年，国家高度重视数据工作，但从个人层面而言，我们是否真正重视了数据的价值？又该如何引导每个人重视数据，避免重复性的基础性科学研究？须知，重复性工作或许对人才训练有一定意义，但对于创新而言，无疑是一种浪费。因此，数据对于个人、团队、单位、机构的长远发展至关重要，可以让后来者能够真正“站在前人的肩膀上”，看得更远、走得更稳、成效更显著。

最后是精密制造。算力、算法、数据，都是实验研究阶段的核心支撑，但最终所有的研究成果，都必须落地为实实在在的产品。再好的想法、再完善的理论，如果无法转化为产品，终究只是空中楼阁。而产品的落地，离不开精密制造，这是一项复杂的系统工程，当然也一直受到重视。

结合科学研究与基础研究的行为，如下三个方面的工作都非常重要：

第一，所有学科都需搭建算力平台，不能再单纯依赖传统的人力试错模式，而应实现人力与算力的深度结合。目前，这种结合并不理想，算力有点多，结合有点少，可能很多人力不会用算力，也许很多算力不知道怎么赋能人力。

第二，所有人都需要学习算法，然而算法涉及计算、数学等复杂知识，难度远高于实验，尤其在部分工程学科，仍过度强调实验的核心作用，导致算法发展缓慢，所以类似所有人都必须学习使用计算机一样，所有人都必须学习算法，学习模型，学习方法学，提高对算力的运用能力。

第三，数据就是历史，人人懂历史，人人掌握数据。谁懂历史，谁懂发展，谁会总结，谁能看清未来，将分散的数据归拢起来，让后来者在前人积累的数据上开展研究，少走弯路。因此，无论干啥，若想有所作为，就必须做好算力、算法、数据这三块工作，添加最后一击——精密制造，一定能有所大成。否则，难免会在基础性重复试错中浪费大量光阴！！！