他們的核心價值，似乎更多地現在提出更富想象力的問題、設計更巧妙的算法或模型架構、以及在不同領域之間建立意想不到的“連接”。

一位來自貝爾實驗室的國科學家注意到，許多年輕研究員的工作站界面上，編程和數學建模工的使用頻率，遠高於傳統的數據理件。

“他們更像是‘科研架構師’或‘知識工程師’，而不是我們傳統意義上的實驗科學家。”

這種角定位的遷移，讓習慣了親手擺弄儀、在實驗室里度過無數個日夜的老派科學家們，到一種深刻的疏離與不安。

對“失敗”的重新定義：在一個展示“高通量篩選”的實驗室，講解員平靜地指着一排正在自進行反應的微型反應說：

“這裡每天可以進行上萬次不同的合嘗試，其中99.9%的結果可能是無效或平庸的。

但在我們看來，每一次‘失敗’都提供了數據點，都在幫助優化我們的預測模型。

我們擁抱失敗，因為它是高效探索的必要本。

”這種將“失敗”數據化、價值化的坦然態度，與當時普遍追求“一次功”、視失敗為浪費的科研文化，形了尖銳的對比。

來自日本東京大學的一位工程教授，在回國後的部報告中寫道：

“江記研究院展示的，不是單純的技領先，而是一整套基於高度信息化、自化、智能化基礎上的新型科研作系統。這套系統對科研生產力的提升可能是數量級的。

更可怕的是，他們似乎已經非常適應並擅長在這套系統中工作。

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