AI造物!合肥青年科研者的“破壁”之旅

从塑料水瓶到汽车轮胎，再到手机芯片等，它们的“诞生”，都离不开高纯度的气体。可要想获取这些“工业血液”，传统的低温精馏提纯能耗极高，中国科大的青年科研工作者刘博煜，正在关注一种更节能的解法——气体吸附分离。

“其中的关键，是一种叫‘MOF’的多孔材料，它能像海绵一样把气体吸进去。”刘博煜介绍，MOF的进阶版本是MTV-MOF，它像一套精密的积木，用不同的金属节点和有机配体搭建出多样化的孔道框架，灵活调控孔径大小与微观环境，实现对气体分子的精准识别与高效分离。

刘博煜

可问题在于，气体的分子直径只有零点几纳米，在如此微观的尺度上调控孔道，难度堪比徒手把米粒雕成宫殿。以往科研靠一次次实验“试错”，但MTV-MOF中可变的配体种类成百上千，排列组合出来的可能结构是个天文数字。

“让人一个一个去测，要测到什么时候？！”AI的出现，让困局迎刃而解。

刘博煜把数千篇专业文献中的MOF合成与性能数据“喂”给AI，构建一个专属的知识库，再输入想要的性能目标，AI短时间内就生成出大量的MTV-MOF候选结构，并根据“构效关系”自动打分、排序，精准推荐出最有可能成功的前几名。

第一次看到AI“吐”出的结果，刘博煜兴奋极了：“人的想象力是有限的，但AI可以探索人类永远不会想到的组合空间！”她清晰地意识到，AI带来的不只是一个高效工具，更是一种希望，“让想象力不再被技能和人力所困，让普通人也能触碰顶尖科研的门槛。”

此次，刘博煜带着她的研究项目来参加AI造物大赛，她希望，能通过大赛提供的资源、平台等各种支持，把AI工具和材料设计的直觉结合起来，加速MTV-MOF从设计到验证的闭环，“让算法帮我们挖掘以往难以触及的高性能材料，这正是‘AI造物’最吸引我的地方。”

更让刘博煜兴奋的，是大赛倡导的知识平权、创新平权、创业平权。在她看来，AI打破了专业壁垒，不懂计算的人也能借助AI理解材料机理，没有高端实验技能的人也能通过自动化平台完成验证。

“AI，让创意落地更快，让创新人人可为。”刘博煜期待，AI让每一份奇思妙想，都生根发芽、绽放光芒。

和刘博煜一样，武汉大学研究生王天羽参与的也是MOF材料设计赛道，过去三年，他一直在和这种新兴材料“死磕”。

“MOF就像搭积木盖城堡。不同的化学构筑单元是‘砖块’，通过调整砖块的种类和连接方式，就能定制出不同性能的材料，有的能高效吸附气体，有的能做催化剂，自由度极高。”王天羽介绍。可问题也随之而来，“可定制化是它的魅力，也是它的痛苦。”

王天羽

痛苦是什么？选择太多！传统科研模式里，研究人员要从海量的构筑单元中摸索最优组合，靠人工一次次试错、总结经验、再推进下一轮。一个材料从构想到合成出来，往往以“年”为计数单位，而资源有限的课题组，常常试不了几次就被迫放弃。

正是在这个瓶颈处，AI闯入王天羽的视野。

“AI是数据分析师，也是方案设计师、优化工程师，它能快速读完领域内所有文献，从海量备选单元中精准匹配最优方案，替代人工完成繁琐的筛选与试错。”王天羽说，有了AI的辅助，材料研发周期从数年大幅压缩至数月，科研人员终于可以从重复劳动中解脱出来，把更多精力投入到核心创新与思路探索上。

正是抱着探索AI与科研深度融合的初衷，王天羽报名参加此次AI造物大赛，他的项目核心是AI驱动的材料逆向设计，“我希望通过比赛，参与一次完整的‘AI+材料设计’实战，更希望能通过大赛搭建的优质平台，去了解更多AI的前沿知识，探寻AI技术与基础科研、产业应用的落地融合路径。”

当然，比赛事本身更吸引王天羽的，是AI带来的平权。

在他看来，AI正在改变科研的“起跑线”。过去，资源、设备、经验筑起的壁垒，常常让青年学生望而却步，而今，AI降低科研门槛、拉平起点，让一个没有丰厚资源的普通研究生，也能借助大工具靠近前沿、实现突破。

“AI给了普通研究者希望，创新不再被资源束缚。”站在AI造物大赛的舞台上，王天羽满心笃定，他相信，AI与材料科学的融合，终将让更多青年科研者勇敢追梦，用智慧与算法，勾勒出无限可能的未来科研新图景。

蛋白设计、大模型、靶向降解……这些晦涩难懂的专业术语，在中国科大博士研究生朱吕帅的科研探索中，有可能会变成更精准、更“聪明”的药。其中的关键，是借助一个设计“新的蛋白质工具”的AI，这是朱吕帅自主开发的大模型。

