综述：人工智能与机器人平台融合下的材料智能

这篇前瞻性综述系统阐述了材料智能（Material Intelligence）这一新兴交叉领域，其通过人工智能（AI）与机器人平台的深度融合，实现了从数据引导的理性设计（Rational Design）、自动化可控合成（Controllable Synthesis）到自主逆向设计（Inverse Design）的闭环研究范式。文章创新性提出"阅读-实践-思考"（Reading-Doing-Thinking）框架，揭示了AI模型（如GNoME、AlphaFold 3）与机器人平台（如A-lab、Chemputer）协同推动材料基因组计划（Materials Genome Initiative）的机制，特别强调了数字孪生（Digital Twin）和自驱动实验室（Self-Driving Labs）在加速发现新型催化剂、钙钛矿太阳能电池等材料中的突破性应用。

　　

材料智能的革命性范式

人工智能与机器人技术的融合正在重塑材料科学的研究范式。材料智能（Material Intelligence）作为新兴交叉学科，通过模拟科学家的认知与操作能力，甚至超越人类极限，开创了材料发现的新纪元。这一领域通过三个相互关联的进程实现突破：数据引导的理性设计、自动化可控合成和自主逆向设计，形成完整的"阅读-实践-思考"闭环系统。

数据引导的理性设计

理性设计作为材料智能的基石，通过结构-性能关系和数据驱动策略开发具有预定特性的新材料。这一过程依托四大科学范式构建数据库：实验数据采集（如单原子催化剂实验库）、理论模拟（如二维材料量子点缺陷数据库）、混合实验-理论方法（如14,000种金属有机框架MOFs的电子结构数据库）以及数据驱动科学（如钙钛矿太阳能电池FAIR数据库）。

数据挖掘技术架起了原始数据与实际应用的桥梁。化学元素选择算法助力超高熵合金设计，光学化学结构识别技术将科学文献中的图表转化为机器可读格式，而大型语言模型（LLMs）如GPT化学助手可预测MOFs合成参数。AI模型验证方面，图神经网络（GNNs）在无机材料发现中达到11 meV/atom的平均能量误差，MatterGen生成的新型稳定结构占比达68%，AlphaFold 3在生物分子界面预测误差显著低于传统对接工具。

自动化可控合成革命

机器人平台将AI生成的理性设计假设转化为材料实体，实现精确、可重复且可扩展的合成。固体采样机器人如A-lab能以71%成功率实现无机材料的高通量发现，液体处理平台Chemputer则擅长模块化有机合成。数字孪生技术通过虚拟验证实验方案，显著提升实际合成的成功率。

高通量合成策略分为批处理和流动系统。批处理系统（如Chemspeed）适合小规模材料开发，而微流控平台（如胶体钙钛矿纳米晶连续制造系统）则实现精确的连续合成。原位表征技术如紫外-可见吸收光谱和瞬态光谱实时监控材料形貌演变，移动机器人化学家整合气相色谱评估催化性能，形成数据驱动的优化循环。

自主逆向设计的未来

自主逆向设计代表材料智能的最高阶段，AI系统从目标功能出发反向推导材料配方与合成路径。贝叶斯优化（如TSEMO算法）在低维参数空间展现高效性，强化学习适应动态实验环境，而扩散模型（如MatterGen）加速新晶体发现。自驱动实验室通过"设计-制造-测试-分析"（DMTA）循环，在17天内成功合成41种目标无机材料。

数字孪生与实体实验的深度融合催生了分布式自主研究模式。七地协同的异步闭环发现系统成功开发出阈值低于纪录75%的有机固态激光分子，而AI化学家利用火星陨石自动合成产氧催化剂（3,764,376种配方筛选）。这种物理-信息系统的深度融合，标志着材料研究从人工试错向机器自主科学的范式转变。

挑战与前景

当前面临四大核心挑战：数据标准化方面需建立跨模态通用数据库；算法创新需发展适用于交互平台的通用算法；机器人平台需提升跨平台重现性；闭环系统需实现动态假设修订。未来发展方向包括：

1. 开发解释性强的"计算大脑"系统
2. 构建可执行"材料代码"实现地球外自主发现
3. 人工通用智能（AGI）与机器人平台的深度整合

材料智能正推动材料研究进入新范式，其通过AI猜想、机器人协作和智能材料实验的三角协同，有望实现从分子设计到工业生产的全链条创新。随着通用材料编码和分布式实验网络的发展，这一领域将突破地球限制，开启星际材料探索的新篇章。