虽说是两个院校的合作，但实际上周昀他们学校更多的还是一个挂名，毕竟两所学校，不管从什么方面来看，相差都十分巨大，更准确的说，应该是周昀和李教授和吴院士的合作，学校只是一个名头而已，虽然仅仅只是一个名头就已经有了足够多的好处。
学校的领导层对此心知肚明，但也同样欣喜若狂。对他们而言，能“挂名”参与，已是前所未有的突破，合作消息正式公布后，学校的宣传部门立刻高效运转起来，校园官网主页换上了醒目的通栏标题：“我校与清材大强强联合，共筑国家算力材料新高地！”
新闻稿里，“我校青年教师周昀”的名字与吴院士、李院士并列，被反复强调。
招生办公室更是敏锐地抓住了这个黄金卖点，精心制作的招生宣传片里，迅速添加了“我校深度参与国家级重大前沿攻关项目”的激昂解说和充满未来感的特效画面。
效果是立竿见影的，正如之前所料，学校的高考录取分数线，尤其是物理、
材料等相关专业，迎来了显著上扬，许多分数卡在尴尬位置、向往顶尖平台却又畏惧清材大激烈竞争的考生和家长，将他们学校视为了一个“曲线救国”的绝佳选择，毕竟，这里有能直接参与最前沿项目的实验室，万一有机会得到指点呢？
不过这些事情都没影响到项目的稳步进行。
周昀这边主要的工作就是三个部分。
第一个是李建平他们不断从水木大学实验室那边传过来的原始实验数据，这不仅仅是成功样品的数据，更多的是那些失败尝试的详细记录一各种合成条件下产物的结构表征、性能参数、甚至是缺陷的微观图象。
这些数据都是非常宝贵的，而周昀要做的，就是利用“万象”引擎，消化这些数据，其中每一次失败的实验，都在帮助引擎修正其对材料合成过程的仿真；每一次成功的表征，都在强化引擎对“理想材料”特征的认知。
他不断地调整着引擎内部的算法和参数，让这个“数字材料库”越来越丰富，也越来越贴近真实的物理世界。
这个过程，如同在绘制一张越来越精确的“材料基因图谱”，只不过这张图谱是动态的，并能揭示出常人难以发现的深层关联。
第二个则是通过大规模的虚拟实验，来找出理想的材料。
在拥有了日益精准的“数字材料库”，周的需要通过大规模的并行计算，在超级计算机集群构建的虚拟空间中，进行着穷尽人类想象力的“仿真实验”。
仿真不同元素以不同比例、不同结构方式组合在一起时，材料会呈现出何种性质，在代码中瞬间创造出地球上难以实现的超高压、极低温、强磁场环境，观察材料在这些条件下的行为，提前预测某种材料结构在长时间工作或极端应力下，可能会在哪个环节首先出现疲劳、断裂或性能衰减。
这些在现实世界中耗时耗力、成本高昂甚至无法进行的试验，在周昀的“数字实验室”里，可以以千百倍的速度被仿真、验证或否决。
而这个项目给整个材料学院带来的影响也不小，虽然说材料学算是个天坑专业，但那也是要分院校层次的，国内顶尖院校材料学专业的学生，就业环境虽然没有其他专业那么好，但至少不会毕业即失业，因此材料学院的学生们也都有了一些激情。
而水木大学这边，主要负责的是实验的部分，他们主要是将万象模拟出来的各种方案进行验证，周昀的“万象”引擎可能会轻松地给出成百上千种理论上稳定且性能优异的材料结构，但能否在现实中“创造”出来，完全取决于他们的实验室，利用分子束外延（be）、脉冲激光沉积（pld）、化学气相沉积（cvd）等一系列尖端设备，精确无误地执行周的团队提供的合成方案。
他们需要在原子尺度的操控上做到极致，方案中一个看似微小的参数变动，比如沉积时基底温度相差十几度，或者前驱体流量精确到每秒多少个原子层，都可能导致结果的天壤之别。
他们的工作充满了与“不确定性”的斗争，需要应对设备的状态波动、原料的批量差异等现实世界中无法完全规避的干扰。
而任何材料，无论合成得多么完美，其真正的价值必须由精确的数据来定义。
他们还需要运用高分辨率透射电镜（hr—te）、x射线光电子能谱（xps）、
原子力显微镜（af）、超快光谱仪等“大国重器”，对合成出的样品进行全方位、无死角的精密测量。
对于成功样品，他们精确测量其晶体结构、晶格常量、元素分布、化学键合状态、能带结构、载流子浓度与迁移率、热导率等成百上千个物理参数，与“万象”引擎的预测进行严格比对。
对于失败样品，更为关键，他们需要精准定位失败的原因—一是出现了哪种类型的晶格缺陷？
是界面扩散导致了污染？还是应力积累引发了裂纹？这些精确的诊断报告，是周的引擎进行自我学习和优化的最关键数据。
而最后一个任务，就是证明即使一种材料在微观尺度上完美无缺，也必须具备成为下一代算力载体的潜质。
在合成出的、往往只有微米甚至纳米尺度的珍贵样品上，通过电子束光刻、
聚焦离子束（fib）等技术，制备出最简单的原型器件（如场效应晶体管fet、隧道结等），然后在极低温、强磁场等极端环境下，测试其关键电学、光学或量子特性。
