英文：Scientific Data Flywheel 分类：science
让"模型更好→实验更高效→产出更多高质量数据→模型更强"形成正反馈的科学研发循环。数据飞轮是 AI 驱动科研持续加速的运营机制，把数据、模型与实验自动化串成闭环。
实现要素：实验自动化（高通量平台产出标准化数据）、数据工程（清洗、标注、版本管理）、模型持续训练（新数据回流微调）与主动学习（模型挑选最有信息量的实验）；需设计数据质量门禁与反馈延迟控制。
用于药物研发（合成-测试-学习循环）、材料高通量筛选与合成生物学 DBTL；企业以"实验平台+AI 平台"的资产复用构建长期竞争壁垒。
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