當下，合成化學領域正經歷一場深刻的范式轉型，其研發核心動力加速從傳統的“經驗驅動”向“數據驅動”和“智能驅動”躍遷。引領這一歷史性變革的核心引擎，正是“機器人融合AI”——即智能自動化實驗平臺與人工智能技術的深度耦合。

值此關鍵轉型節點，“合成化學研究新范式—機器人融合AI研討會”于6月28日—29日在滬成功舉辦。本次會議由麻生明院士擔任大會主席、合肥先導功能分子研究院提供學術支持、晶泰科技主辦。會議旨在推動化學、人工智能與自動化技術的交叉融合，激發學術前沿創新并加速產業落地轉化。全國頂尖學者與行業先鋒齊聚一堂，系統梳理并展望了智能化學在中國的關鍵發展方向與前沿實踐。

研討會現場

精彩致辭：構建智能化學技術框架

復旦大學麻生明院士致開幕詞

大會主席麻生明院士率先致辭，以科技演進史切入，揭示合成化學變革的必然性。他回顧了從膠片相機到智能手機的科技飛躍，指出合成化學的研究范式長期停滯于“蒸餾、結晶”等傳統操作。“整個技術發展讓我們有機會重新思考研究的范式，”麻生明院士強調，“我們不能從簡單的過柱子、蒸餾、結晶里面跳出來，還需要更好、更高效的方法來提高研究效率。”以福特汽車普及為喻，麻院士提出核心愿景：“在人工智能和自動化高速發展的時代，AI和自動化的手段能否進入每個課題組？”

晶泰科技聯合創始人兼CEO馬健博士致辭

主辦方代表馬健博士在致辭中呼應了麻院士的洞見。他表示：“人工智能和機器人自動化技術正在以前所未有的速度驅動著科學范式的變革。計算機科學與合成化學的融合正在重構物質創造的理論體系和實現路徑，更推動著該領域實現從經驗驅動向數據驅動和智能驅動的歷史性跨越。”馬健博士強調本次研討會是頂尖學者與行業先鋒共聚一堂的契機，旨在探討AI、機器人與化學交叉的最新進展，他期待通過分享與交流，共同推動合成化學研究新范式的發展。

首日主題報告：勾勒智能化學的技術圖譜

麻生明院士以ATA框架（自動化-理論計算-AI） 驗證人機協同的可行性，其團隊通過機器人平臺優化聯烯合成，實現天然產物模塊化高效構建。

楊為民院士以“分子篩催化材料創制及應用—從數據驅動到人工智能”為題，展示AI高通量篩選加速分子篩催化材料開發，將十年研發周期縮短超50%；

馬健博士以“AI+化學，見微知著”為題，分享了晶泰科技如何以 AI 與機器人技術融合深入探索化學領域。晶泰聚焦 AI for Science 中“一米寬、百米深”的核心問題，以數據為切入點，結合機器人自動化執行與 AI 預測設計，構建智能自主實驗平臺，加速新物質發現與化學空間探索。平臺不斷推動產業化落地，以全新范式賦能千行百業研發，致力于打造物質發現領域的 AI 超級大腦。

浙江大學 洪鑫研究員

數據與機制融合的構效關系建模預測

浙江大學洪鑫研究員在演講中指出，合成化學構效關系研究的傳統模式存在局限，而人工智能帶來了新路徑——通過機器學習建模可有效預測反應活性與選擇性。其團隊針對立體化學描述不足、小樣本學習等挑戰提出了創新解決方案，并強調未來需推動理論計算與機器學習結合，以實現有機化學的智能化創新。

南開大學 朱守非教授

基于CODER 理念的催化劑智能創制平臺建設

朱守非教授團隊聚焦含氫轉移的催化反應研究，在質子轉移、硼氫鍵插入等領域取得突破，但傳統試錯模式存在局限。為此，團隊提出基于基元反應的CODER理念，結合反應機理設計催化劑，在碳氮鍵偶聯反應中驗證了高效性。目前正與晶泰科技合作建設催化劑智能創制平臺，旨在結合人工智能技術，推動催化研究從機理出發實現智能化。

清華大學 羅三中教授

AI分子催化：數據、智能與自動化

羅三中教授在分享中指出，人工智能應用于合成化學面臨數據缺乏、反應復雜性高等挑戰，國內尚未形成自主合成化學數據庫。他強調，應結合反應機理與數據驅動，借鑒物理有機化學思路構建模型以提升預測能力；并通過自由基反應等案例驗證，AI可輔助新反應發現與優化，但需以問題為驅動，結合有限自動化與人類認知實現智能分子創制。

浙江大學 陳華鈞教授

“大語言模型+知識圖譜”賦能AI科學發現

e的研究，強調需通過知識圖譜、檢索增強等手段融合符號知識與大模型，以減少幻覺并提升推理可靠性；同時，他還介紹了多模態大模型、智能體自主調用工具等技術在科學領域的應用。

