k8凯发(中国)天生赢家·一触即发

　　当前ღ✿，随着大数据与人工智能（AI）技术的飞速发展ღ✿，人类正迎来新一轮科技与产业革命ღ✿。一些代表性智能工具ღ✿，如AlphaFold2和ChatGPT展现出了超越人类解决复杂问题的能力ღ✿。人工智能技术的引入不仅极大地提升了科研过程中通用工具的效率和准确性ღ✿，更重要的是ღ✿，它有助于构建一个由产业需求驱动科学研究的有效体系ღ✿。本文旨在通过探讨大模型驱动ღ✿、人机协同的机器化学家云设施建设ღ✿，进一步探讨“AI for Science”科研新范式的变革ღ✿。

　　化学作为一门基础科学ღ✿，致力于研究物质的组成ღ✿、结构航天重工ღ✿、性质凯发天生赢家一触即发ღ✿，及其在不同条件下的行为和与其他物质之间的相互作用等ღ✿。实验和理论两种研究方法相互补充ღ✿，共同推进化学科学研究的进步ღ✿，在推动新材料研发ღ✿、探索新能源ღ✿、改进生物医疗技术等方面均有着重要意义和广泛应用ღ✿。

　　当前ღ✿，化学科学领域的研究对象日益复杂化和高维度化ღ✿，这给科学研究带来了巨大的挑战ღ✿。现行主流的研究方法依赖于穷举试错和降低变量复杂度等传统手段ღ✿，其低效和局限性问题日益凸显ღ✿。

　　从微观的原子ღ✿、分子尺度到宏观的应用材料尺度ღ✿，物质性质受不同反应条件及相互作用影响ღ✿，难以进行准确预测和描述ღ✿。人类对于解析从微观到宏观尺度复杂系统底层规律的渴望日益增长ღ✿，这种解析将对合成自动优化ღ✿、按需逆向设计材料ღ✿，以及精准控制生物医学过程具有重要指导意义ღ✿。然而ღ✿，从物理常数ღ✿、薛定谔方程和元素周期表等基本规则到复杂应用层面的自下而上演化ღ✿，其中存在极大的复杂度和多样性ღ✿，这就导致现实世界问题与结构-效能关系之间的脱节ღ✿。化学合成仍然依赖于专家经验ღ✿，距离智能优化目标相去甚远ღ✿；数据的不完整和构效关系的不明确ღ✿，依旧是材料逆向定制设计的“拦路虎”ღ✿；生物学领域中心法则过程的演变信息缺乏ღ✿，限制了人类对于疾病机理和生命本质的认知ღ✿。

　　为了积极应对化学科学领域面临的挑战ღ✿，必须创新研究方法ღ✿，革新研究范式ღ✿。随着大数据时代的来临ღ✿，数据驱动的科研范式开始崭露头角ღ✿。人工智能擅长从高维度ღ✿、高复杂度的数据中探索变量之间的关联ღ✿，这一趋势为迎接挑战提供了全新的机遇ღ✿。

　　以深度学习和大模型为代表的人工智能技术ღ✿，具备学习能力ღ✿、自适应性ღ✿、自主决策ღ✿、模式识别与预测等特质ღ✿，展现出超越人类ღ✿、智能决策的优势（图1）ღ✿。2016年ღ✿，DeepMind公司开发的人工智能程序AlphaGo采用深度强化学习技术ღ✿，结合深度神经网络和强化学习算法ღ✿，对棋局策略进行高效搜索并做出精准判断ღ✿，超越了人类传统的启发式围棋搜索方法ღ✿。这一围棋界的人机较量成为人工智能发展史上的里程碑事件ღ✿，首次展现出人工智能在复杂决策领域的应用潜力ღ✿；2021年ღ✿，蛋白质结构预测程序AlphaFold2基于深度神经网络和自注意力机制ღ✿，通过训练大规模序列数据ღ✿，实现对蛋白质三维结构的高精度预测ღ✿。这一突破性成果ღ✿，对药物设计和疾病诊断具有潜在重要意义ღ✿；2023年火爆全球的对话生成模型ChatGPTღ✿，运用Transformer架构中的自注意力机制和多层神经网络生成语言ღ✿，并通过无监督学习的方式不断迭代语言生成能力ღ✿，提升人机交互体验ღ✿。其代表了人工智能在自然语言处理领域的突破式进展ღ✿，有望帮助人类获取信息及智能决策ღ✿，实现通用认知智能的涌现ღ✿。

