信息技术为产业带来了一场革命。正如300年前蒸汽机的发明启蒙了现代工业，现在的数字化浪潮带给了各行各业一种进一步提升生产力的“新工具”。人工智能、大数据等技术不断进步，并且在图像识别、语义分析、棋类游戏等方面达到甚至超越了人类。人工智能赋能各行各业，为产业、科研带来了新机遇。

人工智能的兴起，为有机合成和高分子合成领域带来前所未有的革命性变化，正在逐步改变合成化学的研究和实践方式。利用人工智能的算法和模型，合成化学家们能够更加精确地预测分子的性质，优化多步逆合成路径，深入理解单步转化过程中的结构与性能关系，建立高分子结构与功能之间的定量关系，设计和优化聚合过程，预测生物大分子的结构和序列，以及开发自动化和智能化的合成平台等，不仅提高了合成化学的效率和精确度，也为解决复杂合成问题提供了新的视角和方法。近年来，我国科学家在这一前沿领域取得了一系列具有国际影响力的突破性成果，为人工智能在有机与高分子合成中的应用和发展打下了坚实的基础。

1材料科学和研发效率的提升

人工智能技术在材料科学领域的应用，特别是在合成树脂行业，正在以前所未有的速度产生大量数据。每秒钟，全世界用在物理、化学、材料领域的超级计算机算力高达～1017个双精度浮点运算，生产约千万亿字节（PB）级别的有效数据。这些数据通过高通量材料制备表征等新方法，可以通过一次制备过程获得成百上千个材料组分，大幅提升材料科学研发的效率。合理的采集、存储、处理、查询、整理、复用这些科学数据已逐渐成为一门新兴且关键的领域。人工智能赋能材料科学，有望为材料科学带来范式化革命，即通过数据方式高效指导材料研发路径，从而提升效率，降低成本。

2优化材料合成过程

在合成树脂行业，新材料的合成通常涉及大量数据和复杂参数。在材料化学合成路线中，每一个步骤可能发生的转变数量从几十到几千不等，由此需要考虑极端庞杂的系统和大量潜在的解决方案组合。在这些组合中，往往还存在着很多相互竞争的参数（如时间、成本、纯度、毒性等）。因此传统在面对这些挑战时显得力不从心，而人工智能的应用可以提供有效的途径来优化新材料的合成设计，大大提高合成效率和质量。

采用机器学习进行新材料的合成设计，渐渐成为新材料合成及设计的新选择，也给深入研究新的化合物合成准则带来了可能，

从大量的实验数据出发，通过训练探究规律、积累经验，机器学习可以像一位经验丰富的材料科学家一样，筛选分析，做出判断，给出预测，甚至做得比人类更好，大大节省了时间与实验损耗。随着算法的丰富和复合框架的更新，新材料的合成设计与开发会以难以想象的速度发展。

3化学研究的变革

随着人工智能与大数据技术的发展，人工智能驱动的科研范式AI for Science已开始在诸多科研领域发挥重要作用。对于化学尤其是精准化学研究，AI技术也将带来重要影响，无论是在新材料发现、模拟准确性、合成路径优化，还是在实验自动化方面，它都在推动着精准化学的进步。

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-提高计算模拟的准确性-

AI可以在计算模拟中起到加速器的作用，特别是在处理电子结构中的复杂相互作用时。传统的电子结构计算需要大量计算资源，而AI通过神经网络和其他机器学习技术，能够在短时间内给出更准确的模拟结果。同时，复杂AI模型强大的表达能力可以用来进行波函数高效采样，得到体系精准的能量和性质。

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-促进化学合成路线的智能优化-

化学合成路线的选择和优化涉及诸多变量，从原料、反应条件到设备选择。AI能够从海量文献和实验数据中，挖掘出最佳合成路线，预测最佳反应条件，从而降低成本，提高研究效率。

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-实现实验室操作的自动化和高通量筛选-

结合机器视觉和AI技术，实验设备可以实现智能化操作，提高实验效率。尤其在化学合成中，AI驱动的机器人平台已经能够在数天内完成原本数十年的实验任务，极大地提升了化学研究的速度和精度。

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-加速新材料的研发-

传统的材料研发往往基于“试错法”，其研发周期长、效率低，费时费力。AI for Science 给新材料数字化研发带来了新的机遇和挑战。尽管对“弯道超车”一词有不同的看法，就新材料研发而言，借助于不断强大且成本不断降低的高性能计算力、数据传输能力、数据存储能力等，通过大数据、云计算、人工智能以及日益增多的围绕材料设计和性能预测的各种智能算法和模型，开展计算、数据、AI 和实验紧密结合的“四位一体”的“理论设计在前，实验验证在后”的材料数字化研究方法、业态和模式，可变革仅基于实验“试错法”的传统单一研发手段，进而有效降低成本，提高研发效率，实现对新材料研发的“弯道超车”。

人工智能技术正在通过提升材料科学研发效率、优化材料合成过程以及推动化学研究的变革，对合成树脂行业产生深远的影响。未来，AI与实验科学的深度融合将是推动新材料科技发展的关键动力。