## 757｜当AI学会“举手发言”：华人科学家如何实现新材料150%性能突破

你好，我是快刀青衣。欢迎收听快刀广播站，每天带你看AI。

之前在广播站里，我介绍过不少AI在科研中的应用案例，特别是AI科学家这个概念在最近两年非常火爆。今天，我想和你聊一个不太一样的故事。

请你先想象一个场景：在一所大学的新材料实验室里，科学家盯着电脑屏幕上的数据曲线，眉头皱了起来。因为机器人刚刚完成了第37次材料合成实验，但最近连续五次实验的数据曲线几乎走平了——每次性能提升都不到2%，实验很可能陷入了困境。

当她正准备手动调整参数时，AI系统突然弹出一个提示框：“当前实验效率正在下降，建议调整温度范围或更换前驱体材料。”

这不是普通的电脑警报，而是AI在主动“举手”——它不仅发现了人类科学家还没来得及确认的问题，还给出了具体的解决方案。

刚才这个场景虽然是我假设的，但类似的事情确实在真实的科研中发生了。2025年12月18日，《Nature Chemical Engineering》上发表了一篇论文，讲的就是这种会“举手发言”的AI科研顾问系统。而这个系统帮助研究团队开发出的新型混合离子电子导电聚合物，性能比现有最先进技术提升了150%。

说实话，当我看到这个数字时，第一反应是“又是AI全自动化的胜利”，也就是人类科学家指明方向，AI把所有环节跑完，人类只要等着就行。不过当我看完论文，发现事情没那么简单。

这个150%提升成果的背后，藏着一个更值得关注的真相：AI没有取代科学家，而是成了科学家的“顾问”。虽然咱们同学里大部分都不是搞科研的，但这个项目背后的人机协作方式，对我们日常工作同样有启发。接下来我们就来好好聊一聊。

这篇论文名字叫《Adaptive AI decision interface for autonomous electronic material discovery》，翻译成中文就是《面向自主电子材料发现的自适应人工智能决策界面》，听起来非常学术和拗口，不过咱们主要关注里面的一个词组就可以了，那就是“自适应人工智能决策”。这项研究来自美国阿贡国家实验室（Argonne National Laboratory）和芝加哥大学普利兹克分子工程学院的联合团队。这个研究团队开发的不是一个全自动化的科学家AI，而是一个会“举手发言”的AI顾问系统。

在我看来，这个人机协作方式上的区别，可能比那个150%的数字更重要。因为150%只是一个结果，而“AI顾问”模式可能改变我们和AI协作的方式，不只是科研，还有我们的日常工作。

那么，什么叫“AI顾问”？研究团队给了一个很有意思的类比，这个系统的灵感来自帮助投资者交易股票的软件。

你想想股票交易软件是怎么工作的？它在后台实时分析市场数据，监控你持有的股票，当发现异常波动或者出现买卖机会时，会弹出提示：“某某股票跌破止损线了”、“某某板块出现上涨信号”。但最终要不要卖、买哪只股票，决定权在你手里。

AI科研顾问的工作方式也是这样。它运行的是一套复杂的“多保真度贝叶斯优化”模型，这名字听起来挺唬人，其实说白了就是：AI在后台不停地分析实验数据，实时监控着实验效率。一旦发现问题，主动“举手”，给出具体的策略建议。但要不要采纳，怎么调整参数，决策权在科学家手里。

这和全自动化AI有什么本质区别？关键在于对“数据稀缺”这个现实的认识。

在一个研究的初期，往往只有几十个、甚至十几个数据点。这时候让AI全自动跑，就像让一个只见过10个人的AI去判断“什么是美”，它很容易基于有限的信息做出错误判断，要么陷在局部最优解里出不来，要么朝着错误的方向一路狂奔。而人类科学家有领域知识、有直觉、有对研究目标的理解，能在关键节点做出更合理的判断。

所以这个系统的设计思路是：让AI做它擅长的事，比如实时监控、数据分析、模式识别；让人类做人类擅长的事，比如战略决策、方向调整、知识整合。AI负责盯着数据不眨眼，人类负责在关键时刻拍板。

更有意思的是，这个AI顾问还能同时处理两种数据：一种是物理实验的真实数据，也就是科学家们“手搓”出来的，特点是高保真度，毕竟都是熬夜熬出来的，但问题就是成本高，无论是金钱成本还是时间成本。另一种是计算机模拟的数据，这种数据保真度比较低，因为很多是根据各种历史数据模拟出来的，但成本非常低。

然后，AI顾问就会智能决策什么时候用廉价的模拟数据就够了，什么时候必须做昂贵的真实实验才行。这也是为什么它能节省40-60%的实验量：不是偷工减料，而是把资源用在刀刃上；不是不需要科学家做实验了，而是帮科学家筛选出哪些实验是必须要做的。