　　智能驱动的机器人化学研究近年来取得了一系列突破ღ✿。2022年ღ✿，英国格拉斯哥大学的Cronin团队开发了自动化机器人系统Chemputerღ✿，其集成了文献阅读ღ✿、实验方案定制ღ✿、化合物合成和表征功能ღ✿，能够将文献中的合成步骤转换成机器可读的化学描述语言ღ✿，并储存于内部数据库中ღ✿，以便机器人自动执行ღ✿。英国利物浦大学Cooper团队开发了移动机器人化学家ღ✿，其可以高效执行实验ღ✿，并使用贝叶斯算法优化驱动ღ✿，根据已有实验数据进一步分析优化实验计划ღ✿；不过ღ✿，Cooper认为目前的机器人缺乏计算大脑ღ✿，没有利用已有的化学知识ღ✿，不能引入理论或物理模型凯发k8手机客户端ღ✿。ღ✿，以致贝叶斯优化是盲目的ღ✿。2022年ღ✿，中国科学技术大学江俊团队开发出数据智能驱动的全流程机器化学家ღ✿，其由机器阅读系统ღ✿、机器计算系统和机器实验系统三大模块组成ღ✿，能学习前人知识与智慧ღ✿，思考产生物理模型及提供智能预测ღ✿，并高效实验产生全生命周期数据ღ✿。该平台充分发挥机器数据可重复ღ✿、可信任ღ✿、可溯源ღ✿、可对齐的优点ღ✿，用精准实验数据校准理论的预训练模型ღ✿，实现了理实交融的智能预测ღ✿。

　　国际情况ღ✿。自从ChatGPT在2023年初证明了通用认知智能的可行性ღ✿，不到半年时间ღ✿，美国ღ✿、英国ღ✿、加拿大ღ✿、荷兰ღ✿、瑞士等国纷纷加速投入发展装备智能科学大模型的智慧大脑ღ✿。2023年ღ✿，美国更新发布《国家人工智能研发战略计划》ღ✿，每年投入大量经费用于支持数据科学ღ✿、人工智能ღ✿、量子信息等研究ღ✿；2023年起ღ✿，英国也投入经费开始用于融合大模型ღ✿、机器人和智能联盟的智能创新工场建设ღ✿；2023年4月ღ✿，加拿大向加速联盟追加15亿元人民币投资用于建设大规模智能实验室基础设施ღ✿；2023年7月ღ✿，荷兰开始打造机器人化学实验室ღ✿；2022年12月ღ✿，瑞士投入资金用于打造公共服务设施ღ✿，借助大模型来驱动机器人ღ✿。具有化学智慧的机器科学家支撑产业数字化ღ✿，也已经成为现实ღ✿。2022年ღ✿，联合利华60%的年度研发经费都用于购买英国利物浦大学机器化学家材料创新工厂提供的智能合成与测试服务ღ✿。

　　我国情况凯发天生赢家一触即发ღ✿。目前ღ✿，我国在覆盖智能文献调研与研究规划ღ✿、计算ღ✿、实验ღ✿、优化全流程的机器化学家系统方面局部领先ღ✿，但在大规模智能实验室与化学科学大模型方面亟须进行建制化的项目部署ღ✿，避免“起个大早ღ✿，赶个晚集”ღ✿。

　　人工智能技术的飞速发展正在为化学科学研究带来前所未有的机遇和挑战ღ✿。在当前科技革命和产业变革的浪潮中ღ✿，研发汇聚科学数据ღ✿、人工智能算法ღ✿、智能机器人和云平台的化学研究新工具成为迫切而必要的任务ღ✿。这一工具的研发有望解决长期困扰化学科学革新的维度灾难和复杂巨系统黑盒问题ღ✿，从而推动我国在高值化学品ღ✿、功能材料ღ✿、生物化学医药等领域取得颠覆性突破ღ✿。

