一图读懂

AI驱动的科学革命：第四范式如何重塑研究方法、资金分配与科学家角色

引言：一个全新科学纪元的黎明

人工智能（AI）正在深刻地重塑科学研究的全貌。这并非一次简单的技术迭代或为科学家提供一种增量改进的“工具”，而是一场由“革命性工具”¹驱动的根本性变革，它正在重塑科学方法论乃至整个科研生态系统。我们正见证一种全新科学范式的诞生，其深刻程度堪比科学革命本身。

AI强大的双重能力——预测能力（例如，精准预测蛋白质结构）与生成能力（例如，从零开始设计新颖材料）——是这场变革的核心驱动力 ²。这种双重力量使AI能够深度参与从概念构思到最终发现的几乎每一个研究环节。本报告将系统性地剖析这场变革：首先，我们将回顾传统科学研究的哲学基石；其次，探讨以数据为核心的新范式如何兴起；再次，通过具体案例展示AI在生物和材料科学领域的颠覆性应用；然后，分析AI如何重构具体的研究流程；最后，我们将评估这场变革对科研资金分配、实验室组织结构以及人类科学家角色所带来的系统性冲击，并探讨其所面临的严峻挑战。

第一节 经典范式：一个由假说与证伪构筑的世界

“假设-实验-验证”的经典循环

传统上，科学的进步遵循一个明确且强大的逻辑循环：“假设-实验-验证”。科学家首先基于现有知识和观察，提出一个具体的、可供检验的假说。随后，他们设计并执行严谨的实验来测试这个假说。最后，根据收集到的经验证据，该假说被证实、修正或被彻底推翻。这一流程构成了几个世纪以来科学知识增长的基石。

哲学基石：波普尔的证伪主义

这一经典模式的哲学内核，在很大程度上由科学哲学家卡尔·波普尔（Karl Popper）的证伪主义理论所奠定 ⁴。

• 划界问题：波普尔提出了一个核心观点，即区分科学与非科学（如伪科学）的关键，不在于一个理论能否被证实为真，而在于它是否可能被证伪 ⁵。一个科学理论必须做出能够被经验反驳的预测。著名的例子是“所有天鹅都是白色的”这一论断，无论我们观察到多少只白天鹅都无法最终证实它，但只要观察到一只黑天鹅，就能将其彻底证伪 ⁶。因此，可证伪性成为了科学理论的必要属性。

• 发现的逻辑：基于此，波普尔将科学进步描绘成一个永不休止的循环：“问题—猜想—反驳—新问题……” ⁵。科学并非静态地积累事实，而是一个通过不断排除错误来逼近真理的动态革命过程。

批判与演进

当然，纯粹的波普尔模型是一种理想化的描绘。后来的科学哲学家，如托马斯·库恩（Thomas Kuhn）和伊姆雷·拉卡托斯（Imre Lakatos），对其进行了补充和修正。库恩引入了“范式”和“常规科学”的概念，指出在大多数时期，科学家们在一个稳固的理论框架内解决问题，并倾向于维护该范式，直到无法解释的“异例”大量积累，才会引发“科学革命” ⁵。拉卡托斯则提出了“科学研究纲领”的理论，认为一个核心理论被一系列“保护带”般的辅助假说所包围，使得对核心理论的证伪变得更为复杂 ⁵。这些理论共同描绘了一个更复杂、更符合历史现实的传统科研图景。

然而，无论是波普尔的理想模型还是库恩的历史视角，其共同的根基在于，这个过程受限于人类的认知能力。我们能提出的假说，被我们的知识边界、想象力以及处理高维复杂信息的能力所束缚。“问题—猜想”这一关键步骤，本质上是一个以人类为中心的认知瓶颈。科学的重大突破往往依赖于科学家的直觉、灵感甚至是偶然的运气。正是这一根本性的限制，为AI的颠覆性作用埋下了伏笔。AI能够探索一个远超人类心智所能及的、无比广阔和复杂的假说空间，识别出对人类而言并非显而易见甚至反直觉的模式，从而直接突破了传统科学方法中最核心的认知瓶颈。