深度原理 段辰儒博士

生成式模型：開拓化學設計的新紀元

段辰儒博士指出，化學材料對人類生活至關重要，AI尤其是生成式AI為探索龐大化學空間提供了新范式，其中擴散模型能高效生成化學反應過渡態、發現新反應，突破人類經驗邊界。他認為，未來需結合可合成性探索、科學計算與自動化實驗，推動AI更深層次助力新材料發現。

羅氏中國創新中心 朱偉博士

自動化、高通量化學合成助力新藥研發

羅氏中國創新中心朱偉博士在報告中指出，新藥研發耗時久、成本高，合成是關鍵瓶頸。羅氏先借D2B平臺加速，后建化學自動化平臺，解決微量稱量等問題，兼容更多反應，實現高通量合成與化學到生物測試閉環，提升早期研發效率。

次日主題報告：智能平臺攻堅與范式普及

浙江大學 方群教授

AI輔助的自動化高通量化學合成與篩選

方群教授提出iChemFoundry平臺，融合機器人、人工智能、化學合成和表征技術，能實現化學合成與篩選全流程的自動化，平臺已應用于光催化和電催化反應條件的高通量篩選與智能化預測，多孔材料和聚合物的合成與篩選，以及結合大語言模型的平臺自動化控制。

晶泰科技 張佩宇博士

智能自主實驗平臺進展與應用

張佩宇博士分享"智能自主實驗平臺"進展。整合文獻、計算與實驗數據驅動AI，開發覆蓋實驗全流程的智能化和自動化工具，通過數字化與Agent技術實現人機協同，已助力藥企提升藥物研發效率，目標邁向科學超級智能和自主實驗。

北京大學 莫凡洋教授

自動化浪潮下一個傳統合成課題組的生存與發展

莫凡洋教授以傳統合成課題組轉型實踐為例，自主開發AI薄層色譜等自動化平臺生成標準化數據，訓練高精度預測模型提升分離效率。強調自動化是智能化基礎，并分享跨學科復合人才培養經驗。

鄭州大學 藍宇教授

知識數據雙驅動的精準合成

藍宇教授使用“知識-數據雙驅動“研究范式，將傳統的實驗與理論知識嵌入機器學習模型。發展基于機理認知的多維描述符體系，開發亞胺不對稱氫化的對映選擇性預測模型，結合實驗迭代優化，加速實現微差別亞胺不對稱氫化反應的精準合成

廣州國家實驗室 廖礦標研究員

AI驅動的自主化學家系統

廖礦標研究員構建日處理萬級實驗的高通量平臺，訓練垂直領域大模型SynAsk實現“用AI操作AI”。建立云端自主實驗室原型，在特定反應中完成“設計-執行-測試-分析”全流程無人化。

圓桌共識：產學研協同破障

連續兩日的圓桌論壇聚焦AI與自動化驅動化學研究的核心議題：如何突破學科協作的語言壁壘與數據碎片化瓶頸，解決工具研發與科研需求的脫節問題；探索自動化平臺在藥物及材料研發中的產業化路徑，應對全自動實驗室分場景落地的挑戰；推動化學研究從傳統試錯模式向預測性范式轉型，重構適應智能時代的教育與人才培養體系。

參與討論的十余位頂尖學者與產業領袖達成共識：需構建開放共享的數據生態，攻克跨學科認知障礙，推動“人機協同”研究范式；同時將AI能力深度植入基礎科研與教育，以搶占化學智能研發的全球先機。

圓桌論壇

圓桌論壇

閉幕總結：中國化學的務實奮進

麻生明院士作閉幕詞

麻生明院士在閉幕式上感慨中國學術會議的顯著進步：“1997年我回國時，學者聽完自己的報告就離場；如今我們的報告足夠‘attractive’，足夠‘sexy’，讓所有人堅持到最后。”面對中國化學的現狀，他清醒指出：“我們不需要驕傲自大，也不需要妄自菲薄，要用勤奮、智慧和AI助力，增加中國科學家對化學的貢獻。”當這場匯聚產學研智慧的會議落幕，中國化學界已達成共識：以開放協作的態度擁抱智能技術，用扎實的成果為世界化學發展作出實質貢獻。

晶泰智能自主實驗平臺

大會現場，晶泰科技自研的智能自主實驗平臺引起與會嘉賓關注，數臺應用于不同實驗工程的機器人合成工作站零距離呈現了“機器人融合AI”在多個研發場景應用的最新成果。

該平臺以領域專有AI模型為核心，擔當“大腦”之責，專職實驗流程設計、反應預測等前期部署和過程推進；以自動化技術驅動機器人工作站為“雙手”，實現高精度、高通量、更安全的化學操作。在此過程中，通過機器人收集的數據反哺AI模型，形成預測更準、設計更優的良性循環。目前，該平臺已在生物醫藥、化學化工、新能源、新材料等領域積累豐富的成功案例和應用經驗。2024 年以來，晶泰科技先后向復旦大學麻生明院士團隊、中石化上海石油化工研究院等各行業先進研究機構完成定制化智能自主實驗平臺的設計和交付。平臺已廣泛應用于涵蓋有機合成、配方優化、催化劑工程和電解液工程等合成化學研究場景。