化学是一门研究物质组成、结构、性质与变化规律的学科，其发展史是人类突破自然表象、揭示物质本质的历史。从古代炼金术士对“点石成金”的痴迷，到现代科学家操控原子合成新物质，在好奇心的驱动下，人类正不断向着未知前进。
近年来，人工智能（AI）技术迅猛发展，进入千行百业。当AI遇上化学，将催生怎样的“化学反应”？在化学领域，AI能处理海量数据，发现人类难以察觉的复杂结构，加速科学研究进程，帮助解决复杂科学问题。从数据获取到规律发现，再到技术应用，AI技术正从根本上重塑化学研究，为人类开拓未知带来无限可能。
按下研究“快进键”
“近年来，面对复杂的化学分子结构和海量实验数据，传统的化学与化工研究方法已经开始显得力不从心。”北京化工大学教授王丹向记者介绍，AI可模拟人类的学习过程，从大量数据中提取有用信息，优化决策过程，已在化学研究领域展现出巨大潜力。
例如，上海交通大学借助白玉兰科学大模型，首次实现化学大语言模型加速有机合成全流程。该大模型在单步/多步逆合成、产率预测、选择性预测、反应优化等多个基准任务上展现出卓越能力，在加速真实化学发现中潜力巨大，有望解决实验科学中反复试错的难题，为大型语言模型加速有机化学合成提供了新的研究范式和方法。
在化学与其他学科的交叉领域，AI同样大有可为。“我们主要从事超重力前沿科学与纳米材料产品工程研究。目前，我们课题组正在与计算机领域的专家合作，共同研发针对特定有机无机纳米复合材料体系的AI智能体原型系统。”王丹说，课题组目前正借助深度学习算法进行配方模型构建。实验结果显示，在给定性能指标、成本和环境影响的约束条件下，AI系统能快速生成满足需求的材料配方。
“我认为AI带来的最显著提升主要体现在缩短研发周期、降低研发成本、提升发现概率方面。”大连理工大学材料科学与工程学院副院长董旭峰说，AI已能辅助科学家进行新材料设计、性能预测及工艺优化等多个研究步骤。例如对于生物医用材料，AI可以辅助设计多孔支架的结构，预测其力学性能以及生物相容性。AI还可以分析海量的工艺参数与最终产品性能的数据，找出最优的制备工艺窗口，实现工艺的精准调控。
普遍面临“数据之渴”
化学实验数据质量的高低直接影响着AI的预测和决策能力。然而，当前，化学AI普遍面临着“数据之渴”。
王丹举例说，化工新材料的研发涉及实验、模拟和文献等多源异构数据，但该领域长期存在数据碎片化、语义鸿沟及跨尺度关联不足的问题。高质量的数据是训练有效AI模型的基础，但化学数据的获取、整理和标准化仍是一大难题。他建议，构建统一的高质量数据与知识体系，实现材料特征与性能信息的结构化整合与动态更新。
董旭峰同样认为，数据匮乏与数据质量低是制约AI技术深入应用的重要阻碍。“尤其是生物医用材料领域，涉及活体实验和临床研究的相关数据不仅数量少，而且获取成本极高、噪声大、标准不统一。”他建议，应推动数据标准化与共享，建立材料数据的标准格式和共享平台；发展小样本学习、零样本学习技术，让AI学会“举一反三”；融合多源数据，将模拟数据、文献数据、实验数据甚至失败的实验数据整合起来。
此外，业内专家普遍认为，数据驱动的AI还面临模型代表性不足、可解释性不确定等问题，要真正形成实用性强的技术方法，还需要系统深入研究探索。“作为科学家，我们不仅需要知道‘是什么’，更需要知道‘为什么’。”董旭峰说。
人机协同是方向
王丹认为，推动AI与化学研究深度融合，除了要在技术层面上不断优化，更要在思维层面融合贯通。他分析，当前主流AI模型多采用通用算法，缺乏化学专业适配性，AI与化学之间存在“语言不通”的问题。“不难想象，一名化学专业的博士和一名计算机专业博士在接受教育和科研训练过程中，都潜移默化地形成了基于各自学科特点的思维模式。而思维模式是人类认知和决策的核心框架，不同思维模式决定了人们理解世界、解决问题和创造价值的不同方式。”王丹认为，要推动“AI+化学”的跨学科研究工作，需要汇聚这两个或更多领域的专家。因此，培养选拔真正具备复合型知识体系和跨学科整合能力的创新人才至关重要。
随着AI技术逐渐成熟，其与人类科学家分工的边界在哪里？在董旭峰看来，即使未来AI发展到极高水平，至少在材料研究中，AI仍将面临不可逾越的边界，科学家的核心地位不会改变。
“AI擅长在给定的目标和框架下进行优化和探索，但它无法自发地提出一个全新的、颠覆性的科学问题。AI是工具，它没有价值观。研究什么、为何而研究，涉及社会需求、伦理等诸多方面。”董旭峰说，真正的科学突破往往来自将两个看似不相关的领域连接起来。这种“远距离联想”的能力和基于深厚学识的直觉和审美，目前还是人类的“特权”。
“AI未来或许会成为一位无比强大的研究助理，它能处理所有烦琐、复杂、耗时的计算和数据分析工作，将科学家从重复性劳动中解放出来。但研究的‘大脑’和‘灵魂’，即提出问题的智慧、定义方向的责任、进行创造性整合的灵感以及承担伦理后果的担当，将始终属于人类科学家。”董旭峰认为，“AI+化学”的未来发展方向应是人机协同、各展所长的“科学家—AI”共生体，而并非互相替代。
