夜雨聆风当国内还在讨论工业软件缺人、缺专家的时候，一套国产 AI 系统已经交出了硬核答卷。
面壁智能联合 OpenBMB 开源社区，正式开源全球首个 Stencil 优化「自动研究 + 自动部署」大闭环 AI 系统 ForgeStencil。只用一周时间，全自动完成 100 + 真实工业、科学计算软件重构优化，全程零人类专家介入。
等效 4‑8 位高级工程师干满一整年、数百万到千万级的研发工作量，被 AI 一周跑完。
ForgeStencil 要优化的 Stencil，究竟是什么？
Stencil，模板计算，是气象模拟、油气勘探、流体仿真、电磁场计算等工业科研软件最底层、最吃算力的核心计算模式。
简单理解：在网格上，依靠周边相邻格点的数据反复迭代运算更新，天气预报、地震模拟、材料仿真底层全是这套逻辑。
它极度吃内存带宽，海量数据反复读写，一旦代码适配不到位，再强的 GPU 也只能原地空转等待数据。Stencil 的运行效率，直接决定整套工业软件跑的快不快。
过去想要榨干硬件性能，只能靠数量极其稀缺的 HPC 高性能计算专家，逐行阅读源码、手工调试改写。一位资深专家一年，往往最多精调 20 个应用，换软件、换硬件，几乎全部要推倒重来，完全没法规模化批量优化。国产工业软件最大痛点不是写不出功能，而是跑太慢，性能优化卡在专家人手上。
双 Agent 闭环，把数周工作压到小时级
ForgeStencil 打破这个死局，核心是Kernel Agent+App Agent 双智能体全自动闭环。
Kernel Agent 相当于算法科学家，自主研究、锻造逼近硬件极限的高性能计算内核；App Agent 负责工程落地，自动读取原始软件源码，定位性能瓶颈、替换算子、校验结果正确性，无缝回写到原有软件工程里。
人类只需要输入待优化软件源码，剩下分析、调优、编码、验证、部署全流程，不需要专家插手任何决策。
在这套双 Agent 驱动之下，单个工业、科学计算软件的优化周期，从原本数天、数周，直接压缩至小时级别，研发吞吐提升 1‑2 个数量级，算力越多，能同时优化的软件就越多，能力可以横向无限放大。实测 43% 的应用实现 1.5 倍以上端到端加速，部分案例提速数十倍。
不止优化代码：AI 自主生产时代来了
这套思路并不陌生。此前面壁智能 ForgeTrain 已经完成验证：AI 自主锻造大模型训练框架，在大模型基础设施领域证明，AI 可以自己研究、自己造 AI 底层工具，不需要工程师手把手编写全部代码CSDN。
而今 ForgeStencil，把这套 “AI 自主研究 + 自主落地部署” 范式，正式平移到工业与科学计算领域。
这里藏着一个很关键的判断：一旦 AI 研究、构建系统的速度跑赢人类，技术发展就不再被专家数量锁死，上限更多取决于可投入算力与自动化系统。
工业软件长期受困顶尖人才缺口，如今国产开源 AI 给出另一条路径：不靠堆专家人头，靠自动化智能体，批量完成过去只有顶尖工程师才能做的深度性能优化。
ForgeStencil 已经正式开源，工业软件规模化提速的大门，已经被推开。