化学与人工智能：范式革命与未来挑战

化学研究正站在历史性的交汇点。面对多源异构数据的整合困境、高维化学空间的探索挑战以及实验与理论之间的鸿沟，传统依赖人工经验的研究模式已难以为继。人工智能技术的迅猛发展，为化学领域注入了全新动力，推动其从“经验驱动”迈向“数据与智能驱动”的新范式。

在这一转型过程中，人工智能展现出多层次的赋能价值。从化学数据的智能提取起步，早期基于规则与字典的方法逐渐被基于BERT的小模型取代，而如今大语言模型（LLMs）通过提示工程和微调策略，实现了更高效、灵活的非结构化数据提取。例如，郑明月团队开发的NMRExtractor从海量文献中构建了全球最大的开源核磁数据库NMRBank；Kim等人利用GPT模型挖掘数万篇MOF文献，构建出涵盖多种性质与合成操作的数据集。更值得关注的是，多模态融合技术——如分子结构识别、反应流程图解析和视觉-语言大模型——正在实现对化学信息的全面、精准解析，为高质量数据库的构建奠定基础。

在化学反应预测与优化方面，AI不仅提升了产率、选择性和可行性预测的精度，更实现了闭环式的条件优化。洪鑫、Jensen、Hartwig等团队通过引入物理有机描述符、量子力学数据和图神经网络，在区域选择性和对映选择性预测中达到90%以上的准确率。贝叶斯优化、强化学习等算法的应用，使得AI在多项基准测试中甚至超越了人类专家的决策效率。

计算机辅助合成规划（CASP） 则体现了AI在复杂系统决策中的强大能力。从单步逆合成预测到多步合成路线的生成，无模板、半模板和基于模板的方法各展所长。工具如ASKCOS、Synthia等已在实验验证中展现出实际价值，成功指导了药物分子、天然产物乃至工业废料的合成与再利用，显著提升产率、降低成本并改善路线绿色性。

最具颠覆性的进展来自化学智能体（Chemical Agents） 的兴起。融合大语言模型、自动化实验平台和化学信息学工具，智能体已能够完成从文献检索、方案生成到实验执行的全流程任务。ChemCrow、Coscientist等系统不仅自主完成经典反应，还在多智能体协作框架下实现高通量筛选与优化，显示出在复杂实验环境中的巨大潜力。

然而，化学智能化的道路仍面临三大挑战：数据孤岛与标准化缺失、模型的可解释性与化学知识融合不足，以及自动化实验平台的闭环实现难题。这些瓶颈限制了AI模型在真实场景中的泛化与落地。

未来，唯有打破学科壁垒，推动化学、数据科学与人工智能的深度融合，才能实现从“经验驱动”到“智能驱动”的根本转变。这场范式革命不仅将加速科学发现，更将重塑化学研究的本质——从手工试错走向智能设计，从孤立实验走向协同创新，最终开启化学研究的新纪元。