显示近年来有意大利企业合作开发的石墨烯增强沥青添加剂已开展道路试验，目标正是提升路面耐久性、减少维护频次并提高材料可回收性。

　　海姆在现场提了一个有趣的建议：如果大家手里有闲置的可投资资金，可以尝试投入基础研究领域，因为基础研究的回报率十分可观，且研究结果“更容易被人们看见”。

　　石墨烯本身就是一个典型。它最初来自一次“星期五之夜”式的好奇实验，后来逐步延伸至电子器件、复合材料、热管理、能源存储和道路工程等多个方向。这类研究短期内未必立刻形成消费品，但一旦突破关键制备、成本或应用场景瓶颈，就可能带动产业链整体升级。从产业视角看也正是如此，近年来，石墨烯开始走向分层商业化，在诸多场景已出现实际应用落地。

　　当谈到对AI的看法，海姆的态度务实而克制。他认为，AI是“一种非常有效的工具”，AI不是风险本身，风险来自使用AI的人。大语言模型依赖已有数据训练，不能凭空创造全新知识；它的价值在于帮助人们从海量信息中更快获得洞见，厘清已知与未知的边界。

　　在科研领域，AI已经展现出明显效率优势。海姆也坦言，“这改变了科学研究的方式。它也改变了我个人进行研究的方式，一些职业也变得过时了”。

　　他进一步把AI与职业结构变化联系起来。例如过去谷歌改变了人们查阅文献的方式，图书馆员的工作场景随之改变；如今大语言模型正在重演类似过程。海姆举例律师行业受到的直接影响，因为AI的助力，案件信息整理变得越来越高效，导致初级律师近乎失业。而银行、医疗体系也是同理，银行助理岗位、部分标准化医疗辅助工作，都可能被AI接管或重塑。但这并不是说所有岗位都会消失，而是说那些流程化、重复性强的工作会率先被工具替代。

　　未来的竞争力，更多取决于能否提出正确问题、判断AI结果、组织跨学科协作。“我们必须适应现实，无论你处于科学界、医学界或者企业界都需要做研究，所以我们可以充分利用AI工具来加速自身的转型。”海姆强调。

　　在海姆看来，AI、二维材料和可持续发展并不是彼此孤立的议题。AI提升科研效率，二维材料提供新的物质基础，而可持续目标则要求技术真正服务于更长寿命、更低能耗和更少资源浪费。