四川
AI成為實驗室新星
他們所進行的工作，全部是借助計算機來全然達成的。于實驗室之中，并不存在化學方面的氣味，有的僅僅是代碼在屏幕之上滾動。其后，AI系統輸出了一份數據庫，這份數據庫涵蓋了67573種磁性材料，并且從該數據庫里鎖定了25種全新的候選材料。
傳統科研模式遇冷
在二零二五年之前，材料發現主要依靠“試錯法”，科學家要把不同元素組合起來進行燒結測試，此過程常常耗費數年乃至數十年，當下最強的釹鐵硼磁體依舊是幾十年前的發現。
這種傳統辦法效率不高并且成本較高。尋覓可用于電動汽車電機那一種新材料，常常得按十年作為計算單位。整個行業都在急切等待更高效的發現辦法。
稀土依賴已成痛點
需要高性能磁體的情況之下，會非常嚴重地依賴稀土元素，而這些材料所構成的供應鏈體現為高度集中的狀態 全球范圍內實施稀土開采以及稀土加工這樣的作業，主要是被少數國家掌握著相關情況，如此一來便導致價格出現極為劇烈的振動情形，進而致使供應鏈安全方面顯得相當脆弱。
在電動汽車行業里，稀土成本對關鍵部件成本而言，占據著很大的比例。風力發電行業也如此，稀土成本在其中占關鍵部件成本比例蠻大。制造商長時間以來都面臨著原材料供應不穩定的狀況，還面臨價格風險，此情況直接對產品定價產生了影響，也對市場競爭力造成了影響。
數據挖掘實現突破
25種新材料前景
經AI篩選出來的25種化合物，全都由常見且廉價的元素構成，完全沒有稀土成分。這些材料于高溫狀況下維持穩定的磁性，有著能夠替代現有稀土磁體的潛能。與之相關的研究已在《自然通訊》期刊上發表了。
這些材料，雖還沒進入量產階段，但其發現已證明非稀土磁體是可行的。一旦開發成功，電動汽車制造成本會大幅降低，清潔能源設備制造成本也會大幅降低，進而改變全球產業格局。
科研范式正在轉移
存在著大量以非數字化形式存在的、由人類積累起來的科學知識，AI技術有希望將這些“沉睡的數據”喚醒，發生這樣的轉變有可能會加速多個領域的突破，材料科學會從中受益，藥物發現也會從中受益。
完成這項或許會對電動汽車行業成本構成產生改變的研究看完之后，你認為由AI主導的科研取得突破，首先會在哪一個領域致使我們在日常生活當中能夠體會到的產品價格降低呢？
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