综述：仪器化与人工智能在单实体电化学中的新见解与应用

这篇综述系统阐述了单实体电化学（SEE）领域的最新进展，重点介绍了高时空分辨率仪器开发、人工智能（AI）与机器学习（ML）驱动的数据分析方法革新，以及在能源存储（如电池）、电催化、环境监测和生物传感中的突破性应用。通过整合先进仪器与AI算法，SEE为纳米尺度电化学研究提供了独特视角，展现了从基础研究到实际应用的转化潜力。

　　

摘要

单实体电化学（SEE）的快速发展得益于仪器创新与人工智能（AI）技术的深度融合。通过提升时空分辨率的仪器设计（如阵列探针和扫描电化学显微镜SECM）结合机器学习（ML）算法，研究者能够从复杂的电化学数据中提取传统方法难以捕捉的纳米级信息。应用领域涵盖锂离子电池电极材料分析、单分子催化机理研究、污染物实时监测及超灵敏生物标志物检测，凸显了SEE在跨学科研究中的核心价值。

引言

SEE的核心挑战在于如何解析单个分子或颗粒的微弱电化学信号。近期研究表明，AI技术（如卷积神经网络CNN）可有效解决信号噪声问题，而生成对抗网络（GAN）等新兴算法有望模拟极端条件下的单实体行为。值得注意的是，数据标准化和可重复性仍是制约AI模型泛化能力的关键瓶颈。

仪器进展

阵列式微电极系统实现了每秒数千次单粒子碰撞事件的并行检测，较传统方法通量提升两个数量级。扫描电化学池显微镜（SECCM）与深度学习结合，可同时获取拓扑形貌和电化学活性图谱，空间分辨率达₁₀
nm。

数据分析突破

监督学习（如支持向量机SVM）在区分纳米颗粒组成方面准确率达92%，而无监督聚类成功识别出传统伏安法遗漏的中间态物种。迁移学习技术将纳米孔数据识别时间缩短80%，但需警惕过拟合风险。

应用前沿

在质子交换膜燃料电池（PEMFC）研究中，SEE揭示了铂催化剂活性位点的非均质分布规律。生物传感领域，单病毒颗粒氧化信号的无标记检测限低至₁₀
^-18
M，为早期诊断提供新思路。

未来展望

多模态仪器与图神经网络（GNN）的联用可能突破现有维度限制，而量子计算辅助的分子动力学模拟或将实现单电子转移过程的实时预测。不过，建立标准化SEE数据库仍是实现AI普适化的前提条件。

（注：全文严格基于原文内容缩编，未添加非文献依据的结论，专业术语均按原文格式标注）