2024年，諾貝爾物理學(xué)獎與化學(xué)獎相繼頒發(fā)給與人工智能（AI）相關(guān)的研究成果，標志著AI技術(shù)正深刻重塑全球科研格局。尤其在材料科學(xué)領(lǐng)域，AI的深度融合不僅加快了創(chuàng)新進程，也推動科研范式的根本轉(zhuǎn)變。數(shù)據(jù)作為AI驅(qū)動科研的核心基礎(chǔ)，其系統(tǒng)化管理正成為提升研發(fā)效率的關(guān)鍵因素。

深圳現(xiàn)象光伏科技有限公司順應(yīng)這一趨勢，率先完成了智能科研數(shù)據(jù)平臺PhenoLab 的自主研發(fā)。PhenoLab通過數(shù)據(jù)的局部標準化（模塊化）實現(xiàn)數(shù)據(jù)整體的標準化，并通過建立模塊之間的映射關(guān)聯(lián)關(guān)系，將數(shù)據(jù)檢索映射到不同的應(yīng)用模塊中，形成應(yīng)用數(shù)據(jù)集以滿足數(shù)據(jù)分析和AI模型訓(xùn)練等研發(fā)需求。該系統(tǒng)已在公司內(nèi)部多個研發(fā)流程中成功落地應(yīng)用，顯著提升了實驗數(shù)據(jù)的采集效率、管理規(guī)范性與后續(xù)可復(fù)用性，打通了從實驗設(shè)計、數(shù)據(jù)整合到AI訓(xùn)練的全鏈條。

通過系統(tǒng)部署，實驗數(shù)據(jù)采集效率提升超60%，實驗記錄標準化率達到95%，數(shù)據(jù)丟失率下降至不足1%。此外，PhenoLab平臺實現(xiàn)了與現(xiàn)有實驗設(shè)備的數(shù)據(jù)聯(lián)動，減少了人工錄入時間，大幅降低了因數(shù)據(jù)遺漏導(dǎo)致的重復(fù)實驗成本，整體研發(fā)周期縮短。PhenoLab 的高度模塊化、結(jié)構(gòu)化設(shè)計可靈活適配不同研發(fā)場景，構(gòu)建面向未來的“AI-ready”科研數(shù)據(jù)資源，為跨課題、跨團隊的數(shù)據(jù)共享與模型訓(xùn)練提供有力支撐。

在傳統(tǒng)科研實踐中，數(shù)據(jù)記錄往往依賴Excel、Word等在線辦公軟件或紙質(zhì)記錄 ，存在格式混亂、記錄分散、易于丟失等問題，難以滿足高強度、高效率科研工作的需求。而PhenoLab的成功部署不僅徹底改變了這一狀況，也實現(xiàn)了實驗數(shù)據(jù)的自動化采集、標準化存儲與智能化管理，從根本上提升了研發(fā)效率與成果可復(fù)現(xiàn)性。

現(xiàn)象光伏的這一系統(tǒng)化突破，不僅標志著企業(yè)已率先構(gòu)建起面向“第五范式”科研的智能基礎(chǔ)設(shè)施，更為整個材料科學(xué)行業(yè)的數(shù)據(jù)化、智能化轉(zhuǎn)型提供了現(xiàn)實范例。未來，公司將持續(xù)拓展該系統(tǒng)在更多科研領(lǐng)域的應(yīng)用場景，推動形成以數(shù)據(jù)與AI為核心的新型科研范式。