如何在极其微小且脆弱的样品上完成复杂的微纳加工，并保证测试结果的准确性，是巨大的技术挑战。他们测得的数据，将是判断这种材料是否“有用”的最终依据。
当原型器件的测试数据显示出超越现有材料的惊人性能时，就意味着一种真正的颠复性材料诞生了。
总而言之，水木大学的实验室，就是一个高度专业化、精密化的“现实转化器”，他们用最顶级的设备、最严谨的态度和最丰富的经验，负责将周昀“万象”引擎输出的代码和数据，一步一个脚印地、无比扎实地转化为能够放在电子显微镜下观察、能够在测试仪器中展示出卓越性能的真实存在。
当第一批完全由“万象”引擎生成的合成方案下达到水木大学实验室时，引起的是一片克制的质疑声。
他们并不是之前李教授的学生，所以对于万象的性能还没有一个比较直观的认知。
“掺杂串行更是匪夷所思，”。这精度要求已经超出我们设备极限了。”
不过李建平暂时作为实验室的负责人，却让众人依照方案进行实验，材料学本来就是抽奖的过程，有点匪夷所思的流程，其实也挺正常的。
于是，第一次验证实验在凝重的气氛中开始。
当样品完成合成，被送入高分辨率透射电镜的真空室时，整个实验室的人都屏住了呼吸。
“不可能————”
只见屏幕上清淅地显示出完美的原子晶格排列，界面清淅度远超他们过去任何一次尝试。
“一次成功！这种异质结我们之前做了三十多次都没成功！”
李建平快步走到屏幕前，问道：“能谱分析结果？”
“各元素分布与预测完全吻合，误差在1以内！”另一个角落传来回应。
这一刻，实验室里除了李教授，都发出难以置信的惊叹，这简直就是世界观的颠复，材料发现，竟能象解方程一样被精准预测。
随后的验证实验继续带来惊喜。一种理论上预测的亚稳态相被成功捕获；一个看似无关的工艺参数被证实是影响材料稳定性的关键，每一次成功都伴随着新的震撼。
虽然非常多的新材料并没有什么意义，因为性价比不高，性能也已经有了现有的平替材料，但是这并不防碍万象的强大。
当一次次的验证成果之后，大家的反应也越来越麻木。
当新的合成方案下发时，不再有人质疑，工程师们熟练地设置参数，平静地激活设备。
当预期的完美结果再次出现时，大家只是平静地记录数据，然后说：“符合预测，进行下一项。”
只有偶尔，当“万象”给出一个极其反直觉的方案，而实验结果又一次完美印证时，那种熟悉的震撼会短暂回归。
不过即使是这样，他们还是没有找到能够替代当前硅的新型半导体材料。
他们合成出了一种在极端低温下超导的铜氧化物，但制备成本是黄金的数十倍；
他们创造出一种理论载流子迁移率惊人的二维材料，但其在空气中不到三十分钟就会彻底分解；
他们还得到了一种具有独特拓扑性质的绝缘体，性能卓越，但现有的任何微纳加工技术都无法在其上进行图案化————
基本都是只能放在博物馆展览的样品，根本没有实用性。
一位研究员看着最新合成出的、闪铄着奇异金属光泽的样品，在性能测试报告上敲下“无实际应用价值”的结论时，脸上带着难以掩饰的疲惫和失落。
实验室的气氛，从最初的火热，逐渐变的略显沉闷，大家依然严谨地完成每一个步骤，精准地反馈每一组数据，但是许多人的动作却变得越来越机械了，李建平感受到了这种情绪的蔓延。
在一次项目阶段性总结会上，他看着台下有些沉闷的团队，敲了敲桌子：“都打起精神来！我知道，我们在查找的是一种真正能够使用的新材料，而新材料之所以是新材料，就是因为它罕见且难以捕捉。”
他的目光扫过在场每一个人，“但是，你们要清楚，我们现在拥有万象”这把前所未有的利器，速度已经非常快了，我们能够更快地排除错误答案，并且不断地为引擎提供滋养，缩小最终答案的搜索范围。”
他调出了一张复杂的图表，上面标注了所有已验证材料的性能、成本、稳定性等参数分布。
“看看这个，我们正在绘制一张前所未有的图谱。每一个失败的案例，我们就离成功更近一步，这个过程本身，就是巨大的财富！”
虽然是鸡汤，但对于现在地学生们来说还是有点用的。
团队成员们互相看了看，深吸一口气，他们明白，李教授说得对，拥有“万象”已是莫大的幸运，他们不能因暂时的未果而姑负这把利器。
实验室里的气氛悄然发生了变化，大家开始有意识地、更加深入地审视每一个过程，无论是成功的还是失败的。
一位负责数据分析的研究员，没有象往常一样将失败的样品数据简单归档，而是主动调取了该次实验前后多次相关的合成记录，试图查找那次导致意外温度波动的更深层次原因，甚至是设备本身的某种周期性隐患。
大家的实验做得也越来越细致，深怕漏了一个小小的细节，就错过了一个全新材料的发现，李建平非常支持这样的做法：“很好！我们要做的，不仅仅是验证王万象”的方案，ai毕竟只是ai，不能完全代替我们思考，人类最大的特点就是创造性，我们自己对于新材料的思考也不能停滞不前，哪怕是失败的案例，我们也可以从中找到一些能够被挖掘的地方。