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金属卤化物钙钛矿（MHPs）虽在光伏领域展现出高效率潜力，但其复杂的化学空间和稳定性问题制约了商业化进程。
本综述香港科技大学周圆圆等人提出了一种融合人工智能（AI）与自动化实验的“自动驾驶”研究流程：通过生成式AI探索超万亿级化学组合，结合机器人高通量合成与表征平台，实现从理论预测到实验验证的闭环优化。该框架首次将计算设计、自动化实验与全局优化无缝衔接，成功加速了稳定高效钙钛矿材料的发现，并将扩散长度、载流子寿命等关键参数预测误差控制在5%以内。
这一方法论不仅适用于钙钛矿，还可推广至其他先进材料体系，为材料研发效率提升10倍以上提供可能。
研究亮点
AI+机器人闭环革命：首创“生成式AI筛选→机器人合成→数据反馈迭代”全自动流程，将钙钛矿材料研发周期从数年缩短至数月，化学空间探索效率提升百万倍。
颠覆性发现机制：通过光致发光（PL）光谱机器学习解码钙钛矿降解动态，揭示n型到p型转换的临界光照强度（0.19 mW/cm²），为稳定性优化提供新靶点。
跨尺度可解释模型：开发晶体位点特征嵌入（CSFE）算法，实现从原子结构（如Pb-I八面体畸变）到器件性能（如27% PCE）的跨尺度预测，准确率达92%。
Lifang Xie, Yalan Zhang, Noah Peterkes, Xiaofen Li, Yike Guo, Yuanyuan Zhou,Unlocking a self-driving research workflow for perovskite photovoltaics,Matter,Volume 8, Issue 6,
2025,102097,ISSN 2590-2385,
https://doi.org/10.1016/j.matt.2025.102097.
(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2590238525001407)
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