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隨后几人来到材料资料库与信息处理室。
这个区域更像一个专注於信息管理的研究办公室。没有大型仪器，但布满了文件柜、
高速扫描仪、以及多台连接著大容量存储阵列的电脑。
几名研究员和助理正在忙碌，他们的工作內容多样：
有人正在將堆叠的、纸质版的歷史实验记录（可能来自合作的传统实验室）通过扫描和ocr技术转换为电子文本，然后人工核对並提取关键信息（成分、工艺参数、测试条件、性能结果），按照预设的模板和標准术语填入结构化的资料库栏位。这是一个繁琐但至关重要的过程。
有人利用自然语言处理工具，批量处理下载的学术论文pdf，自动提取文中提到的材料体系、合成方法、性能数据和实验条件，並尝试识別文中声称的“因果关係”或“经验规律”，將其转化为可被算法处理的关联规则或约束条件。
有人在对已数位化的数据进行深度处理。例如，统一不同来源的温度单位（摄氏度、
开尔文）、压力单位；
对实验图像（如sem照片）进行特徵標註（识別晶粒尺寸、孔隙、特定相）；
將同一材料不同来源的数据（如来自a文献的合成方法、b资料库的力学性能、c报告的导电性）进行关联和交叉验证，標记数据衝突或置信度。
也有的人使用专业的资料库管理系统，正在构建一个层次分明、高度结构化的项目专属材料资料库。
这个资料库不仅存储原始的“基因—性状”对，还计划存储数据来源、质量评分、预处理歷史、以及不同数据点之间可能的物理或统计关联。
这个区域的作用就是將来自模擬、实验、文献的原始、粗糙、异构的“数据矿石”，进行清洗、提炼、標准化和关联，產出高质量、结构化的“信息燃料”，为上游的各类算法模型提供可靠、一致的输入。
没有这个环节，再先进的算法也只能面对一堆杂乱无章的数字和文本束手无策。
它是整个“数据驱动”研究范式的基石，也是实现“跨尺度数据融合”目標必须克服的第一个、也是最基础的难关。
也是现代ai时代最为关键的一部分，因为现在大多数的ai还是靠著数据驱动，哪怕是周昀发明的ndn架构，也非常需要数据这一块的强力支持。
沈瀚在带领学生快速经过时，也简单介绍了一下，这番介绍让学生们意识到，前沿的材料研究，既需要仰望星空的物理计算，也离不开俯身耕耘的数据治理。
他们未来的工作，很可能需要频繁地与这两个区域產生交集。
最后，沈瀚带他们来到了一个相对安静、布置更像会议室的区域一项目协同工作室。
这里没有大型仪器，但一面墙是巨大的拼接显示屏，正展示著一个材料设计软体界面，呈现出某种合金的成分—性能预测云图，这正是万象”引擎的可视化界面；
另一面墙是可书写玻璃白板，上面画著一些初步的技术路线草图。几张长桌上摆放著多台显示器和高性能电脑。
几名看起来像是博士后或高年级研究生的助理正在討论问题，桌面上散落著一些列印出来的文献和数据分析图表。
“这里是將算法、数据、实验设计和专家经验进行初步整合的地方。”
沈瀚介绍道，“你们的部分工作也会在这里进行。算法生成的候选材料，需要在这里进行初步的物理可行性和资源可行性评估；
实验反馈回来的数据，需要在这里进行初步分析和判断，决定下一步的探索方向。”
参观完项目协同工作室，一行人沿著来路返回。
穿过廊道，重新经过那些安静运行著的精密设备区域时，之前那个对资源敏感的学生终於忍不住，压低声音向身旁的同学嘀咕：“————太夸张了。咱们学校其他学院的国家重点实验室我参观过，设备也很牛，但像这样把高通量製备、全套尖端表徵、极端环境模擬、加上这么大规模的计算和数据中心，以材料智能发现”为主题高度集成在一起的我没听说过。这得是双一流”重大专项或者国家实验室级別的投入吧？
而且，这楼的位置和安保级別，感觉也很独立。”
他的嘀咕引起了周围几个同学的注意。確实，这栋建筑的规格和管理模式，与校园里其他学院或研究机构有著微妙的区別。
就在这时，走在前面的沈瀚像是听到了后面的低语，他没有回头，但放慢了脚步：“看来有同学对我们这个实验室的来歷感到好奇。正好，在你们提交探针方向”之前，了解你们所站立的平台是如何搭建起来的，或许有助於你们理解將要面对的游戏规则。”
他在廊道一处较为宽、掛著几幅抽象科技艺术画的地方停了下来，示意大家稍作停留。
“这栋实验室，以及里面你们看到的大部分核心设备，在產权和日常运营管理上，名义上並不属於我们大学。”
“它隶属於一个官方单位。”
学生们交换著眼神，好奇中夹杂著更多猜测。“官方单位”？这个模糊的说法比直接说出一个名字更让人浮想联翩，也增添了一层无形的分量。
沈瀚似乎很满意这个效果，“具体是哪个单位，並不重要，重要的是你们需要理解它的性质和运作模式。
你们可以把它想像成一个专注於战略性前沿材料探索的国家特需项目”实体化平台。
“”
“它由国家层面直接规划並给予长期稳定的经费支持，所以你们不用担心资金和资源方面的问题。”
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