不行！这个配比绝对有问题！
研究院会议室里，崔明远罕见地拍了桌子。坐在他对面的李晶面不改色，只是轻轻推了推眼镜。
崔博士，这是我们用‘材料大脑’模拟了八千多种配比后筛选出的最优解。李晶的声音一如既往的平静，模拟显示，这种镧系元素掺杂的方案，氢离子迁移率能提升三倍。
纸上谈兵！崔明远气得脸色发红，你们搞算法的懂什么材料合成？镧系元素活性太高，在高温下会直接破坏晶格结构！这是材料学的基本常识！
会议桌上的气氛剑拔弩张。一边是以崔明远为首的材料学家，另一边是李晶带领的算法团队。两个团队的第一次正式碰撞，就迸出了火药味。
崔博士，林烨适时介入，既然各执一词，何不实际验证一下？
验证？崔明远指着屏幕上的分子结构图，用这种配比，不仅会浪费珍贵的实验原料，更可能损坏我们好不容易调试好的设备！
李晶打开笔记本电脑：我们可以先用小剂量试制。如果模拟准确，只需要原来十分之一的样品量就能验证效果。
你崔明远还要反驳，被林烨用眼神制止了。
这样吧，林烨做出决断，李晶团队提供三种最有潜力的配比方案，崔博士团队各制备一克样品进行初步测试。无论结果如何，这都是跨学科合作的重要尝试。
散会后，崔明远气冲冲地回到实验室。
简直是胡闹！他对王磊抱怨道，让一群写代码的来指导材料合成？他们连高温炉怎么开都不知道！
王磊小心翼翼地劝道：崔博士，也许可以试试？听说李晶博士的团队之前用ai算法优化过芯片设计，效果很不错
芯片是芯片，材料是材料！崔明远没好气地说，材料合成是一门艺术，需要经验和直觉，不是冷冰冰的算法能替代的！
话虽这么说，但在林烨的坚持下，实验还是如期进行。
第一天，测试第一种配比。结果正如崔明远所料——样品在800度时就发生了严重的相分离，变成了一堆毫无用处的粉末。
看吧！崔明远几乎要说出我早就说过，但看到李晶团队年轻研究员们失落的表情，还是把话咽了回去。
第二天，测试第二种配比。出人意料的是，这次样品居然成功保持了结构稳定，虽然性能提升不明显，但至少证明这种配比是可行的。
巧合罢了。崔明远嘴上这么说，但眼神已经不那么坚定了。
第三天，测试最后一种配比。当电化学测试结果出来时，整个实验室都轰动了。
崔明远一把抢过检测报告，反复核对着数据：这这怎么可能
李晶不知何时出现在实验室门口：崔博士，现在可以谈谈合作了吗？
接下来的场景颇具戏剧性——刚才还针锋相对的两个团队，现在正挤在一起分析实验数据。
我们开发的‘材料大脑’模型，本质上是一个多物理场模拟器。李晶在白板上画着示意图，它能够同时计算原子间的相互作用、电子结构、热力学和动力学过程
等等，崔明远打断她，你是说，这个模型能预测材料在不同温度下的相变行为？
不仅如此，李晶调出一个模拟界面，它还能优化合成路径。比如，我们可以通过模拟找到最佳的开温速率，避免晶格缺陷的产生。
崔明远盯着屏幕上的模拟结果，眼神越来越亮：如果这个模型真的这么准确那我们至少能省去一半的试错实验！
这正是我们合作的意义。林烨笑着说，材料专家提供领域知识，算法团队提供计算能力，这才是现代科研该有的样子。
从那天起，研究院的工作模式发生了翻天覆地的变化。
每天早上，两个团队都会开联合晨会。材料团队汇报实验进展和遇到的问题，算法团队则根据这些反馈优化模型。
李晶立即在电脑上调整参数：让模型重点模拟4-6浓度区间的性能变化有了！时会出现晶格畸变，建议避开这个浓度点。
更令人惊喜的是，ai模型开始展现出人类难以企及的创造力。
一次联合讨论中，模型突然推荐了一种前所未有的元素组合方案。
钪元素？崔明远看着推荐方案，眉头紧锁，这在氢离子导体中从来没人用过。
但是模拟显示，李晶解释道，钪的离子半径和电负性特征，可能恰好能在晶格中创造出理想的氢离子传输通道。
经过一番激烈讨论，团队决定尝试这个大胆的方案。结果令人震惊——新材料的性能直接刷新了之前的记录！
太不可思议了崔明远看着检测报告，喃喃自语，这个方案确实违背了传统认知，但效果出奇的好。
李晶难得地露出笑容：这就是ai的价值——它没有人性的桎梏，敢于尝试人类不敢想的方向。
一个月后，研究院的研发效率发生了质的飞跃。原本需要三个月才能完成的配方优化，现在只需要两周；实验失败率从原来的80降低到30；更重要的是一种全新的研发范式正在形成。
现