化学与AI融合：驱动未来实验室革新

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这篇刊登于《ACS Central Science》的前瞻性论文，全面阐述了化学界与AI界联手推动未来实验室建设的可行路径。文中强调，实验装置的自动化与数据的数字化为化学实验室转型创造了历史性契机，机器学习算法可依托实验数据大幅提速传统"设计-合成-测试-分析"周期。本文主旨在于引导化学工作者掌握并运用机器学习预测模型，将其融入实验规划、合成路线优化及材料检测等多元科研场景，同时阐释基于大语言模型的智能体如何协助科研人员汲取化学与数据科学领域知识，全面提速创新流程。研究者借助嵌段共聚物相态识别、DNA保护银纳米簇荧光探针开发以及小分子有机合成贝叶斯优化三大跨领域实例，具象呈现了机器学习模型与AI智能体在缩短实验周期、替代人工数据处理方面的实际效用。文末指出了现阶段面临的诸多障碍，涵盖数据品质与获取难度、算法可解释性、不确定性评估及学科间协同等层面，倡导实验与计算领域持续深化合作以攻克这些难题。

背景介绍

实验操作是驱动基础科研与技术革新的核心途径。近些年，化学界在提升实验效率方面实现多项突破，关键技术涵盖实验自动化、高性能运算、机器学习算法及大语言模型驱动的AI智能体。这些技术革新使合成、分离、表征及数据分析等全流程实现自动化运作，仅需极少人工介入，有力促成了自主实验室的转型升级。纵观近三十年演进史，虽然自动化与自主实验室属于新兴概念，但实验数据追踪与归档工具——例如实验室信息管理系统和电子实验记录本——早在三四十年前便已萌芽。伴随数据获取与处理日趋复杂且耗时，各领域逐步推进高通量实验的自动化与并行化操作。1980年代，机器人技术与分析仪器的融合催生了药物研发领域的高通量筛选，首个商用实验室信息管理系统亦于同期问世。1990年代初，96孔板的大范围应用确立了平行检测与筛选的实用规范，让大规模样本的可重复实验成为现实。1990年代中期，电子实验记录本理念应运而生，使科研工作者得以数字化方式记录科学观察与实验数据。21世纪初叶，自动化技术从单一筛选延伸至端到端整合系统，将合成、提纯与表征融为一体，开启了材料自主发现工作流的新纪元。此外，主动学习与贝叶斯优化被融入实验设计环节，专业自动化设备企业的涌现提升了多维参数空间探测效能。2010年代末起，闭环式自主实验室崭露头角，机器学习模型循环迭代地设计与执行实验，人工介入降至最低限度。

在计算工具层面，实验室研究硬件与可驱动反馈回路以指导操作的计算工具齐头并进。线性回归及线性模型于1980年代已普遍应用于化学计量学；反向传播算法——作为优化人工神经网络的核心手段之一——成形于1970年代，并于1980年代初正式用于自编码器构建。1990年代见证了核方法的演进，例如支持向量机，借助核函数对多维输入的相似性进行编码以实现分类。21世纪初，集成树方法如随机森林与概率模型如高斯过程得以规范化，应用于中小规模数据集的非线性回归与分类任务。伴随互联网海量文本与图像数据集的涌现，卷积神经网络、循环神经网络等多元架构被开发并持续优化，在图像分类与分割等任务中展现出更强灵活性与精确度。此外，变分自编码器、去噪扩散概率模型等概率降维工具与生成式模型已被用于蛋白质结构预测与设计领域。神经网络架构的演进及其在蛋白质结构预测中的重大贡献，分别荣获2024年诺贝尔物理学奖与化学奖。

