高分子复合材料 AI 逆向设计合—— 认知基座与理论框架材料科学作为现代工业体系的底层支柱，其研发范式正经历自门捷列夫元素周期表以来最深刻的认知跃迁。传统材料开发长期受困于“爱迪生式试错”（Edisonian Trial-and-Error）的经验依赖模式，其核心特征为：（1）正向映射主导，即“给定成分-工艺→预测性能”；（2）迭代周期长，单次配方验证需数周至数月；（3）知识沉淀碎片化，高度依赖专家隐性经验与实验室本地数据。进入21世纪，随着计算材料学、高通量实验技术与机器学习的交叉融合，“材料基因组计划”（Materials Genome Initiativ