随着科学研究数据量呈指数级增长，传统实验方法面临效率瓶颈，而人工智能技术为突破这一瓶颈提供了新思路。本研究聚焦于AI 辅助科学实验的新范式，尤其关注“实验引导的假设排名”方法，以MOOSE-Chem3系统为代表。该系统通过功能组分提取、智能聚类、模拟实验执行和迭代总结四步策略，实现对科学假设的动态评估与优化。研究发现，AI 系统能够在模拟环境中准确预测实验趋势（Spearman相关系数高达0.96），并将识别最优假设所需的平均实验次数从32次降至15次。研究表明，AI辅助实验评估与反馈系统有望显著降低科研成本，缩短研发周期，成为科学发现新范式的关键推动力。
