综述：基于微化学工程技术的智能化学合成

（编辑推荐）本综述系统探讨了人工智能（AI）与微化学系统（如微反应器连续流技术）在化学合成中的融合应用，聚焦反应系统设计、合成机器人、闭环优化及高通量实验等核心方向，为解决传统合成中标准化不足、多尺度反应控制等挑战提供了创新思路，为石化、精细化工及制药领域的高效研发指明路径。

　　

背景
化学合成是石化、精细化工和制药工业的核心驱动力，但传统实验筛选效率低下。人工智能（AI）通过建模反应数据提供新思路，然而化学反应的多尺度特性与复杂多相过程仍是主要障碍。微化学系统（如连续流微反应器）凭借精准的反应控制和高通量优势，成为突破这一瓶颈的关键技术。

常见AI算法
当前机器学习模型已广泛应用于化学领域，涵盖物性预测、催化性能评估及合成产率优化等任务。模型任务可分为回归（如产率预测）和分类（如选择性判断）两类，其差异主要在于输出形式。随机森林、神经网络等算法在催化反应优化中表现突出，而迁移学习则解决了小样本数据的建模难题。

单目标优化：合成产率提升
针对制药中间体等大规模合成场景，如何在有限实验次数内最大化产率成为核心问题。贝叶斯优化结合微反应器技术，通过动态调整温度、流速等参数实现高效闭环优化。例如，某抗肿瘤药物中间体的产率经AI优化后提升至92%，实验次数减少70%。

总结与展望
智能化学合成在设备设计、过程数字化等方面取得显著进展，但反应机理的可解释性、跨尺度数据整合仍是未来重点。微化学系统与AI的深度融合将推动从实验室到工业生产的全链条创新，尤其在绿色合成和个性化药物开发中潜力巨大。

作者贡献与致谢
研究团队来自国内高校，获国家自然科学基金（No. 22378227）等支持，声明无利益冲突。微化学工程与AI的交叉研究正为化学工业注入新动能。