　　人类化学家传统的研究工作路线通常由提出需求ღ✿、查阅文献ღ✿、设计方案ღ✿、理论模拟和实验验证ღ✿、提炼理论及解决实际问题等流程组成ღ✿。相较于人类的研究方法论ღ✿，涵盖数据库ღ✿、人机交互ღ✿、机器实验员ღ✿、化学工作站和化学大脑的机器化学家云设施不仅能够完全覆盖以上流程ღ✿，还可以通过人机交互系统进行人机协同定制化解决特定难题（图2）ღ✿。

　　数据是现代科学研究的重要组成部分ღ✿，对于机器化学家云设施而言更是至关重要ღ✿。通过数据库中海量化学数据驱动ღ✿，机器化学家可以学习前人知识与智慧ღ✿，人机交互提出科学问题ღ✿，再经过融合科学大模型的化学大脑进行思考ღ✿，建立物理模型并提供智能预测ღ✿。随后给出研究方案ღ✿，驱动高效的机器实验员ღ✿、化学工作站及智算服务器产生高质量的实验数据和理论模拟数据ღ✿。再通过数据反馈优化科学大模型ღ✿，形成垂直领域的应用模型ღ✿，从而解决具体科学难题ღ✿。其独特之处在于樱朱音凯发天生赢家一触即发ღ✿，能够高效地整合数据知识ღ✿、不断调整理论和实验设计ღ✿，实现全流程的智能化推演ღ✿。目前ღ✿，中国科学技术大学研制成功了全球首个数据智能驱动的全流程机器化学家ღ✿，中国科学院自动化研究所与武汉人工智能研究院推出了“紫东太初”全模态大模型ღ✿，科大讯飞研制了“讯飞星火”认知大模型ღ✿，中国科学院在全国部署了20余个科学数据中心ღ✿、智算中心ღ✿，具备建设机器化学家云设施的良好基础ღ✿。

　　机器化学家云设施将带来全新的科研组织形式ღ✿，即机器实验员实现科研人员体力的解放ღ✿，数据库和化学大脑实现科研人员脑力的解放ღ✿，云平台智能管理决策系统实现个体间的链接ღ✿，并通过新生成数据与科学大模型间的相互对抗校准ღ✿，逐步进行全局优化ღ✿，通力合作帮助科研用户取得科学突破ღ✿。整套设施将大力推动我国科研组织形式的变革ღ✿，实现大数据ღ✿、认知智能ღ✿、机器学习ღ✿、智能硬件等多领域的高度融合ღ✿，推动科学研究向更深ღ✿、更广领域拓展ღ✿。

　　机器化学家云设施在实验机器人硬件中融合了深度学习和科学大模型等人工智能技术ღ✿，为聚合多学科方法论ღ✿、融合多领域知识逻辑ღ✿、耦合化学科学家群体智慧ღ✿、减轻实验人员工作强度提供了技术底座ღ✿，将加速实验设计和数据分析过程ღ✿，提升化学科学研究的效率和准确性ღ✿。当前樱朱音ღ✿，美英等多国纷纷加速投入发展装备有科学大模型的机器科研工具ღ✿。而智能领域是典型的“赢家通吃”ღ✿，几乎没有后发优势ღ✿，只有抢占先机ღ✿，率先掌握先进科研工具才能使我国在新一轮科技革命中不受制于人樱朱音ღ✿。因此ღ✿，把握我国自主研发机器化学家的领先优势ღ✿，研制机器化学家云设施ღ✿，能够防范我国在智能化学研究新范式的基础研究工具方面被“卡脖子”ღ✿，争抢智能化学领域优势地位ღ✿。机器化学家云设施的建设也将对整个社会产生积极的溢出效应ღ✿，推动产业数字化ღ✿，提升生产效率ღ✿，还有望催生新一轮的产业革命ღ✿。

　　总体而言凯发天生赢家一触即发ღ✿，机器化学家云设施对增强我国在科技创新领域的竞争力ღ✿、确保在新兴科技领域中的领先地位具有巨大而深远的意义凯发k8一触即发ღ✿。ღ✿，将助力我国在全球新一轮科技革命中取得更大的发展和突破ღ✿。

　　通过科学大模型预测和智能机器人实证相互对抗ღ✿、协同进化ღ✿，打造具备化学科学智能的机器化学家云设施凯发天生赢家一触即发ღ✿，将驱动研究范式变革ღ✿，产生重大科学突破ღ✿。

