传统科研计算高度依赖庞大算力与云端环境，模型“黑盒”且成本高昂。本文将分享墨睿思团队开源的硬核项目——MORES 科学通用智能引擎。该系统基于华为昇腾NPU生态，采用多智能体插件式架构，成功跑通8大AI4S（科学智能）任务。文章包含完整的架构解析与本地极速部署指南，并附GitHub/Gitee源码地址，旨在共建可解释的国产AI4S生态。

传统科研计算高度依赖庞大算力与云端环境，模型“黑盒”且成本高昂。本文将分享墨睿思团队开源的硬核项目——MORES 科学通用智能引擎。该系统基于华为昇腾NPU生态，采用多智能体插件式架构，成功跑通8大AI4S（科学智能）任务。文章包含完整的架构解析与本地极速部署指南，并附GitHub/Gitee源码地址，旨在共建可解释的国产AI4S生态。

传统工业软件依赖云端算力，成本高且数据安全隐患大。本文将分享我们团队基于华为昇腾 310B 芯片与 SD 卡，打造的一款轻量化“工业边缘智能体”的开源实践。系统实现了从多源数据解析、随机森林边缘预测，到本地大模型智能体辅助决策的“采-集-用”闭环。文章包含完整的系统架构解析、核心代码逻辑，并附带了 Github 与 Gitee 的开源地址，致力于让中小企业“用得起、用得上”国产化边缘 AI。

传统工业软件依赖云端算力，成本高且数据安全隐患大。本文将分享我们团队基于华为昇腾 310B 芯片与 SD 卡，打造的一款轻量化“工业边缘智能体”的开源实践。系统实现了从多源数据解析、随机森林边缘预测，到本地大模型智能体辅助决策的“采-集-用”闭环。文章包含完整的系统架构解析、核心代码逻辑，并附带了 Github 与 Gitee 的开源地址，致力于让中小企业“用得起、用得上”国产化边缘 AI。

应用验证：**AI4S智能体挑战赛（CNS/神经算子PDE）初赛有成绩 + 古文字比赛 + 核聚变比赛**- 边缘端：Atlas 200I DK A2 (310B)，ResNet50 **9.66ms**- 总投入：**1499元**（硬件1199 + 云资源300）1. **从经典模型开始**：ResNet50跑通CANN软件栈。- 结果：**代码零修改**，310B → 910B平滑迁移。2.