杜克大学Wang实验室借助Gemini 3 Deep Think模型，基于研究级数据推演热力学曲线与生长路径，生成可执行工艺“配方”，成功制备出130微米二维半导体薄膜，刷新实验室纪录；AI将经验驱动的试错优化升级为知识驱动的精准设计，显著加速材料研发进程。
当硅材料逐渐逼近理论极限，材料研发还能更快吗？
在杜克大学 Wang 实验室，研究团队把二维材料作为突破方向，但难点不在理论，而在工艺。气体流量、温度变化、加热时间彼此耦合，参数组合复杂，过去往往需要专家反复试验数周甚至数月。
这一次，AI 起到了关键作用，Gemini 3 Deep Think 基于研究级数据和前沿成果，综合推演出完整的热力学曲线和生长路径，形成一套可直接执行的工艺 “配方”。研究人员按照这套方案操作，成功制备出了 130 微米的二维半导体薄膜，虽然没有达到原定 100 微米的目标，但创下了实验室的最好成绩。
在这个项目中，AI 的价值，不只体现在一次尺寸突破，而在于改变了参数优化方式！它把原本高度依赖经验的试错过程，转化为基于知识整合和系统推演的精准设计，加快了材料探索的节奏。
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