一名頂尖實驗室的材料研究員，最無力的瞬間，從來不是想不出創新思路，而是 AI 一天推演上百種新配方，人工實驗一年測不完； 最可惜的損耗，不是實驗本身的失敗，而是隨著項目結束、人員更迭導致資料、經驗、參數未能有效存留，讓下次的研究需要重複起步、反覆試錯。 這並非是科研人員的個人難題，某種程度上摺射出當前 AI for Science（AI4S）賽道中一個值得關注的結構性矛盾。 當下，人工智慧的迭代速度加快，模型參數不斷擴容、智能體運行能力穩步提升，曾經按月交付的軟體任務，如今以天、甚至小時為單位在快速落地。