2024年，诺贝尔物理学奖与化学奖相继颁发给与人工智能（AI）相关的研究成果，标志着AI技术正深刻重塑全球科研格局。尤其在材料科学领域，AI的深度融合不仅加快了创新进程，也推动科研范式的根本转变。数据作为AI驱动科研的核心基础，其系统化管理正成为提升研发效率的关键因素。

深圳现象光伏科技有限公司顺应这一趋势，率先完成了智能科研数据平台PhenoLab 的自主研发。PhenoLab通过数据的局部标准化（模块化）实现数据整体的标准化，并通过建立模块之间的映射关联关系，将数据检索映射到不同的应用模块中，形成应用数据集以满足数据分析和AI模型训练等研发需求。该系统已在公司内部多个研发流程中成功落地应用，显著提升了实验数据的采集效率、管理规范性与后续可复用性，打通了从实验设计、数据整合到AI训练的全链条。

通过系统部署，实验数据采集效率提升超60%，实验记录标准化率达到95%，数据丢失率下降至不足1%。此外，PhenoLab平台实现了与现有实验设备的数据联动，减少了人工录入时间，大幅降低了因数据遗漏导致的重复实验成本，整体研发周期缩短。PhenoLab 的高度模块化、结构化设计可灵活适配不同研发场景，构建面向未来的“AI-ready”科研数据资源，为跨课题、跨团队的数据共享与模型训练提供有力支撑。

在传统科研实践中，数据记录往往依赖Excel、Word等在线办公软件或纸质记录 ，存在格式混乱、记录分散、易于丢失等问题，难以满足高强度、高效率科研工作的需求。而PhenoLab的成功部署不仅彻底改变了这一状况，也实现了实验数据的自动化采集、标准化存储与智能化管理，从根本上提升了研发效率与成果可复现性。

现象光伏的这一系统化突破，不仅标志着企业已率先构建起面向“第五范式”科研的智能基础设施，更为整个材料科学行业的数据化、智能化转型提供了现实范例。未来，公司将持续拓展该系统在更多科研领域的应用场景，推动形成以数据与AI为核心的新型科研范式。