百度旗下AI工具“伐谋”正助力科研领域实现方法论革新。在北京工业大学苗扬副教授团队的探访活动中，该工具在空间站空气监测、PEM制氢安全等领域的突破性应用引发关注。与会专家指出，AI技术正推动科研模式从“人工试错”向“系统寻优”转型，通过拆解问题目标、变量和评价标准，在更大参数空间中寻找最优解。
在氢能安全研究领域，苗扬团队聚焦PEM电解槽制氢系统的故障诊断难题。氢能作为交通、工业和储能领域的关键能源，其大规模应用受制于制取、储运环节的安全挑战。制氢系统涉及电、热、流体、压力等多维度交互，单个故障可能引发连锁反应。传统研究依赖有限故障样本进行模型训练，面临样本稀缺、变量复杂的双重困境。研究人员往往需要经历文献查阅、模型搭建、参数调试的漫长周期，且模型精度提升空间有限。
引入百度伐谋后，研究团队在既有CNN与Transformer模型基础上进行结构优化，使模型测试准确率从92.26%提升至95.04%，科研周期从数周压缩至数小时。这种精度提升在氢能安全场景具有特殊价值——每提高1%的准确率，都意味着更早的风险预警、更少的设备停机和更低的运维成本。据测算，在海外设备运维场景中，故障预判能力可使维修等待时间减少70%-80%。
空间站空气监测研究则展现了AI在精密仪器设计领域的革新潜力。针对传统气相色谱仪体积过大、重量超标的问题，研究团队需要重构微型色谱柱的内部结构。色谱柱的形状、排布、间距等参数直接影响气体流速均匀性、滞留区控制和压降稳定性。传统设计依赖研究人员经验制定有限方案，再通过仿真软件验证，难以保证获得全局最优解。
通过伐谋系统，研究团队将色谱柱结构参数转化为可搜索变量，以仿真结果为评价标准进行自动化优化。实验数据显示，新方案在保持低压降特性的同时，归一化误差降低8.17%，体积缩小40%，分离效率提升3倍。这种突破性进展使微型色谱仪的研发周期大幅缩短，为空间站长期在轨运行提供了更可靠的气体监测解决方案。
百度伐谋产品团队强调，该工具不同于普通聊天机器人，其运作机制建立在明确的问题定义基础之上。用户需提供研究目标、数据资源和评价标准，系统据此生成并测试候选方案，通过迭代优化保留最优方向。研发人员始终掌握决策主导权，负责确定搜索方向、评估结果可信度并规划后续研究路径。AI在此过程中承担的是高强度重复搜索和试错工作，而人类专家的洞察力与判断力仍是科研创新的核心驱动力。
