AI赋能，流动化学“智”启未来

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，其在各个领域的应用不断深化，DeepSeek的出现更是引发了各行各业的广泛关注。DeepSeek以其强大的AI平台，推动了多个行业的智能化转型，成为AI技术普惠化的重要标志。在化学领域，AI技术的应用正在逐步改变传统的生产模式，也为流动化学带来了前所未有的机遇。

根据GGI最新的研究数据，2024年全球流动化学市场规模为25.37亿美元，预计2025年将达27.76亿美元，到2033年将达56.95亿美元，预测期间（2025-2033年）年复合增长率为9.4%。

从市场趋势来看，流动化学市场正在迅速发展，这得益于技术的进步和对高效、可持续生产方法日益增长的需求。与传统的批次生产方式相比，流动化学通过连续化操作，显著缩短了反应周期，同时极大地提升了生产的灵活性和可扩展性。这种技术在精确调控反应条件方面表现出色，使其在制药、石化以及农业化学品等对工艺精度要求极高的行业中得到了广泛应用。数据显示，在制药领域，超过50%的新药开发项目都采用了流动化学，突显了其在制药行业日益增长的重要性。全球对可持续发展和绿色制造的重视程度不断提高，也推动了绿色化学的发展。流动化学过程在减少废弃物产生和降低能源消耗方面表现出色，这与全球可持续发展目标高度契合。与传统批次方法相比，流动化学显著降低了碳排放，推动了农业化学品和特种化学品等行业的需求增长。

此外，尤为值得关注的是，流动化学作为一种高效、可持续的化学合成技术，正借助AI的力量实现从实验室到工业生产的全面升级。AI技术能够优化反应条件，预测潜在的工艺问题，并通过机器学习不断改进生产流程，这种技术的应用不仅提高了生产效率，还降低了运营成本。流动化学与自动化技术以及AI的深度融合，正在重塑全球工业化学品生产的格局，引领行业迈向更加高效、智能和环保的未来。我们可以看到，流动化学与自动化及人工智能的融合正催生出一系列创新案例。

自动化与AI驱动的光催化反应优化

为了满足复杂光催化反应条件的高效优化需求，荷兰阿姆斯特丹大学Timothy Noël教授团队开发了一个名为RoboChem的机器人平台。RoboChem能够促进光催化转化的自优化、过程强化和放大生产，是一个集成自动化和AI的流动化学平台，通过机器人技术、贝叶斯优化算法和实时数据分析，实现了光催化反应的自动化优化。该平台能够自动调整反应参数（如光照强度、反应物浓度、停留时间等），并根据实验结果实时优化反应条件。例如，在光催化烷基化反应中，RoboChem在4小时内完成了19次实验，最终获得了99%的分离收率。此外，该平台还支持多目标优化，如同时优化产物收率和产量，显著提高了时空产率。

RoboChem能够自主运行，无需在光催化或放大工艺方面具备广泛的专业知识即可获得最佳结果。这使得RoboChem成为一个极具价值的协作机器人平台，适用于各类合成有机化学实验室，不论用户对光催化的熟悉程度如何。

AI加持的高通量筛选

相比传统的间歇式光催化反应器，流动式光催化微反应器可将反应时间从数天或数小时缩短到几小时甚至几分钟。然而，尽管当前流动光催化系统在反应速度上有了显著提升，其通量仍远低于化学合成领域对大数据驱动的AI技术应用所需的规模，而这一技术被认为具有变革性地提高化学合成研发效率的潜力。为应对这一挑战，浙江大学方群教授等团队开发了一种自动化高通量系统，利用微流体液芯波导（LCW）、自动微流体液体处理和AI技术，实现了秒级的超快速光催化反应和每天高达10,000次的超大规模筛选。

该系统能够实现自动化的反应物混合物制备、转换、引入，进行秒级的超快光催化反应，在线光谱检测反应产物，以及不同反应条件的筛选。研究人员将该系统应用于光催化[2 + 2]环加成反应的12,000种反应条件的大规模筛选，其中包含多个连续和离散变量，实现了每天高达10,000种反应条件的超高通量筛选。基于这些数据，通过AI算法（如XGB回归模型），研究人员能够高效地预测和优化反应条件，显著提高了筛选通量和数据质量。这种系统不仅加速了光催化反应的优化，还为AI在化学合成中的应用提供了坚实的数据基础。