第二节 新方法的出现：第四范式

定义第四范式：数据密集型科学发现

随着信息技术的发展，一种新的科学研究模式应运而生。图灵奖得主吉姆·格雷（Jim Gray）将其命名为“第四范式”，即“数据密集型科学发现” ⁸。这一范式与科学史上的前三个范式——第一范式（经验与观察科学）、第二范式（理论科学）和第三范式（计算与模拟科学）——形成鲜明对比 ⁹。第四范式的核心在于，它将海量数据集置于科学发现过程的中心，统一了理论、实验和模拟 ⁸。

从“假设驱动”到“数据驱动”

这场变革的根本转变在于，研究的起点从“为验证一个既有假设而收集数据”转向了“从探索数据中生发新的假设” ¹¹。正如谷歌研究总监彼得·诺维格（Peter Norvig）所言：“所有的模型都是错误的，但你越来越可以在没有模型的情况下取得成功” ¹⁴。这标志着科学研究开始摆脱对先验强假设的依赖，转而利用机器学习等技术，在海量数据中挖掘人类分析无法洞察的隐藏模式、关联和规律 ¹²。

根据格雷的理论，数据密集型科学由三大支柱构成 ⁸：

1. 数据采集：通过基因测序仪、高能粒子对撞机、射电望远镜等先进仪器，以前所未有的规模和速度捕获科学数据。

2. 数据管理：建立强大的基础设施来存储、管理、索引和共享这些海量数据集，使其能够被长期、公开地访问和使用——格雷认为这是当时面临的主要挑战。

3. 数据分析：利用先进的算法和可视化工具来探索数据，从中提取知识和洞见。

AI for Science：第五范式的曙光？

当前，以生成式AI为代表的新一轮技术浪潮，正在推动第四范式发生深刻的演进，甚至可能催生出一个 nascent 的第五范式。如果说第四范式关注的是从数据中提取洞见，那么由AI驱动的新范式则聚焦于从数据中生成全新的知识、实体和假说 ²。这是一次从“数据密集型发现”到“

数据生成型发现”的跃迁。

为了更清晰地展示这一变革，下表对不同科学范式进行了比较。

表1：科学研究范式的演进与比较

特征	经典范式（波普尔式）	第四范式（数据密集型）	AI驱动范式（生成式）
核心驱动力	人类构建的假说	海量数据的可用性	生成式AI模型
研究起点	一个具体的科学问题或猜想	一个大规模的数据集	一个设计目标或一个“提示”（Prompt）
数据角色	用于证伪假说的证据	知识发现的直接源泉	模型训练的燃料与结果验证的基准
人类核心活动	设计实验、进行反驳	数据管理、模式探索	提出问题、监督模型、批判性评估
关键工具	物理仪器、统计检验	超级计算机、数据库	AI大模型（LLMs, GNNs）、自动化实验室

第三节 AI作为第四范式的引擎：从预测到生成

AI正在材料、生物等领域展现出强大的预测和生成能力，成为推动第四范式走向成熟的核心引擎。

3.1 案例研究：生物科学的革命

• 破解蛋白质折叠难题：生物学领域一个长达50年的重大挑战——蛋白质折叠问题，被谷歌DeepMind开发的AI模型AlphaFold一举攻克 ¹⁶。在AI出现之前，通过实验手段解析一个蛋白质的结构，往往需要耗费数年时间及高昂的成本 ¹⁸。而如今，AlphaFold能够在几分钟内根据氨基酸序列，以接近实验的精度预测出其三维结构 ¹⁹。

• 规模化与民主化：AlphaFold的突破性成果并未止步于此。DeepMind将其预测的超过2亿个蛋白质结构免费公开，形成了庞大的数据库，极大地推动了全球相关领域的研究 ¹⁷。这加速了从新冠病毒疫苗研发到塑料降解酶设计的各类创新 ¹⁷。

• 从预测到生成：这场革命的下一个前沿是利用生成式AI进行蛋白质的从头设计 ¹⁶。以2024年诺贝尔化学奖得主大卫·贝克（David Baker）的研究为代表，科学家们正利用AI设计自然界中不存在的、具有全新功能的蛋白质 ¹⁶。这为开发新药物、设计高效催化酶和创造新型生物材料开辟了无限可能 ³。最新版本的AlphaFold 3甚至可以模拟蛋白质与DNA、RNA及小分子配体的相互作用，这对于药物发现具有不可估量的价值 ¹⁷。

