一个多世纪以来，"十八电子规则"始终是金属有机化学领域的金科玉律。然而，日本冲绳科学技术研究 所联合德俄科研团队在7日的《自然·通讯》杂志上发表论文称，他们合成出首个拥有20个电子的稳定二 茂铁衍生物。这项突破有望为化学研究带来新的可能性，并催生新型催化剂。 作为过渡金属配合物稳定性的黄金标准，"十八电子规则"指出：当金属中心电子数与配体贡献电子数之 和达到18时，体系最稳定。这一原理支撑着催化科学与材料领域的诸多重大发现。 1951年问世的二茂铁，正是诠释这一规则的经典范例。二茂铁不仅颠覆了人们对金属—有机键的认知， 开创了现代有机金属化学研究领域，更使其发现者摘得1973年诺贝尔化学奖桂冠。这种"明星分子"激励 着科学家对金属—有机化合物的探索向纵深推进。 团队表示，这为化学家打开了一扇新的窗口。新型化合物中铁—氮键的形成，使得电子转移途径更丰富 多样。这种特性有望让这种新分子在能源储存、化学合成等领域大显身手，无论是作为高效催化剂，还 是功能材料，都可能给人们带来惊喜。 目前，二茂铁及其衍生物家族成员已遍及太阳能电池、医药制剂、医疗器械等诸多领域。而这项突破性 研究，不仅为现有应用开辟了优化空间，更可能 ...

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]

报告核心观点 - 机器化学家实现从效率到思维范式的突破，赋能多领域研发，新科研范式正加速来临，志特新材和晶泰控股或受益 [1][2][3] 机器化学家介绍 - 机器化学家是由人工智能驱动的全流程化学研究系统，融合“化学大脑”、机器人实验员和智能化学工作站三大模块，基于“能学 - 能想 - 能做”三阶段智能闭环运作 [1] - 能学是通过自然语言处理模型与云端大脑阅读海量文献，为科研认知提速；能想是结合物理模型与大数据、人工智能技术进行思考和模拟计算；能做是通过机械臂和智能工作站自动执行全流程实验验证 [1] - 与传统化学研究范式相比，机器化学家实现效率跃升，单台日均实验量达 2000 次，可将传统试错法需数十年至千年级的周期压缩至数周；数据驱动，可突破人类经验主义局限；可迁移复制，通过代码复制即可批量部署 [1] 应用场景与发展前景 - 机器化学家正从实验室迈向更广阔应用场景，未来发展将呈现多维度突破 [2] - 在材料科学领域，助力新材料研发，效率提升超百倍；在生物医药领域，大幅缩短药物开发周期；在深空探测领域，仅用 6 周完成传统范式下 1400 年的工作量；在化工领域，助力建设煤化工催化剂智慧实验室 [2] - 中国科大计划建设“机器化学家大楼”，拟部署上百机器人及上千智能工作站，日均实验量百万次，实现研发效率指数级提升 [2] 受益标的 - 志特新材于 2025 年 5 月注册控股子公司“志特小临智能科技”，布局化学机器人与 AI4S 新材料产业化，依托中科大技术储备已储备数十款材料，超级隔热材料保温系数是涂层型气凝胶两倍，与公司主营业务协同性强 [3] - 晶泰控股是以人工智能赋能和机器人驱动的创新型研发平台，自主研发机器人自动化学实验室，为多种材料提供研发解决方案 [3]