在当今科技飞速发展的时代，人工智能正以其强大的数据处理和关联分析能力，深刻改变着传统科学研究的面貌。化学作为一门实验性极强的学科，正迎来一场由数据智能驱动的范式变革。在这一背景下，罗毅与江俊带领的研究团队，成功研制出全球首个数据智能驱动的全流程机器化学家平台，不仅建立了大规模化学材料数据库与知识图谱，更实现了从文献自主阅读、全自动合成－表征－测试，到智能数据分析、理实交融模型构建与全局最优方案筛选的全链条智能化科研。这一系统被国际同行评价为“操作系统、工作站和智能化学大脑均处于最先进水平”。
 　 突破传统研究瓶颈，构建智能研究新体系
　　传统化学研究长期依赖“穷举法”与“试错法”，在研究空间广阔、变量复杂的材料开发中往往陷入局部最优而难以实现全局探索。面对这一根本性难题，研究团队以数据智能为核心，构建了集机器阅读、第一性原理计算与智能实验操作于一体的机器化学家平台。该系统通过光谱描述符对齐理论大数据与实验小数据，形成具有高预测能力的理实交融模型，进而驱动机器人及智能工作站完成高通量实验全流程。
　　在高熵催化剂开发这一典型复杂体系中，机器化学家自主研读16000篇论文，筛选出5种关键非贵金属元素，融合2万组理论计算与207组全流程实验数据，建立智能模型，指导贝叶斯优化程序在55万种可能配比中锁定最优方案。这一过程将传统方法需要1400年的研发周期缩短至5周，效率提升达数个数量级，实现了从“炒菜式”经验探索到“精准设计”的跨越。
　  星际探索与极限性能：机器化学家的多场景实践
　　机器化学家平台不仅在传统化学领域表现卓越，更在极端环境与前沿应用中展现出强大潜力。在模拟地外资源利用场景中，团队以火星陨石为原料，通过激光诱导击穿光谱定量分析其成分，构建理论模型并融合实验数据，最终由贝叶斯优化算法预测并机器人自主合成出高效产氧催化剂。在手性光学薄膜的设计中，机器化学家通过高效采集精准数据，结合人工智能建模，实现了薄膜光谱特性、工艺参数与宏观手性光学功能之间的端到端映射与逆向设计，所制备的薄膜性能逼近理论极限，已在造币防伪等领域投入测试。此外，在胶体纳米晶的数字化智造中，平台通过对1300篇文献的数据挖掘与高通量原位合成表征，快速完成溶剂与表面活性剂的智能筛选，展现出在复杂材料体系中的广泛适用性。
　  系统创新与生态建设：从平台研发到全球引领
　　机器化学家团队融合理论、实验、机器人、大数据与人工智能等多学科优势，开发出具备自主知识产权的智能操作系统、指令集、实验模板库及联邦学习算法。该平台在实验效率、测量精度与预测准确度等方面已超越欧美同类装置，展现出显著的技术领先性。
　　为推动科研范式的系统变革，团队牵头成立“智能科学家生态联盟”，面向全球首次发布机器化学家指令集、操作系统与算法资源，获得学术界与工业界的广泛响应。这一开放、协同的研发生态，正逐步推动化学研究朝着“知识数字化、操作指令化、创制智能化”的方向系统演进。
　　新范式下的科学未来
　　《Nature》多次以专题报道形式推介机器化学家系列成果，国际审稿人评价其“将对化学科学产生巨大影响”。该平台已在光催化与电催化材料、发光分子、能源材料等多个方向实现研究效率提升2～5个数量级，并持续拓展其应用边界。
　　机器化学家的成功研制，不仅是技术工具的突破，更是科研范式的深刻革命。它标志着化学研究从依赖人工经验与试错的传统模式，转向以数据智能为核心、人机协同、理实交融的新型研究体系。随着智能科学家生态的不断完善与全球合作的深入推进，机器化学家有望在能源、环境、医药、航天等更多关键领域发挥其强大潜力，为人类面对复杂科学挑战提供全新的解决路径。
　　（全媒体记者  许鸿儒 韩如意）