3.2 案例研究：新材料的加速创造

• 传统研发的瓶颈：与生物学类似，新材料的发现传统上是一个依赖“试错法”的缓慢且昂贵的过程 ²⁴。AI通过建立原子排列、微观结构与材料宏观性能之间的复杂关系，正在彻底改变这一现状 ²⁴。

• AI驱动的预测与设计：

  • 谷歌的GNoME：DeepMind的GNoME（Graph Networks for Materials Exploration）平台利用图神经网络技术，预测了220万种潜在的新型无机晶体材料的稳定性 ²⁵。在这次探索中，AI发现了约38万种具有热力学稳定性的新材料，其数量相当于人类科学家过去近800年研究成果的总和，这些新材料在电池、超导体等领域具有巨大的应用潜力 ²⁵。

  • 微软的MatterGen：微软研究院开发的生成式AI工具MatterGen，可以根据研究人员设定的目标属性（如导电性、磁性等）直接生成全新的材料结构候选物 ²⁵。该工具与模拟平台MatterSim相结合，能够快速验证这些候选材料的可行性，从而极大地缩短了“设计-筛选”的研发周期 ²⁵。

• 共生关系：值得注意的是，AI与材料科学之间形成了一种共生关系。新材料的发现可以为AI提供性能更优越的计算硬件，而更强大的AI又能反过来加速新材料的研发进程 ²⁵。

这些案例揭示了一个深刻的转变：科学研究正从发现自然（discovering what is）转向设计未来（designing what can be）。传统科学家的角色更像是探索者，寻找和描绘自然界中已有的物质和规律。而生成式AI的出现，使科学家日益成为“造物主”。他们可以根据特定功能需求（例如，“一种能与特定癌细胞靶点结合的蛋白质”或“一种兼具高导热性和绝缘性的材料”），利用AI来设计和创造出满足这些需求的全新物质 ²。这不仅模糊了基础科学与应用工程的界限，也对未来的药物研发、制造业乃至社会伦理提出了全新的命题。

第四节 重构科研流程：自动化与闭环的实验室

AI不仅在宏观上改变了科学范式，还在微观层面重塑了科研工作的每一个具体环节，催生了自动化、闭环的“自驱动实验室”。

4.1 AI驱动的假说生成

传统上，提出新颖且有价值的科学假说被认为是人类创造力的巅峰。然而，AI正开始在这一领域扮演重要角色。AI系统能够通过扫描数百万篇科学文献、专利和实验数据库，发现人类研究者因知识局限或认知偏见而忽略的、非显而易见的联系，从而提出全新的科学假说 ²²。

一些研究团队正在开发由多个AI代理（Agent）组成的“AI科学家”系统 ²⁷。在这些系统中，不同的AI扮演着不同角色：例如，“假说代理”负责生成研究思路，“推理代理”负责分析数据和文献以评估假说，“计算代理”则负责运行模拟实验 ²⁷。剑桥大学的一项研究极具代表性：研究人员利用大型语言模型GPT-4，成功地从现有非抗癌药物中筛选出能够有效抑制癌细胞的新药物组合。AI通过分析海量文献中的隐藏模式提出了这些组合，并在后续的实验中得到了验证 ³⁰。这表明，AI可以成为人类科学家不知疲倦的“头脑风暴伙伴” ²⁷。

4.2 实验设计的优化

实验设计（Design of Experiments, DoE）是一种经典的统计学方法，旨在通过系统性地改变多个实验参数，以最少的实验次数高效地探索广阔的参数空间，从而找到最优工艺条件 ³²。AI技术正在为这一经典方法注入新的活力。传统的DoE通常遵循一个预设的统计方案，而AI可以引入主动学习（Active Learning）等策略，根据已有的实验结果，动态地、智能地决定下一个最值得探索的实验点。这种自适应的实验策略能够更快速地收敛到最优解，极大地提升了实验效率 ³²。

4.3 “自驱动实验室”：闭环的实现

将AI驱动的假说生成、实验设计与自动化实验平台相结合，便构成了新范式的终极形态——“自驱动实验室”（Self-Driving Lab） ²²。

这种实验室的运行形成了一个完整的闭环系统 ³⁶：

1. 干实验室（Dry Lab）：AI模型（“大脑”）分析现有数据，生成一个科学假说，并设计出相应的验证实验方案。

2. 自动化平台：实验方案被发送给一个由机器人操作的自动化平台（“湿实验室”或“双手”），该平台能够自动执行化学合成、细胞培养等实验操作。

3. 数据回传：实验过程中产生的数据被实时、自动地收集，并回传给AI模型。

4. 学习与迭代：AI模型分析新的实验数据，更新其对研究对象的内部“理解”，然后基于新的理解生成下一个假说和实验设计，如此循环往复，实现7x24小时不间断的自主探索。

