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他最后总结道：“我们新项目远不止是一个数据分析或建模问题。
它是一个贯穿材料研发全链条的复杂系统工程，涉及材料科学、固体物理/化学、计算数学、人工智慧、自动化机器人、以及科技伦理与治理。
数据量巨大且多元是它的表象，深层挑战在於如何从这些数据的星辰大海”中，不仅定位已知规律的星座”，更要有能力预见並指引出那些性能顛覆性、但路径隱微的新材料星尘”。
而这，正是材料领域交叉创新所要直面和攻克的核心高地。”
这也是他愿意来这里当一个班主任的原因。
沈瀚话音落下，701教室里陷入了短暂的寂静，隨后开始低声议论。
“每天pb级的数据————光是想想存储和预处理就头皮发麻。”
他邻座一个看起来更偏理论的学生苦笑一下，小声接话：“这还算好的。麻烦的是高度异构”和质量参差”。
模擬数据、实验数据、文献数据————格式千奇百怪，精度天差地別，有些歷史实验的记录可能就几句话带过。
想把它们餵给算法？先得有个数据考古学家”团队把它们挖出来，再有个数据翻译官”团队把它们统一成机器能懂的语言。这底层工程，没个一年半载根本打不牢。”
前排，一个材料化学背景的女生则对另一个概念更敏感：“物理信息嵌入”？说得轻巧。
相变动力学、界面扩散、缺陷相互作用————这些过程的控制方程复杂得要命，很多还有强烈的非线性和隨机性。
直接把偏微分方程硬塞进神经网络？我担心不是模型学不会，是我们根本不知道该怎么教”，该把哪些物理定律，以什么形式，在哪个层级嵌”进去才算有效？
別最后弄出个四不像，既没有物理的严谨，也没有数据的灵活。”
旁边她的朋友，一个可能更熟悉机器学习应用的学生皱起眉：“还有那个主动学习和实验调度。
听起来很美，用最少的实验探索最大的未知空间。但材料实验不是点点滑鼠就能出结果的，合成、处理、表徵————一个循环可能就好几天，成本也不低。
算法要是瞎指挥，净挑些合成极端困难或者表徵手段跟不上的目標，那不是白白浪费时间和资源？
怎么让算法“懂”实验的可行性和成本？这约束条件太难量化了。”
教室另一侧，几个学生的討论则更偏向系统和宏观层面。
“这项目简直是个吞金兽，”一个对资源敏感的学生掰著手指头低声算，“海量数据存储计算、自动化实验平台（还得是能快速叠代那种）、各种尖端表徵设备隨时待命————再加上我们这群人的人力成本”。
学院这是砸了多少钱？周昀院长从哪里搞来这么多资源？別搞到一半资金炼断了，那我们可就尷尬了。”
不是他们悲观，而是在他们印象里，他们学校確实没有这么富有。
“钱还是其次，”他旁边一个气质更沉稳的男生接口，他接触过大型项目管理，“关键是协调。沈老师说这是贯穿全链条的复杂系统工程”。这意味著从数据工程师、算法专家、材料科学家、实验工程师到伦理法律顾问，这么多不同背景、不同思维模式的人必须紧密协作，而且是在一个高度不確定、快速叠代的项目里协作。
沟通成本会高得嚇人，一个环节卡壳，整个链条可能就停摆了。我有点怀疑，我们这群还没出校园的学生，真能玩得转这么复杂的协作吗？”
“玩不转也得玩，不然来这里干嘛？传统的导师制项目，边界清晰，任务明確，但天花板也看得见。
这个项目，虽然听著哪儿哪儿都是坑，但要是真能做成一点点，哪怕只是在一个小环节上打通了，那感觉肯定不一样。”
“嘿，大家发现没有，沈老师描述的很多挑战，本质上都是高维空间下的优化和搜索问题，只不过约束条件异常复杂，而且部分约束是软”的、动態的、甚至相互衝突的。
或许我们不能一开始就追求完美解决，而是先寻找降维的方法，或者將大问题拆解成一系列层级化的、带不同置信度约束的子优化问题————”
“降维？谈何容易，材料的成分、工艺、结构本身就是高维的，稍微降维就可能丟失关键信息，导致预测完全失效。这需要非常巧妙的特徵工程和领域知识指导。”
“那就把领域知识变成约束！”另一个学计算机的女生眼睛发亮，“能不能设计一种交互式框架，让材料专家可以动態地引入或调整约束？
比如，算法提出一个候选，专家可以標记：这个工艺在现有设备上不可能实现”，或者这种元素组合成本太高”，然后算法实时学习和调整搜索方向？这需要算法有很好的可交互性和快速適应能力。”
討论开始从单纯的感嘆和质疑，转向更具体的技术思路碰撞，一旁的沈老师看著討论起来的学生们嘴角勾了勾。
隨后拍了拍手：“大家先安静一下。
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“纸上谈兵终觉浅，问题再难，也得落地看。走吧，带你们去看看，你们未来一年要打交道的“战场”到底长什么样。”
他不再多说，转身便往教室外走去。学生们愣了一瞬，隨即纷纷起身，跟了上去。
他们没有去往校內常见的那些教学实验室，而是穿过学院大楼內部一条连接走廊，进入了一栋更为低矮、但外墙覆盖著特殊银色涂层的建筑。
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