“我非常期待AI+机器人，能给合成化学带来什么新的发展可能。”最近在沪举行的“合成化学研究新范式——机器人融合AI研讨会”上，担任大会主席的中国科学院院士、复旦大学教授麻生明给出了一份“试用报告”。
去年6月，麻生明团队收到一台由晶泰科技为其定制的智能手套箱合成工作站，实验效率由此翻了数十倍。可“好用”之外，他也有些担心。“按部就班”做实验的机器人，有可能会忽略化学发现中最重要的“偶然性”。
如果机器人能自主从海量实验数据中找出“与众不同”，并交由人类科学家判断，对创新的提升将更加显著。对于这一点，高校与企业已形成共识，下一步他们都将从各自优势出发，进一步推动机器人的自主化。
从一天做一个，到一次48个
合成化学家的工作核心在于挑战化学空间的广袤无垠，麻生明就在联烯的合成、反应、性质等方面探索了近三十年。
过去他们的研发方式是：人工做实验，不断试错，大浪淘沙。现在范式正在变化，越来越多机器人自动操作化学合成平台正在真实科研场景中发生。去年7月，全球首个AI化学机器人登上《自然》杂志封面，它每天工作21.5小时，其余时间用来充电，仅8天就自主完成688个实验，并从中发现了比初始配方活性高6倍的光催化剂。
AI制药企业晶泰科技在上海建有全球最大的生物医药机器人实验室，100多台机器人们不知疲倦地完成加粉、加液、震荡、反应等化合物合成的高频环节，一次可进行几十甚至上百个实验。
去年，晶泰科技为麻生明团队的实验室定制开发了能进行ATA反应研究的智能合成工作站。ATA是一种重要的有机化学反应，主要用于合成多取代联烯化合物。这一化学反应的流程长、步骤多且操作复杂，要用机器人实现并不容易。双方花费几个月改进方案，终于满足实验团队的使用需求，也完成了设备数据的本地化。
麻生明透露，“我们原来做化学实验，平均每个学生一天做一个，做两个就算比较厉害，使用晶泰的智能合成工作站后，一次能做48个实验，效率提升很快。”
不要让机器错过“偶然性”
智能合成工作站的“好用”符合麻生明的预期，不过当下对实验结果的解读还无法依赖机器人。在他看来，目前AI在化学领域的价值仍以提升效率为主，而且必须要注意的是，化学发现很多时候是基于偶然性，但通过已有知识训练出来的机器却常常会泯灭这种偶然“灵光一现”。
AI赋能化学，如何在提升效率的同时，保持科学发现的偶然性？从长远看，当然是进一步提升机器人的智力水平，但训练模式的“微调”也是路径之一。对于后者，晶泰科技联合创始人、首席执行官马健有一个有趣发现——实验中的“负样本”——那些无法完成实验的“失败经验”，正成为提升大模型智力的一条捷径。
晶泰科技内部会定期组织“AI科学家”和人类科学家比赛，在最近几次AI反应预测能力比拼中，针对某两种反应类型的成功反应预测上，晶泰科技自研的AI垂类模型的准确率均超过80%，与人类科学家旗鼓相当；而对失败反应预测的识别率上，AI准确率则是人类的一倍以上。
这一发现暗合了科学家对机器人的真实需求。麻生明心中的“理想机器人”能够从海量数据中找到异常之处并交由他判断，而非只是按照设计执行大规模、重复性的标准化流程。
马健表示，晶泰科技正在为提升机器人的自主性，而与科学家、产业界开展深度合作。他们下一步目标是建设“自动驾驶实验室”，在完成一次实验后，能立即分析结果，并自主设计和启动下一次、更优化的实验，形成快速迭代的“设计-执行-学习”闭环。
“我非常期待AI+机器人，能给合成化学带来什么新的发展可能。”最近在沪举行的“合成化学研究新范式——机器人融合AI研讨会”上，担任大会主席的中国科学院院士、复旦大学教授麻生明给出了一份“试用报告”。
去年6月，麻生明团队收到一台由晶泰科技为其定制的智能手套箱合成工作站，实验效率由此翻了数十倍。可“好用”之外，他也有些担心。“按部就班”做实验的机器人，有可能会忽略化学发现中最重要的“偶然性”。
如果机器人能自主从海量实验数据中找出“与众不同”，并交由人类科学家判断，对创新的提升将更加显著。对于这一点，高校与企业已形成共识，下一步他们都将从各自优势出发，进一步推动机器人的自主化。
从一天做一个，到一次48个
合成化学家的工作核心在于挑战化学空间的广袤无垠，麻生明就在联烯的合成、反应、性质等方面探索了近三十年。
过去他们的研发方式是：人工做实验，不断试错，大浪淘沙。现在范式正在变化，越来越多机器人自动操作化学合成平台正在真实科研场景中发生。去年7月，全球首个AI化学机器人登上《自然》杂志封面，它每天工作21.5小时，其余时间用来充电，仅8天就自主完成688个实验，并从中发现了比初始配方活性高6倍的光催化剂。
AI制药企业晶泰科技在上海建有全球最大的生物医药机器人实验室，100多台机器人们不知疲倦地完成加粉、加液、震荡、反应等化合物合成的高频环节，一次可进行几十甚至上百个实验。
去年，晶泰科技为麻生明团队的实验室定制开发了能进行ATA反应研究的智能合成工作站。ATA是一种重要的有机化学反应，主要用于合成多取代联烯化合物。这一化学反应的流程长、步骤多且操作复杂，要用机器人实现并不容易。双方花费几个月改进方案，终于满足实验团队的使用需求，也完成了设备数据的本地化。
麻生明透露，“我们原来做化学实验，平均每个学生一天做一个，做两个就算比较厉害，使用晶泰的智能合成工作站后，一次能做48个实验，效率提升很快。”
不要让机器错过“偶然性”
智能合成工作站的“好用”符合麻生明的预期，不过当下对实验结果的解读还无法依赖机器人。在他看来，目前AI在化学领域的价值仍以提升效率为主，而且必须要注意的是，化学发现很多时候是基于偶然性，但通过已有知识训练出来的机器却常常会泯灭这种偶然“灵光一现”。
AI赋能化学，如何在提升效率的同时，保持科学发现的偶然性？从长远看，当然是进一步提升机器人的智力水平，但训练模式的“微调”也是路径之一。对于后者，晶泰科技联合创始人、首席执行官马健有一个有趣发现——实验中的“负样本”——那些无法完成实验的“失败经验”，正成为提升大模型智力的一条捷径。
晶泰科技内部会定期组织“AI科学家”和人类科学家比赛，在最近几次AI反应预测能力比拼中，针对某两种反应类型的成功反应预测上，晶泰科技自研的AI垂类模型的准确率均超过80%，与人类科学家旗鼓相当；而对失败反应预测的识别率上，AI准确率则是人类的一倍以上。
这一发现暗合了科学家对机器人的真实需求。麻生明心中的“理想机器人”能够从海量数据中找到异常之处并交由他判断，而非只是按照设计执行大规模、重复性的标准化流程。
马健表示，晶泰科技正在为提升机器人的自主性，而与科学家、产业界开展深度合作。他们下一步目标是建设“自动驾驶实验室”，在完成一次实验后，能立即分析结果，并自主设计和启动下一次、更优化的实验，形成快速迭代的“设计-执行-学习”闭环。
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