AI与连续流工艺优化

由Astex制药公司与剑桥大学合作开展的研究中，开发了一种创新的多任务贝叶斯优化算法（MTBO），用于流动化学反应的优化。该算法通过整合预先存在的数据和自我优化算法，能够高效处理复杂的反应条件优化问题，显著提升了反应效率和产物收率。在实际应用中，研究人员利用MTBO算法对多种有机反应进行了优化，不仅减少了实验时间和成本，还提高了反应的可重复性和稳定性。这种优化方法的核心优势在于，它能够充分利用已有的实验数据，通过计算机模拟和实验优化相结合的方式，快速找到最佳的反应条件。这种方法不仅适用于常见的有机合成反应，如Suzuki偶联和Buchwald-Hartwig反应，还能够针对不同反应底物的特性进行定制化优化。此外，MTBO算法的灵活性还体现在其能够处理多目标优化问题，即同时考虑多个反应参数的优化，这在传统优化方法中是难以实现的。

AI助力高能液体燃料连续流生产

法国CLEE项目由法国国防创新机构资助，Alysophil、MBDA和Inria联合牵头，致力于利用人工智能（AI）技术实现高能液体燃料及新型燃料的连续流生产。该项目旨在通过AI技术优化燃料生产过程，充分利用燃料能量并控制其可用性。目前，团队已在Alysophil实验室成功生产并分析出参考燃料的首个样品，并启动了中试化学装置的建设。在CLEE项目中，AI技术发挥了关键作用。通过模拟数百万种组合，AI能够快速发现新分子，极大地提高了识别新产品的速度和有效性。AI 在该项目中发挥了关键作用，通过模拟数百万种组合来发现新分子，极大地提高了识别新产品的速度及其有效性。除了用于控制连续流化学反应，AI 还有助于 MBDA 和 Alysophil 探索进一步提升未来导弹性能的新途径，并且能够灵活调整工具以生产其他类型的燃料。

微反应加氢自动化智能化新突破

欧世盛公司自主开发的H-Flow微反应加氢平台，结合机器人及H-Flow软件，与样品在线采集、样品在线稀释、在线检测设备串联，为实验室智能化发展提供了有力的支持。该平台可实现对安捷伦HPLC的精确控制，自动定量采集样品、自动稀释，自动提取HPLC数据结果、以及反应参数信息和样品处理数据，最终将所有数据在欧世盛H-Flow软件中形成数据报告表格，实现了加氢反应过程的全面智能化管理、全天候工作，显著提高了工艺开发的整体效率，展现了流动化学与在线检测数据的完美结合，为化学科研的人工智能平台系统提供了坚实的底层数据支持和系统支撑。

欧世盛H-Flow微反应加氢平台集成机器人后，实现了自动化智能化的新突破：

● 加氢反应全流程自动化；

● 样品采集自动化；

● 在线实时检测自动化；

● 实时数据分析自动化；

● 工艺流程高度标准化。

AI技术浪潮汹涌而来，DeepSeek的横空出世，引爆了AI行业的技术普惠浪潮，也为流动化学领域带来了前所未有的创新引擎。流动化学的应用正被注入前所未有的活力，有望在未来几年内实现显著加速。通过自动化设备和AI算法，研究人员能够更高效地优化反应条件，设计和预测反应路径、设计和预测新分子、进行高通量筛选与自动化实验、实时监控与故障诊断等，从而提高生产效率，减少资源浪费，探索新的化学反应机制和合成方法，并推动学科创新。这些技术的应用不仅加速了实验室研究的进程，还为工业化学品生产的可持续发展提供了新的解决方案。

随着AI与流动化学的深度融合，我们有理由相信，流动化学将在全球化学工业中发挥更加重要的作用。

the end

欧世盛（北京）科技有限公司是以微反应连续流化学合成技术及仪器设备，在线检测、传感器及应用型自动化装置为主的平台型技术公司。 公司拥有多学科的研发团队和应用研究团队，总部位于北京，应用研发部门FLOW R&D实验室与清华大学等多所科研团队合作，为不同行业用户提供强大的技术支持。

欧世盛可提供：

组建完整的Flow Chemistry Lab

提供自动化及智能化多步合成解决方案

提供高端设备定制开发

工艺路线开发、放大工艺及设备开发

连续流微反应设备精密制造

欧世盛除了提供流动化学反应系统产品外，还提供更多服务：科研装备设计、研发外包、工艺优化、放大研究、设备工艺研究、精密制造、连续流工艺培训等。专注于过程的可扩展性和研究成果从实验室规模转移到中试工厂规模，提供多种用途的连续自动合成系统和嵌入式模块系统。客户和项目合作伙伴主要来自制药、CXO、精细化工、催化剂、石油石化、新能源、半导体、国防军工、安全等领域。