“它和大众熟知的大模型有相似之处，都是通过学习大量专业数据来获得生成能力。只需要给出目标蛋白的功能要求，它就可以尝试从零开始构建新的蛋白质序列与结构，生成自然界中尚未发现、但具有潜在功能的新型蛋白。”朱吕帅介绍。

利用这个AI大模型，他设计出了一种“蛋白胶水”，它就像一滴分子级别的“胶水”，可以将癌细胞里的致病蛋白和负责清除垃圾的“降解机器”拉到一起，让原本难以处理的致病蛋白被细胞自己分解掉。

最让朱吕帅感到兴奋的，不只是某一个具体设计结果，而是AI正在改变科研的方式。

朱吕帅

“过去做药物相关研究，常常是实验室里验证了一个分子有效，但后面一进入更复杂的体系，就可能失败。它可能不稳定，可能进不了细胞，也可能在体内很快被清除。很多时候，我们甚至不知道失败发生在哪里，只能重新尝试。”朱吕帅说。

AI的加入，就像给科研装上了“导航系统”，帮助研究人员提前预测一些问题，比如：结构是否稳定？和靶点结合得够不够好？会不会产生不必要的副作用？虽然这些预测不能替代真实实验，却能帮助科学家少走弯路，把有限的实验资源用在更有希望的方向上。

但比“方式”更重要的，是AI带来的平权。

“过去，蛋白设计是一门极少数顶尖实验室才玩得转的‘手艺’，需要多年经验、大量数据和反复试错。现在，随着AI工具的发展，更多科研人员有机会参与到新药物、新材料、新蛋白的设计中。”朱吕帅认为，AI不是替代科学家，而是把科学家的想象力放大。

参加AI造物大赛，对朱吕帅来说不只是一次比赛，更像是一次把实验室成果推向真实应用场景的机会。他希望通过大赛能让更多人看到，AI造物不只是生成一张图、一段文字，它也可能生成未来的药物、材料和生命科学工具。

“以前，我觉得自己离‘救人’这个词还很远，但现在，AI让我看到了一种可能，也许有一天，实验室里设计出的一个小小蛋白，真的能帮助某个病人。”朱吕帅期待，实验室里的每一分努力，都能在AI与热爱的加持下，迎来希望落地的时刻。

中国科大研究生李康辉有个听起来很酷的目标——用蛋白质“感知”并“捕捉”水里的稀土资源。

什么意思？

他解释，就是设计一种特殊的传感蛋白，投进水中，能像“探针”一样，精准识别稀土离子并变亮；再设计另一种蛋白质，像强力的“生物磁铁”一样，把稀土从水里“抓”回来，实现回收。这套生物方案，对矿区污染监测、采矿废水中资源回收等场景尤其有价值。

“矿山废水里，藏着镧、铈、钕等稀土元素，这些都是国家战略资源。但常规化学沉淀、萃取分离等传统提取工艺，普遍存在处理流程繁琐、不够环境友好等问题，我想通过生物手段，以绿色、廉价、可循环、可持续的方式，尝试解决矿山废水污染监测以及对其中的稀土进行高效回收的难题。”李康辉说道。

李康辉（右）

然而，科研攻关的第一道关卡就异常艰难。全球公开的蛋白质结构预测数据库中，已收录的蛋白预测结构模型数量多达2亿个，如果沿用传统人工筛选的方式，一周最多只能完成10个候选蛋白的测试。李康辉一度沮丧：“照这个速度，恐怕一辈子都未必能筛选出我需要的目标蛋白。”

AI改变了这一切。

借助高通量智能计算平台，研究人员在一周时间内，便可以完成对成百上千个候选蛋白的快速初筛评估，“以前是人在大海里捞针，而现在，AI画出了一片可能藏针的海域，事半功倍。效率的指数级提升，让原本不可能完成的任务，终于有了实现的可能。”

为了让这套AI驱动的环境传感与资源回收工具开发体系早日落地，李康辉参加“AI造物大赛”的AI助力绿色治水赛道。他期待，利用大赛提供的算力支持和高通量水质智能分析平台，进一步提速蛋白筛选与验证流程，把实验室里的前沿方案，尽快变成可落地、可推广的水质监测与污水资源回收技术。

对于大赛提出的“知识平权、创新平权、创业平权”，李康辉感触颇深。在他看来，AI带来的最大改变不是技术炫目，而是降低了高水平科研的门槛，让普通的科研工作者也能拥有顶尖的实验与计算能力，不再被硬件条件束缚创新的脚步。

或许这正是AI存在的意义，它不是冰冷的工具，而是科研路上最默契、最得力的伙伴，能让每一份执着的科研梦想，都能挣脱现实桎梏，在创新的天地里肆意生长……

一审：邵伟/二审：张艳/三审：叶琳玲

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