合成化学范式转型 - 合成化学研发核心动力从"经验驱动"向"数据驱动"和"智能驱动"跃迁，智能自动化实验平台与AI技术深度耦合成为变革引擎 [1] - 传统"试错"和手工操作范式无法满足新材料开发需求，自动化设备替代人工实现精确高效实验成为新追求 [2] - 陶氏化学应用微软AzureAI将聚氨酯材料研发周期从4-6个月缩短至30秒，效率提升20万倍 [3] 技术应用案例 - 中国石化采用高通量技术平台系统性设计上千种催化剂配方，自动化筛选开发出纳米片状分子筛，解决炼厂废气高值化利用难题 [2] - 晶泰科技智能合成工作站实现单次48个实验并行，效率远超人工单日1个实验的水平，平台积累超200万条结构化反应数据 [4] - 生成式AI扩散模型可高效生成化学反应过渡态并发现新反应，突破人类经验边界 [5] 研发效率突破 - AI化学机器人8天完成688个实验，发现光催化剂活性比初始配方高6倍 [6] - 浙江大学采用"层级学习"框架，利用钯催化剂数据训练基础模型后微调，成功预测并合成高效镍催化剂配体 [7] - 晶泰科技正在开发"自动驾驶实验室"，实现"设计-执行-学习"闭环迭代 [7] 行业挑战与路径 - AI应用面临数据缺乏、反应复杂性高挑战，国内尚未形成自主合成化学数据库 [7] - AI当前定位为高效"帮手"而非替代者，最终科学洞察仍需人脑完成 [6][8] - "知识迁移"和有限自动化结合人类认知是应对小数据场景的有效路径 [7]