隨著人工智能技術的發展，知識圖譜和大語言模型的融合為自然科學的研究和試驗發展帶來了前所未有的機遇。知識圖譜以其結構化、可解釋的特點，能夠表示復雜的科學實體和關系；而大模型則憑借其強大的語言理解和生成能力，為自然科學研究提供了智能化的輔助工具。二者的深度融合，正在推動科學發現范式的變革。

在自然科學研究和試驗發展領域，知識圖譜與大模型的融合實踐主要體現在以下幾個方面：

在科學知識表示與推理方面，知識圖譜構建了涵蓋生物、化學、物理等學科的結構化知識網絡，大模型則能夠理解自然語言描述的科學問題，并結合知識圖譜進行深度推理。例如，在藥物研發中，科研人員可以通過自然語言查詢，快速獲取化合物屬性、相互作用關系等關鍵信息，顯著提升研究效率。

在試驗設計與優化過程中，大模型能夠基于知識圖譜中的歷史試驗數據，生成新的試驗方案或優化現有流程。例如，在材料科學領域，研究人員可以利用融合系統預測新材料性能，減少試錯成本，加速創新周期。

科學文獻的智能分析也是融合應用的重要方向。大模型能夠自動提取文獻中的關鍵科學發現，并將其整合到知識圖譜中，形成動態更新的科學知識庫，幫助科研人員快速跟蹤領域進展。

融合實踐仍面臨挑戰，包括數據質量、模型可解釋性以及跨領域知識整合等問題。未來，隨著多模態技術和因果推理能力的增強，知識圖譜與大模型的融合將進一步深化，為自然科學研究提供更強大的智能支持，推動科學前沿的突破。