人工智能正在以前所未有的速度重塑材料发现领域，将数据生成、代理预测以及在特定场景下的闭环实验整合为一体化流程。然而，用于管理这些工作流程中可重复性、互操作性和监督机制的制度安排仍然发展滞后。本文探讨了联邦资助研发中心（FFRDCs）如何在三个领域填补这一空白：数据与基础设施、算法智能以及自主实验。在每个领域中，若缺乏国家级协调机构，相关决策将默认交由那些并非为协调、问责或任务持续性而设立的机构处理。
文章提出了一种双层领导模式：科学与技术（S&T）实验室负责推动技术能力发展，而研究与分析（S&A）中心则提供政策整合、成本效益分析和治理框架，将科研成果转化为国家战略。文章指出，如果缺乏统一的协调框架，美国可能面临推进技术速度超越治理能力的风险。与此同时，其他国家的竞争者正在推进各自的集中化国家材料研究项目。
研究主题涵盖人工智能、新兴技术、科学技术与创新政策等领域。该研究由RAND国家安全研究部门开展，属于RAND对外出版系列的一部分，发表于Wiley-VCH旗下期刊，版权归Wiley-VCH所有。RAND是一家致力于通过研究与分析改善政策与决策的非营利机构，其出版物并不必然反映研究客户与资助方的观点。
Q&A
Q1：联邦资助研发中心在材料发现中扮演什么角色？
A：文章提出联邦资助研发中心（FFRDCs）应通过双层领导模式填补治理空白，其中科学与技术实验室负责推动技术能力，研究与分析中心负责政策整合与治理框架制定，将科研成果转化为国家战略。
Q2：为什么说AI材料发现需要国家协调框架？
A：因为缺乏国家协调机构时，涉及数据基础设施、算法智能和自主实验的相关决策会默认交由不具备协调、问责或任务持续能力的机构处理，这可能导致美国推进技术的速度超过其治理能力。
Q3：这篇研究涉及哪些具体技术领域？
A：研究涉及数据与基础设施、算法智能以及自主实验三大领域，探讨了AI如何将数据生成、代理预测与闭环实验整合为一体化的材料发现流程。