　　数据驱动的研究范式中ღ✿，科学数据的有效整合和利用是创新的核心驱动力ღ✿。然而ღ✿，当前科学数据普遍存在标准不统一ღ✿、质量良莠不齐ღ✿、多来源数据相对独立等问题ღ✿，限制了基于数据的化学科学研究ღ✿。因此ღ✿，迫切需要打破数据孤岛现象ღ✿，融合不同来源的理论和实验数据构建多学科知识和多模态数据的人工智能化学科学数据库ღ✿。这将为化学科学领域的智能发展提供坚实的数据基础ღ✿。

　　化学科学领域数据汇聚ღ✿。整合各单位数据资源ღ✿，利用科学文献中的文本ღ✿、表格ღ✿、图像等多模态数据ღ✿，以及第一性原理模拟所产生的大量化学分子和材料的基础物理化学数据ღ✿。同时ღ✿，建立实验数据采集渠道和国家标准樱朱音ღ✿，实现标准化数据的自动采集和快速分析ღ✿。

　　科技文献机器阅读工具建设ღ✿。通过对来源于科技期刊ღ✿、教科书ღ✿、题库等语料数据的清理ღ✿、筛选和标注ღ✿，获取高价值通用领域预训练语料和化学科学领域预训练语料ღ✿。利用深度挖掘技术对科技文献内容进行深入挖掘ღ✿，从文本ღ✿、图像凯发天生赢家一触即发ღ✿、表格中提取计算和实验数据ღ✿。

　　数据精编与高质量数据库建设ღ✿。标注预训练语料樱朱音ღ✿，对文献中的计算和实验数据进行整编ღ✿，并进行数据分类和质量评估ღ✿。开发基于可解释模型的数据鉴别和质量评分技术ღ✿，以智能方式清洗数据ღ✿。

　　知识嵌入与知识图谱构建ღ✿。运用映射关系分析构建关联模型ღ✿，建立化学科学知识图谱ღ✿，包括结构ღ✿、性质ღ✿、演化关联性ღ✿。通过知识图谱引导多模态数据融合ღ✿，构建统一ღ✿、高效ღ✿、可扩展ღ✿、结构清晰的数据存储格式ღ✿。利用预训练模型等工具将知识图谱嵌入到化学科学大模型中ღ✿，提升知识的利用效率ღ✿。

　　当前ღ✿，基于神经网络的大模型在预测方面存在可靠性不高ღ✿、逻辑推理和语义理解深度不足ღ✿、可解释性和可调试性不强等核心问题ღ✿，因此在对准确度要求较高的化学科学的应用中表现不佳ღ✿。针对这些问题ღ✿，需要发展基于数理逻辑的科学大模型ღ✿，将数据驱动的神经网络模型与知识驱动的符号逻辑推理引擎深度融合ღ✿，并应用于数学ღ✿、化学樱朱音ღ✿、物理等智能科学领域ღ✿。

　　本研究提出的科学大模型框架在现有数据库ღ✿、潜在数据库和终端应用基础上ღ✿，专注于研究知识驱动的推理引擎ღ✿。该引擎构建在领域本体和知识库之上ღ✿，并与数据库和潜在数据库连接ღ✿，以模拟人类思考的认知推理和决策能力ღ✿，从而弥补大型模型在可靠性ღ✿、可解释性和可调试性等方面的缺陷ღ✿。

　　科学大模型通过综合知识图谱和基于化学认知的知识增强算法ღ✿，融入专家的化学知识和理解ღ✿，利用特色化学描述符ღ✿，创建基于化学原理的清晰人工智能算法ღ✿，以解决大规模筛选和策略优化等复杂挑战ღ✿，构建出具备“化学智慧”的机器科学家大脑ღ✿。根据用户需求ღ✿，设计实验方案和运行流程ღ✿，实时分析实验数据ღ✿，调整智能模型ღ✿，并持续反馈优化实验方案ღ✿，实现实验方案和流程的自动决策与优化ღ✿。

　　基于微通道连续流的全自动高通量研究系统ღ✿。系统旨在精确ღ✿、自动ღ✿、高通量地进行重要有机化学反应和关键功能材料合成ღ✿，需要解决多领域技术问题ღ✿，并集成多个关键功能子系统ღ✿，包括多通道反应物自动切换ღ✿、微通道连续流反应ღ✿、产物收集和后处理ღ✿、在线检测和自动采样ღ✿、色谱接口ღ✿、反应温度控制ღ✿、总控和人机交互系统ღ✿。

