光催化和光熱催化研究正經(jīng)歷一場由人工智能驅(qū)動的范式革命。傳統(tǒng)的“試錯法"研發(fā)周期長、成本高，而AI技術(shù)通過分析海量文獻與實驗數(shù)據(jù)，能夠建立構(gòu)效關(guān)系模型，逆向設(shè)計具有理想性能的新材料。例如，通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對已知催化劑數(shù)據(jù)庫進行學習，可以預測未知材料的帶隙、吸光范圍及表面活性位點，將新型光催化劑的發(fā)現(xiàn)周期從數(shù)年縮短至數(shù)月。中教金源敏銳捕捉到這一趨勢，在其新一代光熱催化研究平臺中集成了數(shù)據(jù)采集與機器學習接口，能夠自動記錄實驗參數(shù)與性能數(shù)據(jù)，為構(gòu)建專屬的AI預測模型奠定基礎(chǔ)。

在實驗環(huán)節(jié)，高通量自動化是AI落地的關(guān)鍵。中教金源的智能平臺將傳統(tǒng)的單一反應(yīng)器，升級為并行多通道反應(yīng)系統(tǒng)。該系統(tǒng)可同時進行數(shù)十個條件（如不同催化劑組分、光強、溫度、氣氛）的實驗，并通過在線質(zhì)譜或色譜實時分析產(chǎn)物。這些自動化產(chǎn)生的高質(zhì)量、標準化數(shù)據(jù)，是訓練可靠機器學習模型的“燃料"?；谶@些數(shù)據(jù)，研究人員可以快速繪制出工藝響應(yīng)曲面，精準定位光熱協(xié)同效應(yīng)的“甜蜜點"，比如確定在何種溫度下引入特定波長的光能實現(xiàn)CO?還原效率。

更進一步，數(shù)字孿生技術(shù)正在成為復雜光熱催化系統(tǒng)開發(fā)和優(yōu)化的利器。中教金源正致力于構(gòu)建其核心設(shè)備的數(shù)字孿生模型。研究人員可以在虛擬空間中，對反應(yīng)器內(nèi)的光場分布、溫度梯度、流體動力學及化學反應(yīng)進行多物理場耦合模擬，預演實驗、排查設(shè)計缺陷。這種“虛實結(jié)合"的模式，使得在邁向?qū)嶋H的規(guī)?；瘧?yīng)用前，就能在數(shù)字世界完成絕大部分的工藝驗證與優(yōu)化，極大地降低了研發(fā)風險和產(chǎn)業(yè)化成本。