合成化学与AI的交汇：大模型如何重塑科研范式

在四川大学华西医院生物治疗全国重点实验室，化学与生物医学的边界正被重新定义。作为药物合成化学的学科带头人，练仲教授与他的团队正在探索绿色、高效的药物合成新路径。这一方向因其无溶剂、快速、环境友好的特性，在绿色合成与药物研发中展现出巨大潜力。

“我们研究的机械化学是一个典型的交叉学科领域。”练教授在采访中坦言，“它的优势在于创新空间巨大，但挑战也在于此——你需要同时精通有机合成，还必须跨越壁垒，从材料科学、固体物理甚至工程力学中汲取灵感。”

交叉学科的困境：化学与材料学的碰撞

对于实验室里基本是化学背景的学生而言，快速理解并整合这些陌生领域的文献与思路，过程极为耗时。传统的文献调研，从一项“背景阅读”变成了耗时最巨的“主体工程”。练教授道出了顶尖团队在追求科研创新时普遍面临的深层困境：在知识爆炸的时代，如何高效地打破学科壁垒，让灵感在交叉地带迸发？

练教授认为，在原创药研发的整体链条上，中国与国际顶尖水平仍有差距，但在有机化学（药物合成）这一基础环节，差距已缩小至两三年。“这得益于国家长期投入和庞大的科研人员基础，”他分析道，“而AI的引入，能帮助我们更快地打破其他领域的壁垒，比如结构生物学，AI模型对蛋白质结构的预测已经让国内外差距迅速缩小。”

AI赋能科研：从探索到实践的转变

2025年初，练仲教授团队与通圆数智展开合作，尝试用“科研助手平台”破解交叉学科的文献迷局。练教授指出，AI在有机化学领域的实际应用还非常少，但以人为主、AI为辅的模式潜力巨大。

通圆数智的科研助手具备“多模型对比验证”和“文献溯源”功能，每个结论都可追溯至原文，有效降低了AI“幻觉”风险。它能支持单次分析150篇文献，特别适合分析海量文献的交叉学科研究。此外，其“文献综述”功能可系统梳理相关文献，帮助研究团队对前沿文献进行自动归类、核心观点摘要以及发现不同研究之间的技术关联与演进路径。

AI如何改变科研日常

在实际应用中，科研助手帮助团队快速完成跨领域立题调研。传统方式需要研究生花费2-3周时间，而现在可以在几小时内完成初步调研。系统能够智能搜索和筛选相关文献，并通过多模型对比验证，生成一份结构化的研究现状报告。

此外，科研助手帮助快速整合多领域知识，构建跨领域的知识图谱。它自动识别两个领域的交叉点，提取相关的核心文献和关键技术，分析不同研究思路的可行性，给出潜在的创新方向建议。

展望未来：AI驱动的科研新生态

展望未来，练仲教授表示，机械合成化学作为绿色药物合成的重要分支，长远目标是实现技术的工业化与环境友好制造。在科研论文方面，语言和格式以及跨学科交流是两大痛点。科研助手将引入多样化文献辅助工具，如AI驱动的翻译、润色、校对和智能格式调整，提升效率与质量。

最后，练仲教授特别强调：“实践是检验真理的唯一标准。AI可以赋能，可以加速，可以启发，但它无法替代研究人员具体的实验验证。我们拥抱AI，是为了让人的智慧更聚焦于提出关键问题、设计巧妙实验、进行深刻思考。”

从人工文献调研到AI辅助的智能融合，练仲教授团队的故事，不仅是一个关于工具增效的故事，更是一个关于顶尖团队如何在新范式下，坚守人的主体性，利用技术杠杆撬动原始创新的样本。他们的探索表明，当深刻的学科洞察与先进的生产力工具相结合，所释放的不仅是团队潜能，更是中国科研在交叉学科前沿加速迈向世界一流的底气与路径。