AI for Science 的真正命题：当实验可编程化后，会出现怎样的科学发现形态？

AI for Science 的关键不应只是自动化科学家的现有实验流程，而应关注实验可编程、自适应且日益自主后会出现怎样的科学发现形态。这一观点把讨论从流程提效提升至科研范式变革，核心问题是可编程实验将如何催生新的科学发现方式。