利物浦大学的“机器人化学家”便是一个成功的案例。该系统自主探索了一个包含10个变量的复杂参数空间，最终发现了一种用于光催化制氢的高效催化剂，其效率是初始尝试的数倍 ²²。

这一闭环模式带来了“科学周期的压缩”。在经典模式下，一个完整的“假设-实验-验证”周期可能需要一名博士生数年的时间。而“自驱动实验室”将这一周期从数年或数月，压缩到了数天甚至数小时。这种迭代速度的量级提升，正在改变我们对“实验”本身的定义。实验不再是人类科学家设计的、离散的、单一的事件，而是一个由AI主导的、连续的、自适应的探索过程。科学进步的衡量单位，或许将不再是单篇发表的论文，而是这个闭环学习系统本身的学习速率。这将迫使我们重新思考如何评估和衡量科学贡献。

第五节 系统性冲击：重塑科研生态系统

AI驱动的科研新范式所带来的影响，已远远超出了实验室的范畴，正对整个科研生态系统的资金分配、组织结构和人才需求产生系统性的冲击。

5.1 资金的地缘政治与企业科学的崛起

• 国家层面的战略布局：世界主要经济体已将“AI for Science”视为维持全球“竞争优势”和“技术主权”的关键战略领域 ³⁷。美国国家科学基金会（NSF）每年在AI领域的投资超过7亿美元，并启动了国家人工智能研究院等重大项目 ³⁹。欧盟也制定了协调计划，旨在建立其在“可信赖AI”科学应用中的领导地位 ³⁷。与此同时，中国的研究机构也在积极推进先进AI的研究 ³⁸。

• 企业与学术界的鸿沟：一个日益突出的矛盾是，最强大的AI基础模型（如GPT-4、Gemini）大多由少数科技巨头（如谷歌、微软、Meta）所掌控 ²⁵。训练和运行这些模型需要海量的专有数据和天价的计算资源，这远远超出了绝大多数学术研究团队的承受能力 ⁴¹。这引发了人们对学术界在尖端AI研究中被“挤出”或“边缘化”的担忧 ⁴¹。

• 专有模型与开放科学的冲突：尽管部分企业选择将模型开源（如Meta的LLaMA系列），但性能最顶尖的模型往往作为商业机密被严格保密，成为事实上的“黑箱” ¹⁷。这与科学界长期倡导的开放、透明和可复现的原则形成了鲜明对比，使得公共资助的科学研究在某种程度上依赖于私营企业的基础设施 ⁴¹。

• 资金的政治不确定性：科研资金的分配也无法完全脱离政治气候的影响。例如，有报道指出，NSF在新的政治指导下取消了超过1500项科研资助，其中许多与多元化、公平和包容（DEI）倡议相关 ⁴²。这表明，包括“AI for Science”在内的科研经费，可能会受到意识形态斗争的影响，给研究人员带来不确定性。

5.2 未来实验室：从湿区到虚拟空间

• 物理空间的重组：AI和自动化正在改变实验室的物理形态。为了适应快速变化的研究流程，灵活可变的“模块化实验室”设计正变得流行 ⁴³。传统上，湿实验区（wet lab）与数据分析和文书工作区（write-up space）的面积比例正在发生逆转，后者的重要性日益凸显 ⁴³。

• 虚拟实验室的兴起：在许多研究场景中，物理实验室正被虚拟实验室所取代。借助AI、机器学习乃至未来的量子计算，研究人员可以在计算机中对分子、材料和生物系统进行高精度模拟，从而在接触试管之前就能完成实验的设计、测试和优化 ⁴³。这不仅节省了大量的时间和经费，还减少了对实验动物的依赖，推动了科研的伦理进步 ⁴³。

