内容提要
化学合成的自动化不是简单用机器替人,而是“人机协同+数据驱动”的决策闭环:因反应体系高度多变,硬件需优先选择可渐进升级的“模块化”而非一体化集成
- 实验层面要综合权衡通量、反应尺度、特殊化学条件(气氛/温湿/加料顺序/搅拌等)与采样分析路径
- 为缩短“分析成为瓶颈”的总周期,应辅以可连续获取数据的传感与在线光谱(IR/拉曼/NIR)做过程监测(PAT)
- 软件与数据侧要确保各模块 API 可打通、数据可读可用,并基于模型进行方法迁移与策略优化
化学合成的自动化不是简单用机器替人,而是“人机协同+数据驱动”的决策闭环:因反应体系高度多变,硬件需优先选择可渐进升级的“模块化”而非一体化集成