CASE 01材料与科研
让材料研发，有据可循。
把文献、材料参数与试验经验连接起来，让候选配方带着约束、依据与验证计划进入实验。
适用团队材料研发团队、科研机构
01
业务瓶颈
典型行业问题经验难以检索
配方依据散落在文献、实验记录与专家经验里；相似问题仍要重新找资料、问同事。
知识重复整理，判断依赖个人候选方案难比较
成本、性能、工艺与原料条件没有被放在同一套约束中，模型建议与实际可做的实验存在距离。
探索方向多，筛选依据少实验结果没有回流
建议、实验条件与实测结果各自保存，下次研究难以复用成功经验，也难解释失败原因。
同类试错反复发生02 / SOLUTION ARCHITECTURE
参考方案架构从知识收敛，到实验验证
关键路径
先形成带着依据与约束的候选，再用实验结果验证和修正。
知识与约束
专业文献材料参数历史试验工艺约束
发现 → 收敛把问题定义清楚
知识与约束
检索依据 · 梳理条件
证据检索关联来源与适用范围
专家复核可解释的候选
探索 → 验证把建议放进实验
候选与实验
候选探索 · 预测与比较
实测结果成功与失败都留下依据
实测反馈回到知识与约束，开启下一轮探索
候选配方解释推荐依据
试验方案明确验证条件
研究档案复用过程与结论
交付控制
参数口径材料、单位与工况对齐
专家复核关键判断由研究人员确认
实验验证预测不等于实测结果
实测结果与失败样本 → 更新知识、约束与下一轮候选
AI 负责检索、整理和候选探索；研究人员决定试验路径，并对实验与最终配方负责。
03
落地路径
FDE 落地重点- 01
先梳理知识地图
从一种材料、一个目标性能和真实实验记录开始，确认哪些经验能够结构化。
材料字段、知识来源与权限清单 - 02
再校验建议依据
用历史任务检查检索、单位、约束和建议解释，识别缺资料或不适用的输入。
历史样本与建议复核记录 - 03
让验证进入流程
关联建议版本、试验条件与实测结果，为下一轮探索保留上下文。
研究记录与实验回流模板
04
验收与价值验证
先共定基线，再比较变化观察指标评估口径需要留下的证据
资料准备时间
从提出研究问题，到收齐可用依据的人工作业时间。
同类任务的检索与整理记录建议可复核性
检查建议能否回到明确来源、约束与适用条件。
专家逐项审阅与驳回原因验证闭环完整度
检查候选方案是否关联实验条件、结果及后续判断。
建议版本与实测记录对应表以上是验收设计，不是已实现的量化业绩；目标值、样本与评估周期需共同确认。
方案依据与适用范围
配方与性能预测必须经实验验证。企业工艺、原料条件与专有配方不作为公开展示内容。
项目基础来自 MindSurge 公司介绍与所提供产品素材；行业研究参考 Datawhale《FDE案例100》（2026 年 9 月）。以下均为外部研究，不是 MindSurge 客户业绩。
把隐性经验拆成知识地图，再嵌入既有岗位流程。
借鉴知识组织方法，不等同于材料配方项目。确定性约束前置校验，复杂研发判断保留给人。
用于完善同类研发场景的方案设计。