• 实验室管理的自动化：AI也在变革实验室的日常运营。AI驱动的库存管理系统能够预测试剂消耗速率并自动完成补货 ⁴⁴。智能调度工具则可以优化昂贵仪器的使用安排，减少设备闲置和研究人员排队等待的时间，从而将他们从繁琐的行政管理工作中解放出来 ⁴⁴。

5.3 AI时代的人类科学家：身份的重塑

• 从“执行者”到“指挥官”：随着AI和机器人越来越多地承担重复性的数据处理和实验操作，人类科学家的核心角色正在发生转变。他们不再是科研流水线上的“操作工”，而是成为了整个研究项目的“战略指挥官” ¹。其关键职责转变为：

  • 提出深刻问题：定义高层次的研究目标，为AI的探索设定方向 ²²。

  • 监督与引导：作为AI的“监督员”或“合作驾驶员”，在研究过程中提供关键的反馈和方向修正 ³⁰。

  • 批判性评估：对AI的输出进行审慎的解读，从海量结果中筛选出有价值的假说，并设计最终的、决定性的验证实验 ²²。

• 新技能需求：AI与数据素养：未来工作场所中最急需的技能将是数据素养——即阅读、处理、分析和利用数据进行沟通的能力 ⁴⁸。而数据素养是AI素养的基础，后者包括理解AI工具的工作原理、以合乎伦理的方式使用它们，并批判性地评估其输出 ⁴⁹。未来的科学家必须掌握提示工程（prompt engineering）、算法思维以及对数据偏见的深刻理解 ⁴⁹。

• 演进中的研究团队：实验室的人员构成也正在改变。传统的“首席研究员（PI）-博士后-研究生”的金字塔结构，正在被新的、不可或缺的角色所补充，如AI/机器学习工程师、数据工程师、数据架构师乃至数据隐私官 ⁵²。不同角色间的技能要求也出现了融合趋势，数据科学家被期望具备更多的工程和部署能力，而工程师则需要更深入的领域知识 ⁵²。

下表总结了AI时代研究团队中角色的演变。

表2：AI时代研究实验室中角色与技能的演变

角色	传统科学家	AI时代科学家/PI	研究型AI工程师
核心职责	手动实验、数据分析、论文撰写	战略规划、假说甄别、验证设计、资金申请	模型开发、算法优化、数据管道搭建、MLOps
核心技能	湿实验技术、统计学、领域知识	领域专长、数据/AI素养、提示工程、批判性思维	Python/PyTorch、云计算(AWS/Azure)、SQL、软件工程
与AI的关系	简单软件的使用者	AI系统的指挥官、合作者与批判性评估者	AI系统的构建者、维护者与优化者
关键产出	附带数据的已发表论文	经验证的科学发现、训练好的模型、开放数据集	可扩展、可复现的AI工作流与研究工具

第六节 驾驭新前沿：挑战、风险与人类监督的必要性

尽管AI驱动的科学范式前景广阔，但它也带来了前所未有的挑战和风险。若不加以审慎管理，这项强大的技术可能反而会误导科学进程。

6.1 “黑箱”困境与可解释性的追求

• 问题所在：许多性能强大的AI模型，尤其是深度学习系统，其内部决策逻辑对于人类而言是完全不透明的，如同一个“黑箱” ²⁷。它们能给出高度准确的预测，但无法解释“为什么”会得出这样的结论。

• 科学风险：这与追求因果解释的科学精神背道而驰。AI可能仅仅因为它在数据中发现了某种虚假的、无科学意义的统计相关性而做出判断 ⁵⁵。在不理解其推理过程的情况下盲目信任AI的结论，无异于将科学研究建立在流沙之上 ⁵⁵。

• 解决方案：可解释AI（XAI）：为了应对这一挑战，可解释AI（Explainable AI, XAI）领域应运而生。XAI旨在开发新的技术和方法，使AI模型的决策过程变得透明和可被理解 ¹²。这使得人类科学家能够验证AI是否学到了真实的科学原理，而不是仅仅利用了数据集中的统计捷径。

6.2 偏见的幽灵：“垃圾进，福音出”

• 偏见机制：AI模型从数据中学习。如果用于训练的数据本身就包含了历史的、社会的或测量的偏见，那么AI不仅会忠实地复制这些偏见，甚至可能将其放大 ⁶⁰。

• 科学领域的例子：在医学研究中，如果一个AI模型的训练数据主要来自某一特定族裔群体，那么它在应用于其他代表性不足的群体时，其性能可能会显著下降，做出错误的诊断或推荐无效的治疗方案，从而加剧现有的健康不平等 ⁶¹。

