来到熵减岛，大家都在谈能源和产业的低碳，我想从“研发源头”谈谈我的看法。

传统的高分子合成研发，往往陷入“炒菜式”的试错循环，大量的无效实验不仅浪费时间，更产生了大量的废液和能耗，这本质上是一个高熵（无序）过程。

为了实现研发端的“熵减”，我们引入了“贝叶斯优化（Bayesian Optimization）”算法应用到树脂合成中。分享两个维度的“减法”成果：

1. 减少无效做功：AI 帮我们在高维参数空间里迅速锁定了最优解，实验迭代次数减少了约 40%。这意味着不仅是效率提升，更是直接减少了 40% 的研发碳足迹。

2. 打破经验壁垒：算法跳出了人的经验偏见，帮我们找到了一些低成本、更环保的单体替代方案，这在以前靠人工盲测是很难发现的。

我认为，AI + 化学（AI4S）是化工行业实现“双碳”目标的最强辅助。大家所在的领域，是否有通过数字化手段实现研发流程“瘦身”的案例？