当前，科研与产业研发普遍遇到一个共同挑战：实验对象更复杂、变量更多、交互效应更丰富，传统依赖经验和人工排布的试验方案设计，越来越难以同时满足效率、成本和可靠性要求。试验设计作为统计学的重要分支，长期承担“用更少的实验获得更可靠结论”的任务，但多因素、高维度场景下，经典方法常出现计算量大、构造困难、适用范围受限等问题，影响实验优化的速度与精度。 因此，中国博士后科学基金第5批特别资助站前项目名单近日发布，之江实验室应用数学与机器智能研究中心博士后林宇璇入选。围绕试验设计的自动化生成与优化，她与合作导师、中心副主任刘斌开展联合研究，尝试将机器学习、贝叶斯统计与科学计算等方法引入试验设计规则构建，推动“排表构造”从手工推导走向可计算、可迭代、可扩展的算法框架。 问题在于，高维试验设计既要满足统计意义上的代表性、均衡性与可辨识性，也要适应现实实验条件的限制。过去，试验设计常被称为精细的“手工活”：因素少时还能借助经典表格与经验法则完成；因素一多，设计空间指数级扩张，人工构造很难持续。随着深度学习与高性能计算的发展，以数据驱动和优化算法为核心的自动化试验设计开始成为可行路径。关键在于，将统计目标、约束条件与实验需求统一转化为计算问题，再通过算法搜索或生成策略得到可用方案。 原因在于，科研范式正从单点突破转向体系化、平台化推进，实验环节需要与计算环节更紧密地结合。一上，新材料、新药筛选、先进制造等领域对“快速试错、精准验证”的需求明显；另一方面，计算资源与算法工具不断成熟，为复杂设计求解提供了条件。同时，国内试验设计上积累深厚，均匀设计等方法已航天、化工、制药、材料、汽车等领域得到应用验证，为深入走向智能化、自动化奠定基础。林宇璇的研究训练也与此衔接，她在博士阶段接受了系统的试验设计理论训练，并在导师建议下继续深耕该方向。 影响层面，试验设计从“经验驱动”走向“算法驱动”，可能带来三上变化：其一，提高实验效率，预算、样本或时间受限条件下获得更高信息产出；其二，提升结果可信度，通过更合理的覆盖与更稳定的设计结构降低偏差与不确定性；其三，促进跨学科协同，让统计方法更直接服务工程、生命科学与制造研发流程。对科研机构而言，这类研究有望沉淀为可复用的算法工具与平台组件；对产业端而言，则可能缩短研发周期、降低试验成本，并在竞争性领域形成“更快更准”的优势。 对策上，对应的探索要真正落地，需要在“理论可解释、算法可实现、应用可验证”三上同步推进：一是强化方法约束，将统计学核心目标（如均衡覆盖、可辨识性、稳健性等）明确编码到算法中，避免“只会生成、缺乏有效性”；二是加强计算实现与工程化，构建可扩展的求解框架与评估体系，让生成的试验方案可复现、可比较、可迭代；三是拓展应用验证，与材料、医药、制造等领域形成实验闭环，用真实数据与真实约束检验算法的可靠性与收益；四是完善人才与协作机制，推动数学、统计、计算与行业专家协同，形成从方法到工具再到应用的合力。 前景来看，试验设计的智能化更可能是对传统方法的融合与延展：经典理论提供方向与边界，计算与学习方法提供可执行的路径，通过持续迭代形成兼具统计严谨性与工程可用性的设计体系。随着算力设施完善、科学数据积累加速以及科研组织方式更加开放，面向复杂系统的自动化试验设计有望成为科研与产业研发的重要基础能力之一。对于仍处探索阶段的研究，短期成果的不确定性与同行稀缺带来的压力客观存在，但一旦形成稳定的方法框架，往往具备较强的可迁移性与长期价值。
从手工排表到智能生成，试验设计领域正在发生一场重要转变，也说明了青年科研人员在基础方法与应用需求之间持续探索的努力。当基础研究与应用转化的链条衔接更顺畅，关键技术和共性方法的供给能力将更提升，为科技创新与产业升级提供更扎实的支撑。