值得注意的是,计划核心依赖的AI FOR SCIENCE模型并非大众熟知的聊天AI,而是深度融合行业知识的“专业科研智能体”——其以材料科学、核能物理等领域的基础理论为框架,通过训练千万级科研文献、实验数据与机理模型构建认知体系,具备的是“预测材料性能、推导反应路径、设计实验方案”的专业能力,而非通用对话功能。以新材料研发为例,传统模式依赖“配方调整-实验验证”的反复试错,而数据驱动模式下,AI FOR SCIENCE模型可基于海量材料数据库,精准预测未知材料特性、反向设计目标材料,将研发周期缩短70%以上,还能突破经验局限发现新型材料组合,这一逻辑在核聚变耐高温材料、半导体封装基材研发中已显成效。