本文综述数据驱动降阶模型研究，涵盖Phi Method自动搜索算子以预测参数化动力学、OpInf构建等离子体湍流ROM实现五个数量级提速、优化DMD实现稳定预测、算子学习预测喷射成型质量、神经ODE结合物理方程建模等离子体、神经网络从分子模拟发现连续体模型、深度学习推导含Landau阻尼的流体方程、稀疏回归发现偏微分方程，以及神经网络降秩ROM提升对流问题效率。