看完这群大一、大二同学鏖战美国大学生物理建模竞赛，我慕了……

我们常在科幻作品中预设行星撞击地球的情景，那么如果一颗陨石撞击空间站，经过多长的时间，空间站中的空气会以怎样的速度泄漏？又或者，如何在火星上设计一个轻量化且可持续的电力系统，为基地提供长期稳定的能源？

在近日落下帷幕的第十五届美国大学生物理建模竞赛中，参赛者需要在以上两个选题中任选其一作答。美国大学生物理竞赛由美国物理学会（APS）与美国天文学会（AAS）联合主办，是全球最具影响力的本科生物理学科竞赛之一，今年吸引了全球681所高校的参赛队伍同场竞技。

该竞赛成绩于近日公布，西浦学生团队再次交出亮眼答卷，摘获四项银奖和七项铜奖。

从左至右依次：王谭昇、柯懿展和张颢腾

“这是我们首次将AI应用于科研实践，"王谭昇说，"AI的作用其一是作为智能文献检索系统，通过语义识别和知识图谱技术，快速定位相关领域的前沿论文与实验数据；其二是作为信息过滤器，借助自然语言处理能力，帮助我们提取文献核心观点，显著提升了信息处理效率。”

团队成员实测发现，AI工具的应用显著提升了研究效率。据张颢腾介绍："第一天当我们同时评估风能、太阳能等多元方案时，AI的智能筛选功能帮助我们快速锁定关键文献，有效解决了初期数据支撑不足的困境。"成员张颢腾补充道。

通过结合知网、谷歌学术等传统数据库与AI检索技术，最终，他们提出了一个总重仅5吨的轻量化核能方案。核能发电不仅稳定，且不受火星恶劣环境影响，非常适合火星基地的长期能源需求。

尽管充分肯定AI的效率提升作用，队员们对其局限性有着清醒认识。"AI是优秀的增效工具，能够整合现有知识体系，但工具效率的提升并不等同于创新能力的突破，仍需要研究者的原创思维。"王谭昇说："我们花更多时间在核心问题的原创性解决上，这正是AI无法替代的人类智慧。"

从左至右依次：刘昭阳、邓平松和郏晨雨

48小时的极速备战中，他们对知识的检索从目录找起，由点到面地整合知识。很多知识对于他们来说非常新，但他们通过高效的自学和团队协作，成功将这些新知识应用到模型中。

刘昭阳回忆道：“学校不可能教你赛前需要的所有知识储备，比赛中的大部分知识都得靠自学。比赛期间，我们几乎每天都在讨论和修改方案，虽然很累，但大家都非常投入。”

他们首先在论文中使用第一种方法——理想气体方程，验证绝热假设。简单直观地得出气体流出时间在小时量级，但是精度有限，尤其是在气体压力差会使得出口速度超过音速从而不符合动能守恒方程的适用条件。

于是他们创新性地使用了自学的第二种方法，即阻塞流理论。该模型利用了超音速情况下的内能关系，通过描述气体流出的质量和流量，将压力和密度联系起来，推导出密度随时间变化的微分方程，并求解得到达到特定压力所需的时间。

邓平松解释道：“这种方法考虑了超音速气体喷射的干扰，提供了更为精确的结果。”

负责组织学生参与物理竞赛的赵燕老师表示，比赛期间学生无法向老师寻求帮助，必须完全依靠自主完成。她提到：“物理系通过物理社为学生提供了赛前准备资料，学生在赛前可以单独向老师咨询建议。”

此外，她还强调：“参加这项比赛的关键在于，如何在有限的时间内快速整合知识、激发创新思维并加强团队协作，这些是取得优异成绩的核心要素。”