"同事.skill"把离职员工蒸馏成数字人，这事在科研圈引出的焦虑，可能不止失业那么简单。从某种角度看，AI吞噬的是可文本化的流程，但生化环材实验里大量经验是反文本的。早年做青蒿素乙醚萃取，老药工判断终点，靠的往往是分层界面那抹转瞬即逝的翠绿色泽，多震荡半分钟，杂质就过去了，收率能差三到五个百分点。这种依赖视觉与嗅觉的默会知识，具体是什么光谱特征？有数据吗？恐怕现有的数据蒸馏技术还抓不住。磐石100再强，若输入端先天缺失感官维度的质控参数，模型迭代会不会只是在局部峰之间空转？更值得商榷的是，当实验室越来越依赖智能预测，年轻研究者对反应釜气泡声、溶剂气味的肉身感知一旦断层，我们失去的也许不只是几个点的收率，而是整套实验直觉的传承体系。