说了这么多原理，你可能会问：这套系统在真实的科研场景里，到底是怎么“举手发言”的？我们来看看那个拿到150%性能提升的具体案例。

研究团队的目标是开发一种叫“混合离子电子导电聚合物”（MIECP）的新材料，这是下一代显示器、太阳能电池里的关键材料。这种材料既要能导电，又要能传导离子，两个性能都要强，难度很大。实验在阿贡国家实验室的纳米材料中心进行，使用的是一个叫Polybot的机器人平台。这个机器人能自动完成样品合成、加工和性能测试。但关键是，它不是盲目地一个一个试，而是听从AI顾问的指引。

实验刚开始的时候，AI和科学家都在摸索。AI基于初始数据，建议了一组参数，机器人按照这些参数开始合成材料。几轮实验下来，材料性能有了提升，但AI监测到一个信号：实验效率开始下降了，每次改进的幅度越来越小。这时候AI“举手”了，界面上弹出一个醒目的提示框，或者在数据曲线上标注一个红色预警点。它给科学家展示了一个分析结果：当前的实验路径可能陷入了局部最优解，建议要么调整温度范围，要么尝试更换前驱体材料。

研究团队看了数据，结合对材料特性的理解，决定采纳第二个建议——更换材料。因为他们之前做过类似的研究，知道某些前驱体材料虽然在理论模拟中表现不突出，但在实际合成中可能有意想不到的效果。为什么？因为真实的化学反应环境比模型复杂得多。

新的实验方向确定后，AI立即调整了优化策略，机器人开始按照新路径进行合成。这一次，性能曲线明显上扬了。

但更有价值的是，在这个过程中，AI不仅帮助优化了性能，还帮科学家发现了两个关键机理。

AI系统在分析数据时，会标注出它认为最重要的因素。科学家注意到，AI特别关注两个参数：晶体层间距和比表面积。晶体层间距，简单说就是材料内部的“空隙”大小；比表面积，就是材料表面的“褶皱”程度。这两个参数越大，材料能容纳的离子和电子就越多，导电性能自然就更好。

这个发现很有价值。因为在传统的材料研发中，科学家往往是通过大量试错来摸索规律，很难量化到底是哪些微观结构在起作用。而AI通过分析海量数据，把这些深层规律给“翻译”出来了。

最终的结果不用多说了，新材料性能提升了150%。更重要的是，团队不仅拿到了一个性能更好的材料，还搞清楚了为什么它更好。而40-60%的实验量节省，省下来的，是时间、材料、试剂、电力，更是科学家的精力。

这就是人机协同的价值：AI在微观层面不知疲倦，人类在宏观层面把握方向。

说到这里，你可能会好奇：研究团队是什么样的背景，能在关键时刻做出这些判断的？

这个研究团队的负责人是华人科学家徐洁。她是芝加哥大学普利兹克分子工程学院的助理教授，同时也在阿贡国家实验室任职。她本科及博士均毕业于南京大学化学化工学院，在斯坦福大学鲍哲南教授实验室完成了博士后研究。她的研究方向是柔性电子材料与AI自动化实验的交叉领域，曾在2021年被《麻省理工科技评论》评选为“35岁以下科技创新35人”。

顺便说一句，阿贡国家实验室是美国第一个国家实验室，它的前身是二战时期的“曼哈顿计划”冶金实验室。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026021017/1901290612151454800/021017.png)

说完这个研究，我想聊聊它对我的启发。

这两年，AI在科研领域的应用一直有两种声音。一种是“AI要取代科学家了”，另一种是“AI只是工具，科学家才是核心”。这个研究给出了第三种答案：AI不是要取代科学家，也不只是被动的工具，而是可以成为科学家的“顾问”，它有自己的判断，会主动提出建议，但拍板的还是人类。

今天提到的这种顾问模式的价值，不仅仅在于那个150%的性能提升，更在于它找到了一个平衡点：既发挥了AI在数据处理、模式识别上的优势，又保留了人类在战略决策、知识整合上的不可替代性。

而且，这个平衡点不是固定的。论文提到，团队的下一步目标是改进AI与人类之间的沟通方式，实现双向互动，不仅AI能从人类行动中学习，人类也能更好地理解AI的“思考过程”。这意味着，这种协作关系还在进化。

当然，这个模式不只适用于科研。举个例子，咱们能不能做一个电商运营的顾问AI？比如AI在后台盯着支付数据和竞品的销售数据，关键时刻，给运营弹出一个通知：“某某地区天气可能出现变化，销售订单出现明显上涨趋势，建议针对这个地区的老用户发放优惠券，并提醒他们注意接下来的恶劣天气。”这样既能提升用户价值，又能增加收入。

而且可能对于任何有经验积累的岗位来说，未来的AI角色都不是取代人类，而是和人类协作，把双方的优势叠加起来。这个关键时刻会“举手发言”的AI，可能比全自动化的AI更有价值，因为它不仅提升了效率，还保留了人类的判断力和创造力。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> 相关连接：
> 1.论文链接
> https://www.nature.com/articles/s44286-025-00318-3
> 2.芝加哥大学报道
> https://news.uchicago.edu/story/ai-advisor-helps-scientists-steer-autonomous-labs

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026021017/1901290731335748688/021017.png)