• 恶性反馈循环：带有偏见的AI系统还可能制造出恶性循环。例如，一个用于评估科研项目申请的AI，如果其训练数据中包含了对某些研究方向或机构的历史偏见，它就可能会系统性地拒绝来自这些领域的创新想法。而这些项目因得不到资助而无法产生新的数据，这又进一步强化了AI模型原有的偏见 ⁶⁰。

6.3 可复现性危机与验证的首要地位

• AI自身的可复现性挑战：AI研究领域本身就面临着一场“可复现性危机” ⁶²。模型的复杂性、训练数据的专有性以及对特定计算环境的依赖，使得其他研究者很难独立复现已发表的结果。

• AI的不可靠性：大型语言模型等AI系统存在“幻觉”（hallucination）问题，即会自信地生成完全错误或凭空捏造的信息 ²⁷。这使得对AI生成内容的严格验证变得至关重要，任何未经人类专家审查的AI输出都不能被直接采信 ⁶³。

• 实验验证的终极仲裁：科学真理的最终仲裁者，仍然是且必须是经验世界的检验。一篇对AI辅助药物发现研究的尖锐评论指出，尽管该研究进行了大量的计算机建模，但由于缺乏严谨的生物学实验验证，其结论的说服力大打折扣 ⁴⁷。这有力地提醒我们，在新的范式中，经典流程中的“验证”环节非但没有过时，反而变得比以往任何时候都更加重要。

6.4 认知萎缩与洞见的“外包”风险

• 深层担忧：如果科学家们越来越习惯于依赖AI来提出假说和指导研究，那么人类自身的创造力、科学直觉和批判性思维能力是否存在退化的风险？²⁹。

• “外包思考”：正如一位研究人员所担忧的，过度依赖AI就像是将思考过程——“科研中最有趣的部分”——外包了出去 ²⁹。这引发了一个更深层次的哲学问题：科学的目的仅仅是高效地产出结果，还是也包括人类在理解宇宙过程中的心智成长与满足？

结论：迈向人机共生的科学未来

综合来看，人工智能并未简单地“取代”传统的“假设-实验-验证”科学方法论，而是正在将其重构和增压。科学研究的范式正朝着一个由人类与AI在紧密闭环中高效协作的混合模式演进。

未来科学的图景，是一种人机智能的强大共生体 ³⁰。在这场新的协作中，AI提供了前所未有的规模、速度和驾驭复杂性的能力，能够探索人类无法企及的广阔可能性空间。而人类科学家则提供战略远见、深厚的领域知识、伦理罗盘以及最终解释和验证科学发现所必需的批判性智慧 ³¹。

尽管“AI科学家”可以成为一个不知疲倦、充满想象力的研究伙伴 ³¹，但它（至少在目前）并不能取代人类科学家。为科学探索设定方向，对科技成果的伦理边界进行反思，以及构建一个连贯、自洽、有因果解释力的世界观，这些根本性的任务，最终仍然是且必须是一项深刻的人类事业。AI是强大的协作者，但人类科学家，依然是这场宏大交响乐的指挥官 ³⁰。

引用的著作

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30. ‘AI scientist’ suggests combinations of widely available non-cancer …, 访问时间为 七月 13, 2025， https://www.cam.ac.uk/research/news/ai-scientist-suggests-combinations-of-widely-available-non-cancer-drugs-can-kill-cancer-cells

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33. DOE 实验设计 - BSI, 访问时间为 七月 13, 2025， https://www.bsigroup.com/zh-CN/training-courses/DOE/

34. 工程师的DOE零基础指南： - JMP, 访问时间为 七月 13, 2025， https://www.jmp.com/content/dam/jmp/zh_CN/pdfs/DOE_from_zero_for_engineers.pdf

35. 研發創新實驗設計(DOE) 輔導專案：實驗設計優化與成本控制 - 品碩創新, 访问时间为 七月 13, 2025， https://pinshuoi.com/onsite-coaching/doe/

36. 马维英｜AI for Science - 清华大学智能产业研究院, 访问时间为 七月 13, 2025， https://air.tsinghua.edu.cn/info/1007/2336.htm

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