　　全自动高通量研究系统的功能扩展ღ✿。为确保高通量实验结果可靠性ღ✿，各子系统配备冗余传感器ღ✿，并结合视觉识别技术进行实时反馈和异常数据自动筛选凯发天生赢家一触即发ღ✿。研究人员只需准备反应物库和输入反应矩阵ღ✿，系统即可完成实验ღ✿、后处理和检测ღ✿，并批量输出数据ღ✿。未来可通过增加子系统和功能模块ღ✿，拓展研究范围ღ✿，完成更复杂的后处理和检测分析工作ღ✿。

　　全自主实验的移动操作机器人ღ✿。设计六自由度机械臂与全向移动底盘的软硬件集成ღ✿；设计实验室环境的视觉感知算法ღ✿，以及高精度视觉引导ღ✿、实时力反馈的灵巧控制方法ღ✿；研究多模态数据的高精度定位和建图方法ღ✿，开发动态避障算法和任务管理系统ღ✿，实现移动操作机器人的全自主实验ღ✿。

　　全流程智能化学实验室ღ✿。研制自主知识产权的自动封装机ღ✿、液体自动分配工作站和电化学自动化测试工作站ღ✿，同时设计全自主移动操作机器人ღ✿、高通量实验平台ღ✿、实验仪器设备的协同控制系统和全流程任务调度系统ღ✿，以搭建集成化学合成ღ✿、谱学表征和性能测试等功能的全流程智能化学实验室（图3）ღ✿，实现化学研究的全场景覆盖AG凯发k8真人娱乐ღ✿。

　　智能管理决策系统即智能化学云平台ღ✿，包括机器化学家指令集ღ✿、操作系统ღ✿、联邦学习算法系统等ღ✿，促使机器化学家能够在不同实验任务和实验室之间进行迁移学习ღ✿，最终构建标准化的云平台层面智能化学实验室（图4）ღ✿。

　　指令集包括开发接口函数ღ✿、通信协议ღ✿、设备规范和数据标准4个部分的标准化ღ✿，以支持不同来源的数据对齐ღ✿，实现数据互联互通ღ✿。具有友好人机交互界面ღ✿、明确业务流ღ✿、直观数据可视功能的操作系统帮助科研人员摆脱物理空间限制ღ✿，远程即可开展实验ღ✿、模拟和数据分析ღ✿，同时也便于系统整体进行实验任务调配ღ✿、合理安排资源ღ✿。联邦学习算法系统的核心是数据不动ღ✿、模型动ღ✿，即可以在保障数据隐私安全的前提下ღ✿，支持不同用户不同实验室之间的数据共享ღ✿。

　　通过发布智能化学实验室的标准规范ღ✿，实现在云端共享使用数据库和人工智能模型ღ✿。这一系统旨在实现智能管理决策ღ✿，促进不同实验室间操作的高效性和一致性ღ✿。

　　以蒸汽机和电机为代表的前两次“碳基”工业革命帮助人类突破了“体力”的限制ღ✿，以计算机为代表的第三次“硅基”信息技术革命帮助人类突破了“算力”的限制ღ✿。智能时代已经到来ღ✿，突破人类“脑力”限制的第四次通用智能工业革命已呼之欲出樱朱音ღ✿。呼应时代浪潮ღ✿，机器化学家云设施的化学科学数据库ღ✿、科学大模型ღ✿、机器人平台ღ✿、智能管理决策系统天生赢家 一触即发ღ✿，ღ✿，将集成解放人类科研人员的“记忆力ღ✿、体力ღ✿、算力ღ✿、脑力”限制ღ✿，打破科研过程中的知识壁垒ღ✿、空间限制ღ✿、学科界限ღ✿，智能连接科研个体并大幅度拔高其科研能力ღ✿，全面变革我国化学科学乃至整个物质科学研究范式ღ✿。

　　（作者ღ✿：崇媛媛ღ✿、冯硕ღ✿、王嵩ღ✿、江俊ღ✿，中国科学技术大学精准智能化学重点实验室ღ✿。《中国科学院院刊》供稿）