01🛢️A
润滑油Lubricant
fwdVTF 黏温 + 黏度指数 + 抗磨添加剂包
权衡低温流动 vs 高温油膜
易近电解液
一套内核已在 6 个域 跑通。下一步不是"再加几个配方"——而是让内核逐层向外:从 配方 到 工程设计、系统配置、软件抽象。离内核越远,收获越大,要动的内核也越多。
↓ 纵轴 = 离内核的距离(配方隐喻的张力递增)
fwdVTF 黏温 + 黏度指数 + 抗磨添加剂包
权衡低温流动 vs 高温油膜
fwd乳液 HLB 稳定 + SPF + 防腐挑战
权衡肤感 vs 稳定 vs 防腐充分(限量像 IFRA)
fwdCALPHAD 相图 + 固溶强化
权衡强度 vs 韧性 vs 稀有元素成本
fwd水灰比 + 强度-流动性模型
权衡强度 vs 工作性 vs 碳排
fwd活性组分/载体/助剂 学习拟合
权衡活性 vs 选择性 vs 寿命
fwd水分活度 + 美拉德 + 风味向量
权衡保质 vs 天然 vs 口味 vs 营养
fwd药效动力学 + 残留衰减
权衡药效 vs 残留合规 vs 成本
fwd填料/增塑剂 → Tg/冲击/流动
权衡刚性 vs 韧性 vs 加工性
fwd磁路 + 铜损铁损 + 热网络
权衡效率 vs 功率密度 vs 磁钢成本
fwd磁芯损耗 + 温升 + 体积
权衡效率 vs 体积 vs EMI
fwdS11 + 增益 + 带宽
权衡带宽 vs 增益 vs 尺寸
fwd换热系数 + 压降
权衡换热 vs 泵功 vs 体积
fwd电芯串并 + 热管理
权衡续航 vs 快充 vs 热安全
fwd电池片 + 封装 + BOM
权衡效率 vs LCOE vs 衰减
fwd功耗预算 + 覆盖/丢包拟合
权衡续航 vs 采样率 vs 覆盖
fwd站址 + 频段 + 功率
权衡覆盖 vs 容量 vs 站点数
fwd冷却 + 气流 + 负载
权衡PUE vs 可靠性 vs capex
fwd光储荷配置 + 时序仿真
权衡自给率 vs 成本 vs 弃电
fwd架构+超参 → 精度/延迟/成本代理模型
权衡精度 vs 延迟 vs 训练成本 · 自指:平台优化自身 AI
fwd因子+权重 回测拟合 + 风控硬约束
权衡收益 vs 回撤 vs 容量
从 T1 挑 3–4 个(润滑油 / 护肤 / 合金 / 催化剂),照发酵那套并行委派 executor 写 pack + 我独立验证 + 登记。零内核风险,一口气把 live lab 干到 10 个。
纯 pack · 复用现流程逼出迟早要还的技术债——视图层泛化(结构图 + 组分环 + 指标条,域无关)。继状态泛化后的第二次内核泛化,做完 T2/T3 全解锁。决定平台是"化学工具"还是"通用设计内核"。
动内核 · 一次性投入首个 archetype B/D 软件 lab,自指且最难抄。顺带补上 D 仿真在环 与 E AI 自评(让平台给自己的圆桌打分)——这俩至今未建。IoT 摆在 P2、P3 之间当系统配置样板。
拟合 surrogate · 可能挂服务端挑第 21 个域时,拿这把尺子过一遍 —— 四条都满足才会"出彩",不只是"技术上能做"。
像涂料成膜 vs VOC、香水留香 vs IFRA。没有 tradeoff 的域做出来是平的。
闭式物理公式,或一个小的拟合代理。forward 太重就守不住即时交互。
专家判断有争议的域,多 AI 辩论才加价值。
十八反、IFRA 这种合规红线最出戏——给 lab 一个"戏剧冲突"。