化学是一门研究物质组成、结构、性质与变化规律的学科，其发展史是人类突破自然表象、揭示物质本质的历史。从古代炼金术士对“点石成金”的痴迷，到现代科学家操控原子合成新物质，在好奇心的驱动下，人类正不断向着未知前进。
近年来，人工智能（AI）技术迅猛发展，进入千行百业。当AI遇上化学，将催生怎样的“化学反应”？在化学领域，AI能处理海量数据，发现人类难以察觉的复杂结构，加速科学研究进程，帮助解决复杂科学问题。从数据获取到规律发现，再到技术应用，AI技术正从根本上重塑化学研究，为人类开拓未知带来无限可能。
按下研究“快进键”
“近年来，面对复杂的化学分子结构和海量实验数据，传统的化学与化工研究方法已经开始显得力不从心。”北京化工大学教授王丹向记者介绍，AI可模拟人类的学习过程，从大量数据中提取有用信息，优化决策过程，已在化学研究领域展现出巨大潜力。
例如，上海交通大学借助白玉兰科学大模型，首次实现化学大语言模型加速有机合成全流程。该大模型在单步/多步逆合成、产率预测、选择性预测、反应优化等多个基准任务上展现出卓越能力，在加速真实化学发现中潜力巨大，有望解决实验科学中反复试错的难题，为大型语言模型加速有机化学合成提供了新的研究范式和方法。
在化学与其他学科的交叉领域，AI同样大有可为。“我们主要从事超重力前沿科学与纳米材料产品工程研究。目前，我们课题组正在与计算机领域的专家合作，共同研发针对特定有机无机纳米复合材料体系的AI智能体原型系统。”王丹说，课题组目前正借助深度学习算法进行配方模型构建。实验结果显示，在给定性能指标、成本和环境影响的约束条件下，AI系统能快速生成满足需求的材料配方。
“我认为AI带来的最显著提升主要体现在缩短研发周期、降低研发成本、提升发现概率方面。”大连理工大学材料科学与工程学院副院长董旭峰说，AI已能辅助科学家进行新材料设计、性能预测及工艺优化等多个研究步骤。例如对于生物医用材料，AI可以辅助设计多孔支架的结构，预测其力学性能以及生物相容性。AI还可以分析海量的工艺参数与最终产品性能的数据，找出最优的制备工艺窗口，实现工艺的精准调控。
普遍面临“数据之渴”
化学实验数据质量的高低直接影响着AI的预测和决策能力。然而，当前，化学AI普遍面临着“数据之渴”。
王丹举例说，化工新材料的研发涉及实验、模拟和文献等多源异构数据，但该领域长期存在数据碎片化、语义鸿沟及跨尺度关联不足的问题。高质量的数据是训练有效AI模型的基础，但化学数据的获取、整理和标准化仍是一大难题。他建议，构建统一的高质量数据与知识体系，实现材料特征与性能信息的结构化整合与动态更新。
董旭峰同样认为，数据匮乏与数据质量低是制约AI技术深入应用的重要阻碍。“尤其是生物医用材料领域，涉及活体实验和临床研究的相关数据不仅数量少，而且获取成本极高、噪声大、标准不统一。”他建议，应推动数据标准化与共享，建立材料数据的标准格式和共享平台；发展小样本学习、零样本学习技术，让AI学会“举一反三”；融合多源数据，将模拟数据、文献数据、实验数据甚至失败的实验数据整合起来。
此外，业内专家普遍认为，数据驱动的AI还面临模型代表性不足、可解释性不确定等问题，要真正形成实用性强的技术方法，还需要系统深入研究探索。“作为科学家，我们不仅需要知道‘是什么’，更需要知道‘为什么’。”董旭峰说。
人机协同是方向
王丹认为，推动AI与化学研究深度融合，除了要在技术层面上不断优化，更要在思维层面融合贯通。他分析，当前主流AI模型多采用通用算法，缺乏化学专业适配性，AI与化学之间存在“语言不通”的问题。“不难想象，一名化学专业的博士和一名计算机专业博士在接受教育和科研训练过程中，都潜移默化地形成了基于各自学科特点的思维模式。而思维模式是人类认知和决策的核心框架，不同思维模式决定了人们理解世界、解决问题和创造价值的不同方式。”王丹认为，要推动“AI+化学”的跨学科研究工作，需要汇聚这两个或更多领域的专家。因此，培养选拔真正具备复合型知识体系和跨学科整合能力的创新人才至关重要。
随着AI技术逐渐成熟，其与人类科学家分工的边界在哪里？在董旭峰看来，即使未来AI发展到极高水平，至少在材料研究中，AI仍将面临不可逾越的边界，科学家的核心地位不会改变。
“AI擅长在给定的目标和框架下进行优化和探索，但它无法自发地提出一个全新的、颠覆性的科学问题。AI是工具，它没有价值观。研究什么、为何而研究，涉及社会需求、伦理等诸多方面。”董旭峰说，真正的科学突破往往来自将两个看似不相关的领域连接起来。这种“远距离联想”的能力和基于深厚学识的直觉和审美，目前还是人类的“特权”。
“AI未来或许会成为一位无比强大的研究助理，它能处理所有烦琐、复杂、耗时的计算和数据分析工作，将科学家从重复性劳动中解放出来。但研究的‘大脑’和‘灵魂’，即提出问题的智慧、定义方向的责任、进行创造性整合的灵感以及承担伦理后果的担当，将始终属于人类科学家。”董旭峰认为，“AI+化学”的未来发展方向应是人机协同、各展所长的“科学家—AI”共生体，而并非互相替代。
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