本文探讨了AI Graf Compounder软件在橡胶配方开发中的应用。该系统基于前馈神经网络，能够根据成分预测材料性能，显著减少物理测试需求并加快研发进程。研究通过多个案例验证了其在EPDM、天然橡胶等配方中的预测准确性，强调高质量结构化数据（尤其是实验设计数据）对模拟结果的重要性。人工智能与结构化实验设计的结合，为橡胶行业提供了更高效、数据驱动的开发路径。