Amgen 与 NVIDIA 的案例说明，科研 AI 的价值通常来自模型、数据和实验验证之间的循环。
核心信息
- AI 可以缩小探索范围，但不能替代实验验证。
- 数据质量、标准化和可追溯性是科研应用的前提。
- 评估应关注研发周期和命中质量，而不是单次模型分数。
对实际工作的启示
这类变化的重点不在于立刻替换原有流程，而在于找到一个高频、可衡量、能够人工复核的具体环节。先把输入、输出、负责人和异常处理写清楚，再用小范围试点验证效果，才能让工具真正服务业务。
参考来源
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