AI4S电池创新价值兑现，三个痛点：真实、规律、效率

实现AI4S突破企业，正在全球获得真金白银的支持。而AI4S最核心的价值仍需回归真实的科研应用。

过去两年，AI 狂奔。但当大语言模型不断刷新生成能力上限时，一个更根本的问题正在被反复提出：AI真的理解现实世界吗？

答案并不乐观。当前主流AI在语言、符号与统计关联上表现惊艳，却依然难以建立对物理世界的稳定认知——它并不真正理解距离、尺度、结构与因果，更谈不上对材料、能量或化学反应的内在把握。

“AI教母”李飞飞在2025年11月再次强调：“人类过于重视语言和符号作为智能的基础。”这一判断，直指当下过度依赖大语言模型的结构性局限。这也意味着，AI的能力与发展空间也远不止于文本、视频这样的二维空间。

2024年的英伟达GTC大会上，黄仁勋就在谈到AI演进的三条关键主线时，将具身智能（Embodied AI）与 AI for Science（AI4S）与大语言模型（LLM）并列。如果说具身智