基于Transformer架构的大语言模型在过去十年间广受瞩目，开创了科研新纪元。Transformer架构推动了生成式预训练Transformer及Claude、Gemini、Llama、Qwen、DeepSeek等大语言模型的发展。大语言模型在文献调研至代码生成等多类任务中展现出的多功能特性，降低了跨学科学习门槛，促进了学科交叉协作，正逐步重塑化学实验室研究模式。尽管大语言模型具备强大能力，但仍存在显著局限：可能生成表面合理实则错误的内容，在应对需专业知识的复杂化学问题时表现仍逊于领域专家，且输出结果具有随机性，需审慎核验。

当前，我们正站在实验室研究与教育根本性变革的十字路口。传统化学实验室依赖大量人力完成实验方案设计、产物筛选及数据分析，而机器人系统与AI智能体能够显著提速这些环节。大语言模型与机器学习预测模型可对多尺度、跨学科信息进行编码，达成对海量测试样本的可扩展精准预测，进而大幅降低实验开支与耗时。然而，众多科研人员尤其是实验科学工作者，对如何起步及选择何种机器学习方法以最小化部署成本与工作量仍存困惑。尽管不同化学研究领域的课题差异显著，但多数任务均涉及化学关系的构建、预测与解析，即函数映射过程，其输入涵盖分子描述符、化学物质、实验条件或实验结果，函数则将输入转化为系统特性。当代科技发展依赖于对未知关系的精准预测与发现。然而昔日，为揭示新系统的内在规律，化学家常受制于传统实验室中耗时的实验操作与人工数据分析。

两大核心突破为化学领域未知关系的数据驱动型发现奠定了基础。其一，实验与模拟数据逐步数字化，使贝叶斯定理等基本统计学习原理得以应用，通过新数据的条件化，实现从现有或先验分布向新范式或后验分布的自动更新。其二，机器学习模型持续演进多年，已具备从数据中学习数值、文本、序列等复杂关联的能力，可显著缩减复杂数据分析的时间与计算开销。透过这些变革视角，本文审视了化学实验室研究现况，明确了现存短板，并提出了实验与计算领域协同加速发展的路线图。

图文解析

图1呈现了近三十年来高通量实验与实验室自动化、机器学习与AI算法、大语言模型在未来实验室演进中的关键节点时间轴。时间轴自1980年跨度至2025年，分三层呈现：顶层橙色标识代表高通量实验与自动化发展里程碑，涵盖1980年制药行业机器人引入、1985年商用实验室信息管理系统发布、1990年96孔板普及、1995年电子实验记录本诞生、2005年实验设计普及及自动化合成流程建立、2015年自主实验室问世。中层绿色标识代表机器学习与AI算法演进，包含1980年线性回归于化学计量学推广、1985年反向传播自编码器、1990年支持向量机规范化、1995年随机森林规范化、2005年高斯过程普及、2010年深度学习普及及贝叶斯优化普及、2015年XGBoost发布。底层蓝色标识代表大语言模型发展轨迹，囊括2015年Transformer架构引入、2020年ChatGPT诞生、2025年大语言模型全面普及。

图2描绘了由智能体驱动实现自动化与提速的实验室作业流程。该图分三大区块：左侧浅黄色域为"问题定义"，涵盖材料设计、性能预测、合成表征、设计优化及制备四个环节，自上而下构成流程链。中央浅蓝色域为"数据采集与工具配置"，包含文献调研与数据挖掘、模拟计算、实验产出三大模块，其中文献调研可由大语言模型智能体自动完成，模拟计算可通过"仿真"（Emulate）与"强化"（Reinforce）同高效灵活的机器学习预测智能体交互，实验产出则经由"标定"（Calibrate）与"预测"（Predict）同预测智能体构建闭环。右侧浅绿色域为"自动化数据处理与分析"，囊括可视化与编码、敏感度与不确定性量化、主动学习与贝叶斯优化、文档自动生成四个步骤。底部红色虚线标注"由AI智能体生成任务与方案"（Generating tasks & solutions by AI agents），配以机器人图标，昭示全流程由AI智能体统筹驱动。

图3包含三个子面板，呈现化学研究中的数据采集、处理及特征化过程。面板(a)为"装置"，展示合成、表征与模拟三类数据