随着大模型与科学智能应用的加速渗透，决定模型能力上限的关键因素正从更大的参数规模转向更高质量的数据供给：一方面，大模型的训练、对齐与持续迭代对高质量、结构化、可追溯数据集的依赖显著增强，高质量数据已成为决定模型泛化能力与可靠性的关键生产要素。另一方面，在产业与科研场景中，受实验成本高昂、周期漫长、数据敏感性与合规约束严格，以及采集标注标准不一等多重现实因素制约，高质量数据集长期处于稀缺状态；加之真实数据往往难以覆盖长尾工况与复杂条件，致使“有效数据供给不足”成为科学智能规模化落地的核心瓶颈。在这种背景下，算力需求不再局限于通用训练，而是进一步扩展到高精度仿真、高质量数据生成，以及“仿真—训练—验证”协同迭代的全流程能力。在“数据生成—模型训练—生态反馈”的闭环中，科学计算主要承担数据生成与计算验证职责，是高质量科研数据的重要来源，也是科研算力体系的核心支撑。面向这一趋势，双精度与混合精度计算、超大规模并行与高效调度、高速互联与PB/EB级数据吞吐，以及在能效与可控性约束下的系统级协同优化，正在成为科学计算平台演进的共性门槛与重点布局方向。 　　本报告首先厘清科学计算的产业边界与研究口径，系统阐释其概念内涵，辨析其与传统超算、AI计算的融合演进与本质差异，并构建“技术类型×应用领域”的分类框架，全景映射从上游基础设施、中游平台服务到下游应用场景的产业链结构。 　　在此基础上，报告深入剖析关键技术趋势与核心门槛，量化测算市场规模并进行前瞻性预测；同时，聚焦生物医药、高端装备、集成电路、新能源、新材料、合成生物、地球科学及低空经济等八大典型场景进行深度案例解析。最后，报告统筹研判全球与我国的政策布局及产业布局，旨在为产业各方提供一套可对标、可验证、可落地的决策参考依据。