本文系统阐述人工智能做物理的闭环路径，涵盖理论发现、数值仿真与实验控制。核心策略是以物理先验为基座，融合数据驱动与可微分物理，运用符号回归与因果建模提升可解释性，用强化学习与贝叶斯优化推动自动化实验与设计；在工具链与平台上兼顾国内外生态与合规治理，通过标准化、评估与不确定性量化确保可靠性与可重复性，并以分层实践选择合适范式与风险控制，最终实现从数据到定律的高效转化与可验证的科学发现。

本文给出用Python计算原子能级的可执行路径：单电子体系用解析解与径向有限差分求本征值，多电子原子用PySCF进行HF/DFT并以TDDFT或CI获取激发能；全程采用CODATA常数，数值上以稀疏本征求解与收敛测试保证稳定，并用NIST数据校验能级与谱线；结合可视化与模块化设计，形成从教学到研究的可复现实践流程。===