反驳超人工智能的关键是把宏大叙事拆解为可证伪的具体命题，并以证据与边界逐一检验：明确对象与失败条件，核对算力、数据与算法的现实上界，用第三方基准与失效模式对照替代“精彩片段”，并以多层工程安全与制度治理展示可控性。结合识别外推、偷换与拟人化等谬误，再辅以可重复实验与阶段性回溯校验，就能系统性削弱“必然、迫近、不可控”的超智能断言。

文章系统阐释了人工智能如何在多尺度上“认识物质”，通过多模态数据表征、等变图网络与物理约束，将结构—性质—工艺映射从预测推进到干预；提出判别、生成、物理约束、替身及基础模型五大范式及其混合管线，并以主动学习与自动化实验构建闭环加速材料发现；对国内外平台与工具进行对比，强调数据治理与合规；最后展望多模态科学基础模型、因果发现与数字孪生的趋势，指出未来将以工程化与治理能力将AI从相关性推向可验证机理与可执行决策。

本文系统阐述了实验需求报告的写作要点，包括结构组成、必备内容、逻辑与量化标准、风险应对和协作优化，强调借助流程和协作工具如PingCode对实验需求实现全流程管理的重要性。权威行业观点也印证了数字化管理和系统化写作对实验效率与质量的显著提升。未来，借助AI与大数据分析，实验需求编写将趋于智能化和精细化。