核心问题
低温活性、甲烷选择性与长期稳定性需要同时优化，配方组成和制备条件构成高维搜索空间。
当前为第一版讨论内容，后续可根据实际项目、产品图片和验证数据继续补充。
技术路径
以混合专家模型处理多源异构数据，用理论计算解释关键机理，并通过高通量实验形成迭代闭环。
可形成的交付
- 催化剂配方候选库
- 活性与稳定性预测模型
- 机理分析及关键描述符
- 实验优化与工艺窗口
围绕这一方向开展合作
从一个可验证的材料问题开始，共同定义数据、模型、实验与工程交付边界。
当前为第一版讨论内容，后续可根据实际项目、产品图片和验证数据继续补充。
低温活性、甲烷选择性与长期稳定性需要同时优化，配方组成和制备条件构成高维搜索空间。
以混合专家模型处理多源异构数据，用理论计算解释关键机理，并通过高通量实验形成迭代闭环。
从一个可验证的材料问题开始，共同定义数据、模型、实验与工程交付边界。