和机器化学家一样年轻的，是研发团队——其成员以朝气蓬勃的“90后”“95后”为主。

“这群年轻人做出的东西比我想象的好得多，每一步的研究结果都超出预期。”罗毅说。

例如，在早期的数据采集工作中，还是中国科大少年班学院本科生的肖恒宇、霍姚远、冯超就表现出超强的研发能力。

刚开始，罗毅、江俊定期开讨论会，为学生们提供指导。但在讨论会上，他俩发现很多时候根本插不上话。之后经常出现的场面是，学生热火朝天地讨论，老师在一旁安静地听、欣慰地看。

“不得不承认，信息科学时代，年轻人比我们的感觉更敏锐、理解力更强，他们的思维方式早就‘数字化’了。”于是，罗毅与江俊达成一致——把最重要、最困难的事情交给年轻人去做。

结果证明，他们的决定是对的。

在机器化学家创建中，除了搭建数据库外，肖恒宇还自学计算机软件，开发出操作系统1.0版本。该操作系统既符合化学实验的操作习惯，又能发挥机器人的自动化优势，还能嵌入智能模型。

近期，肖恒宇又将操作系统升级到2.0版本，实现了硬件即插即用、模型普适迁移和操作云端共享。

专业工程师看了该架构都惊叹不已：“类似的框架只在西门子智能实验室看到过，只有经验丰富的工程师团队花费很高成本才能开发出来。”

人工智能领域有一句话：有多少智能，背后就有多少人工。

培育“化学大脑”最重要的是赋予计算机理解物质的能力。当时，正在读硕士研究生的张百成，没日没夜地标注了几个星期，文献读得头昏脑涨，但完成的工作量微乎其微。

后来他改变“打法”，找了多位有专业背景的同学联合作战。他们一起构建化学词典、整理反应数据，很快设计出第一代文献阅读系统，得到了第一批高质量的标记数据。

“95后”赵路远结合本科学的电子工程知识，主攻化学工作站改造。她记得，与师弟曹嘉祺一起编写固体进样仪器的驱动程序时，由于信息掌握不充分，无法准确理解并调用仪器接口。他们多次咨询国外厂商和代理商，得到的回应都是“无可奉告”“商业机密”。

“后来，我们花了3个星期，重复做了3000次发送信号、等待反馈和记录响应实验，逐步逆向试出底层控制逻辑，成功实现了对机器人的远程控制。”赵路远说，国外厂商反过来主动联系他们，想购买他们研发的驱动程序。

类似这样的事，在机器化学家项目攻关中并不鲜见。

令江俊欣慰的是，这群年轻人从不以专业限制自己，而是主动学习、迎难而上，想方设法解决问题。

眼下，这群学生已成为实验室的骨干，各有各的绝活儿。其中，肖恒宇正在设计集中式大规模机器科学家平台，张百成在赋予机器人谱学智能，赵路远在探索适配产业应用的化学工作站。

表现：科研能力超强

数千年来，人类在化学领域不断解锁物质世界的奥秘，制造出许多令人惊叹的物品和材料。

然而，化学又是一门需要一点“运气”的学科。能产生反应的物质有很多，不同的量会带来不同的结果。更关键的是，反应釜完全是个“黑箱”，里面会发生什么、过程如何，在很多情况下是无法计算和计量的。

因此，在化学领域总有一些“无心插柳”的成果，也有一些“徒劳无功”的无奈。得到想要的结果，可能需要很长的时间。

机器化学家的诞生有望改变这一状况。

江俊介绍，机器化学家通过机器人精准的自动化操作能力，可以“不知疲倦”地执行任务。与此同时，“化学大脑”同步进行量子化学仿真模拟，再融合理论大数据和实验小数据产生具有预测能力的人工智能模型，最终得到算法预测、验证全局最优的实验配方。

正是这种理实交融的研究范式，能够从数百万种可能的配方中迅速识别最佳组合，极大加速了新物质的发现过程。

江俊以创制“高熵非贵金属产氧催化剂”为例，展示机器化学家的超强能力。

高熵材料具有高混乱、高无序、高复杂度的特点，能提高能源电池的稳定性，对新能源发展非常重要。如果按照以往的方法，科研人员要从29种非贵金属元素中选出5种进行超过55万种配比组合，“试错”研究可能需要1400年。

而机器化学家通过阅读1.6万篇催化论文，自主遴选出5种非贵金属元素，并融合2.5万组理论计算数据和207组全流程机器实验数据，建立并优化预测模型，将创制周期缩短为5个星期。

体现机器化学家强大科研能力的，还有一项基于火星陨石的催化剂研究。

一直以来，火星移民是人类的梦想。实现这一梦想，首先要解决火星大气中氧气缺乏的难题。

就在前不久，机器化学家利用火星陨石成功创制出实用的产氧电催化剂。该成果在《自然-合成》发表后，引发了很大反响。《自然》网站相关文章认为，此项研究“为火星探测和地外文明探索提供了新的技术手段”。

江俊介绍，如果用人工方式做实验，以5种不同的火星矿石作为原料，有超过376万个配方的排列组合。按每个实验验证至少5小时计算，找到最佳配方可能需要2000年。而机器化学家只用了5个星期就做完了实验。给出的优化后催化剂配方，可以提供足够的氧气。

江俊等人亲切地把机器化学家命名为“小来”，意味着开启未来物质科学探索的新纪元。它与人类智慧的结合将创建物质科学全新的可能，引领人类在星辰大海中不断拓宽知识的边界。

江俊在机器化学家实验室里调试操作指令。张大岗 摄

目标：数据与智能驱动的化学研究新范式

放眼全球，在机器化学家领域，目前只有英国格拉斯哥大学和中国科大实现了自动化文献阅读功能、英国利物浦大学和中国科大实现了机器人可移动性。最为重要的是，国外同行研发的同类产品均未实现文献调研、合成、表征、测试、数据处理全流程，可进行的研究类型较为单一，离智能化尚有差距。

“这说明我国的机器化学家研发与国际同行处于并跑阶段，并在某些方面具有领跑优势，发展潜力巨大。”江俊说。

从机器化学家的成功经验看，罗毅认为，未来可以将科学工程化，把优秀科研人员聚集在一起，以机器为载体，以数据为要素，做有组织的科研。

罗毅表示，他们的目标是迅速扩大机器化学家这一技术平台的规模，增强其能力，建成世界上最好的“化学医院”。

“我们希望可以扩大平台规模、多地联动，建成不同形态的智能机器人，比如天上飞的、地上跑的、桌面微操作的机器人，日均完成万次以上化学实验操作，满足航空航天、医疗卫生、材料科学、化工原料、生物医药等领域的研发需求。”

目前，研发团队正在赋予机器人对化学过程的感知、预判能力。“比如，赋予机器人谱学智能。以前是训练机器人如何做实验，现在希望机器人通过谱学智能直接看到微观世界的变化，这样就能够更快地预判化学变化，超越人对实验的理解。”罗毅说。

罗毅期待更多科研人员将重要的科学问题放到机器化学家这个平台上，以提高科研效率、产出更多新成果。

“我们处在一个技术快速迭代的时代，要主动拥抱新技术，以积极开放的心态迎接世界的变化。”罗毅这样阐述团队的终极目标：创造出具备创造力的智能化学家，及早形成数据与智能驱动的化学研究新范式。（记者王敏）

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