物理学
今日物理学领域整体呈现“AI驱动科学发现”的强劲趋势，尤其在材料科学中，AI正成为连接理论、计算与实验的关键桥梁。
- 核心方法革新：研究焦点从单一数据模态分析转向跨模态学习，通过文本描述与原子结构等异构数据的联合建模，实现对材料性能的更高效预测。
- 加速探索流程：工作流的核心是AI高通量筛选，它能够从海量候选材料中快速识别出潜力目标，极大减少了传统“试错”式研究的盲目性。
- 验证范式转变：研究闭环依赖计算与实验的深度融合，即先通过第一性原理计算进行初筛，再辅以极少量关键实验进行验证，从而在保证可靠性的前提下大幅提升研发效率。
- 解决关键问题：此举直接针对新材料研发中周期长、成本高的核心痛点，为催化剂、电池材料等领域的快速发现提供了可实践的解决方案。
- 深远应用意义：该范式不仅限于材料科学，其“AI预测-计算验证-实验确认”的框架有望扩展到药物设计、新能源开发等多个需要大规模筛选的科研与工程领域。