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第201章 第一课
九月二十九日上午九点整，未来交叉创新学院701室。
沈老师站在简洁的讲台后，身后的大屏幕一片空白，他扫视了一圈室內三十余名新生，这是学院的其中一个班，也是本学院年度的“第一班”。
他年约五十，面容清癯，灰发梳理得整齐，穿著一件质感柔软的灰色羊绒衫，搭配深色休閒裤，举止间没有任何学术权威常见的疏离感或压迫感，反而更像一位准备与同行进行深度对话的学者。
但这里的学生们，在经歷了私下流传的一些信息拼凑后，多少都对他抱有一种复杂的好奇与敬畏。
他们知道，沈瀚，这位他们名义上的班主任，在学院的定位远非寻常教授可比。
他的背景本身就是“交叉”一词的活体註解，公开可查的履歷显示，他早年毕业於顶尖大学的物理系，却在博士阶段毅然转向了认知科学，研究视觉感知的神经基础。
隨后，他的轨跡更加发散：在计算神经科学实验室做过博士后，参与过早期脑机接口的概念验证项目；
之后出人意料地进入一家顶尖科技公司的“前瞻探索部”，负责评估新兴技术，尤其是神经技术与人工智慧融合领域的长期社会影响与伦理风险；
在此期间，他还系统修习了科技伦理与法律政策，並在国际相关的伦理治理委员会担任过顾问。
因此，在学生们眼中，沈老师是一个罕见的“异类”：他深諳硬科学的语言与逻辑，理解工程技术实现的挑战与美感，对神经科学与认知机制有第一手研究经验，同时，他又能熟练运用哲学、伦理学的框架剖析技术方案的价值负载，並对技术发展的社会经济脉络与政策维度有著敏锐的洞察。
能请到这位大神，周的也动用了不少的关係，其中不乏学术界和產业界有分量的前辈或伙伴。
沈瀚走下讲台，隨意地靠在一张空置的课桌旁，目光平静地扫视著台下的学生们。
“我知道你们关心怎么学”，这里，没有固定课表，没有標准教材，更没有填空考试。”
“因为在这儿，学”就等於做”，等於战”。”他语气肯定，“你们接下来一年的核心，就是一个大项目。
我们负责的部分是开发一个搜索优化算法，看上去虽然很简单，但是想要达到验收要求並不简单。”
“简单介绍一下就是开发一套能从海量、混杂、高噪声的观测数据流里，高效筛出“有价值”信號的智能搜索与优化算法。”
沈瀚操作讲台，大屏幕上切换出复杂的图像：一边是原子排列的微观模型，一边是宏观材料的性能曲线，中间则是瀑布般流动的、夹杂著数字、图谱和符號的庞大数据流。
“数据源，是多个国家级材料资料库、各大研究机构及合作企业过去数十年积累的、
以及正在实时產生的巨量材料数据。
这包括：高通量计算模擬產生的数百万种虚擬材料的电子结构、力学、热学属性；
自动化实验平台每天產生的成千上万个样品合成、处理、表徵数据（如x射线衍射、
扫描电镜、光谱数据）；
还有分散在浩如烟海文献中的非结构化知识、经验公式和失败案例记录。”
他放大了数据流中几个看似不起眼的数据点：“数据量极其庞大且高度异构从皮米尺度的量子计算数据，到微米尺度的显微图像，再到宏观的工程性能测试报告，时间跨度大，格式不一，质量参差。
更关键的是，其中蕴含著材料基因”（成分、工艺、微观结构）与最终性状”（性能、可靠性、成本）之间极其复杂、非线性的映射关係，很多关联尚未被人类清晰认知。”
“传统的试错法”或依赖专家经验的炒菜式”材料研发，在这种数据规模和复杂性面前，效率低下且充满偶然性。
而单纯应用现成的数据挖掘或机器学习工具，又面临物理规律嵌入不足、
黑箱”模型难以指导实际合成、以及对稀缺数据或极端性能外推可靠性差等根本挑战。”
“所以，我们项目的核心算法挑战是：如何构建一个能够深度融合材料物理化学第一性原理、学习多尺度关联、並能在虚实结合中高效叠代的“材料智能发现引擎”？”
“搜索”的本质是发现未知关联，算法不能只是擬合现有数据。它需要在一定程度上“理解”相图、扩散、相变、缺陷演化等基本物理化学过程，能主动设计计算或实验，去探索数据稀疏但科学意义重大的成分—工艺—结构区域，甚至提出全新的、反直觉的材料组合或处理路径。
“优化”是多目標、多约束的博弈，目標不仅仅是单一性能（如强度、导电性）最大化。
它必须同时权衡多种性能（往往相互制约）、可加工性、环境耐受性、原料成本和供应链安全性、乃至製备过程的环境足跡。
这需要在庞大的多维设计空间中进行带复杂约束的帕累托前沿搜索，很多约束还缺乏充足数据。
要形成与“物理世界”和“专家知识”的双重闭环，算法不能只在数字空间运行。
它提出的候选材料或工艺，需要能通过自动化实验平台进行快速验证（合成—表徵—测试），並將真实世界反馈（包括失败数据，这往往更宝贵）实时纳入学习循环。
同时，它需要以材料科学家能理解和信任的方式呈现其推理，比如突出关键的描述符、类比已知材料体系、展示不確定性估计，从而与人类专家的物理直觉和领域知识形成深度协作。
“你们將会分组，从不同角度攻坚。”沈瀚看向台下，“有的组可能专注於跨尺度数据融合与统一描述符构建，为算法提供高质量的饲料”；有的组可能研发新型的物理信息嵌入”机器学习架构，让模型自带质量、能量守恆等硬约束；有的组需要设计面向材料发现的主动学习与自动化实验调度策略，最大化每次实验的信息收益：还有的组，必须深入思考：当算法开始设计”材料时，其智慧財產权归属、潜在的双重用途风险，如用於军事的极端性能材料、以及对传统材料研发人员和產业的衝击，该如何应对？”
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