合成化学的现状与挑战 - 合成化学是一门以原子和分子为基础创造新物质的学科，其突破对衣食住行和人类文明有深远影响[1] - 化学家面临的核心挑战是化学空间的广袤性，理论上可合成的中小分子数量高达10^60，远超宇宙恒星数量[2] - 传统研发模式依赖化学家经验不断试错和手工操作，效率低下，难以满足对新物质性能的严苛要求[1][2] 传统研究方法 - "自上而下"的实验驱动模式依赖化学家知识地图和直觉，通过大量实验与试错迭代出新反应[2] - "自下而上"的理论驱动模式从量子力学原理出发，计算成本极高，难以及时指导实际合成决策[3] - 两种方法在效率和普适性上都面临巨大挑战，催生了对新工具的迫切需求[3] 自动化技术的应用 - 机器人自动化设备可大幅提升实验效率，中石化上海院2010年引入高通量技术平台，用机器人执行并行实验[4] - 自动化平台能系统性设计上千种催化剂配方并快速筛选，开发出纳米片状分子筛解决工业难题[5] - 晶泰科技开发的智能合成工作站可同时进行48个实验，加速催化剂筛选并提供标准化数据[5][6] AI在化学领域的角色 - AI目前主要作为化学家的高效帮手，而非替代者，因科学洞察仍需人脑完成[6] - 在数据稀缺的前沿领域，采用"层级学习"框架，利用相关数据训练基础模型后再微调，成功预测新型镍催化剂[8] - AlphaFold因蛋白质结构预测获诺贝尔奖，显示AI在数据丰富领域的潜力，但多数领域仍面临数据不足[6] 未来发展方向 - 自主化实验室（Lab Auto-Driving）能感知环境、分析数据并自主决策，形成设计-执行-学习闭环[9] - 晶泰科技整合自动化实验与AI预测设计，实现高效干湿实验迭代，应用于生物医药、新材料等领域[9] - 行业愿景是构建"AI+机器人"自主实验室，提升合成化学在多个领域的创新效率[9]