综述：电化学自动化的兴起

这篇前瞻性综述系统探讨了自动化电化学平台（AEPs）在能源存储、催化、电合成等领域的革命性应用。文章详细解析了流体控制、运动控制和信号复用三大硬件模块的设计原理，结合机器学习（ML）驱动的贝叶斯优化（Bayesian optimization）策略，展示了自主实验在性能优化和机理研究中的突破性进展，为应对环境与气候挑战提供了高效研究范式。

　　

电化学自动化的兴起

自动化电化学平台（AEPs）正成为加速能源存储、催化、电合成等领域发现的关键工具。通过整合流体控制、运动控制和信号复用硬件，AEPs显著提升了实验通量，同时降低人为误差。例如，采用XYZ龙门架或机械臂的移动控制系统，可实现电极抛光、溶液分配等复杂操作；而多电极阵列与信号复用技术则支持并行实验，大幅提高数据采集效率。

硬件组件创新

流体处理模块通过注射泵、多通道阀实现溶液动态调配，适用于分子电化学研究。运动控制系统中，扫描液滴池（SDC）技术通过微型化电解池实现空间分辨电化学反应，而机械臂系统可执行多步骤合成-表征流程。电极阵列设计则有效解决电极污染问题，如96孔板并行测试平台Legion实现了高通量筛选。

合成与表征的协同

前沿平台如PANDA将电沉积与光谱表征结合，利用贝叶斯优化自主优化电致变色材料性能。ECARUS平台则整合无机合成机器与电化学检测，探索多金属氧簇（POMs）的电容特性。流动电解池与HPLC联用系统进一步拓展了电合成反应的研究维度。

机器学习驱动的自主实验

贝叶斯优化算法在AEPs中展现出双重价值：一方面指导Co-Mn-Fe-Ni复合氧化物催化剂的比例优化，使海水电解电流密度提升3倍；另一方面通过动态调节扫描速率和底物浓度，揭示了钴卟啉（CoTPP）与卤代烷的EC反应机制。这种数据驱动的策略显著缩短了传统试错研究周期。

未来展望

开放硬件和标准化协议将推动AEPs的普及，而低成本DIY恒电位仪等创新有助于降低研究门槛。随着人工智能工具的深度融合，自动化电化学有望在环境修复、精准医疗等领域催生突破性解决方案，为可持续发展提供新范式。