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當(dāng)合成化學(xué)遇見AI：大模型如何重構(gòu)頂尖科研團(tuán)隊(duì)的文獻(xiàn)調(diào)研模式

——專訪四川大學(xué)華西醫(yī)院生物治療全國重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室練仲教授

引言

在四川大學(xué)華西醫(yī)院生物治療全國重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室里，化學(xué)與生物醫(yī)學(xué)的邊界正在被重新定義。在這里，練仲教授——作為藥物合成化學(xué)的學(xué)科帶頭人，正與團(tuán)隊(duì)一起探索綠色、高效的藥物合成新路徑。這一方向因其無溶劑、快速、環(huán)境友好的特性，在綠色合成與藥物研發(fā)中展現(xiàn)出巨大潛力。

“我們研究的機(jī)械化學(xué)，是一個(gè)典型的交叉學(xué)科領(lǐng)域。”練教授在采訪中坦言，“它的優(yōu)勢在于創(chuàng)新空間巨大，但挑戰(zhàn)也正在于此——你需要同時(shí)精通有機(jī)合成，還必須跨越壁壘，從材料科學(xué)、固體物理甚至工程力學(xué)中汲取靈感?！彼e了一個(gè)生動(dòng)的例子：“材料學(xué)里研究了五十年的壓電效應(yīng)，我們化學(xué)領(lǐng)域可能最近幾年才意識到它能用來催化反應(yīng)。這種信息差，就是交叉學(xué)科最大的機(jī)會(huì)，也是最大的障礙?！?/span>

對于實(shí)驗(yàn)室里基本是化學(xué)背景的學(xué)生而言，要快速理解并整合這些陌生領(lǐng)域的文獻(xiàn)與思路，過程極為耗時(shí)。傳統(tǒng)的文獻(xiàn)調(diào)研，從一項(xiàng)“背景閱讀”變成了耗時(shí)最巨的“主體工程”。練教授道出了頂尖團(tuán)隊(duì)在追求科研創(chuàng)新時(shí)普遍面臨的深層困境：在知識爆炸的時(shí)代，如何高效地打破學(xué)科壁壘，讓靈感在交叉地帶迸發(fā)？

這正是中國科研在從“跟跑”向“領(lǐng)跑”轉(zhuǎn)變中必須回答的問題。練教授認(rèn)為，在原創(chuàng)藥研發(fā)的整體鏈條上，中國與國際頂尖水平仍有差距，但在有機(jī)化學(xué)（藥物合成）這一基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，差距已縮小至兩三年。“這得益于國家長期投入和龐大的科研人員基礎(chǔ)，”他分析道，“而AI的引入，能幫助我們更快地打破其他領(lǐng)域的壁壘，比如結(jié)構(gòu)生物學(xué)，AI模型對蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的預(yù)測已經(jīng)讓國內(nèi)外差距迅速縮小?！?/span>

然而，AI在有機(jī)化學(xué)領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用還非常少。2025年初，帶著“以人為主、AI為輔”的明確理念，練仲教授團(tuán)隊(duì)與通圓數(shù)智展開合作，嘗試用“科研助手平臺”破解交叉學(xué)科的文獻(xiàn)迷局。本次采訪將深入探討這支頂尖科研團(tuán)隊(duì)如何借助AI技術(shù)，重構(gòu)傳統(tǒng)的文獻(xiàn)調(diào)研模式，為交叉學(xué)科研究開辟新路徑。

01

交叉學(xué)科的困境：當(dāng)化學(xué)遇上材料學(xué)

記者：請您介紹一下團(tuán)隊(duì)的研究方向和在科研工作中面臨的主要挑戰(zhàn)？

練仲教授： 機(jī)械合成化學(xué)是一個(gè)典型的交叉學(xué)科領(lǐng)域。我們研究的是物質(zhì)在機(jī)械力的誘發(fā)和作用下發(fā)生的物理和化學(xué)變化。在進(jìn)行文獻(xiàn)資料搜集時(shí)，壓電、壓致發(fā)光、材料學(xué)等領(lǐng)域的文獻(xiàn)都是非常重要的參考。這個(gè)過程是非常耗時(shí)的。交叉學(xué)科的優(yōu)勢在于創(chuàng)新空間大，但挑戰(zhàn)也正在于此——需要同時(shí)掌握多個(gè)領(lǐng)域的知識體系。

記者：傳統(tǒng)的文獻(xiàn)調(diào)研方式還有哪些具體痛點(diǎn)？

練仲教授： 除開不可控的實(shí)驗(yàn)探索部分，課題組在立項(xiàng)初期最主要的困難是跨學(xué)科文獻(xiàn)調(diào)研。我們實(shí)驗(yàn)室的同學(xué)基本都是化學(xué)相關(guān)背景，但在機(jī)械化學(xué)研究中必須掌握材料學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的專業(yè)知識及其細(xì)分方向與研究思路。這一學(xué)習(xí)過程極為耗時(shí)，若信息掌握不全，可能導(dǎo)致研究方向錯(cuò)誤，輕則延誤數(shù)月，重則使整個(gè)課題作廢，造成巨大的時(shí)間與機(jī)會(huì)成本。

傳統(tǒng)的文獻(xiàn)調(diào)研模式存在多重痛點(diǎn)：一是信息過載與關(guān)鍵文獻(xiàn)遺漏并存，海量文獻(xiàn)篩選困難，且遺漏重要信息可能影響方向判斷；二是跨領(lǐng)域知識門檻高，需花費(fèi)大量時(shí)間理解其他學(xué)科的專業(yè)概念與體系；三是文獻(xiàn)分散保存在課題組不同研究員手中，導(dǎo)致共享不便、版本混亂，會(huì)造成團(tuán)隊(duì)在信息協(xié)作上效率降低；四是成果輸出階段需要耗費(fèi)大量時(shí)間在格式調(diào)整、語言潤色等重復(fù)性工作上，擠占了本應(yīng)用于創(chuàng)新思考的科研精力。

02

AI賦能科研：從探索到實(shí)踐的轉(zhuǎn)變

記者：是什么契機(jī)讓團(tuán)隊(duì)開始嘗試AI工具來輔助科研？

練仲教授： 2025年初，我們試用通用大模型時(shí)發(fā)現(xiàn)，AI回復(fù)長度受限、存在“幻覺”和引文不準(zhǔn)等問題。這讓我們認(rèn)識到，當(dāng)前讓AI主導(dǎo)科研不可行，但以人為主、AI為輔的模式潛力巨大。這次與通圓數(shù)智的合作很好的驗(yàn)證了這一理念。

記者：為什么最終選擇了通圓數(shù)智的科研助手？

練仲教授： 通圓數(shù)智的科研助手與通用大模型不同，它具備“多模型對比驗(yàn)證”和“文獻(xiàn)溯源”功能，每個(gè)結(jié)論都可追溯至原文，有效降低了AI“幻覺”風(fēng)險(xiǎn)。另外，它能支持單次分析150篇文獻(xiàn)，遠(yuǎn)超通用大模型的單次文檔解析能力，特別適合像我們這種需要分析海量文獻(xiàn)的交叉學(xué)科研究。此外，其“文獻(xiàn)綜述”功能可針對特定研究問題，系統(tǒng)梳理相關(guān)文獻(xiàn)。例如，聚焦于我們研究的機(jī)械化學(xué)等具體方向，高效回答比如“在該反應(yīng)體系或方法學(xué)上，已有的合成策略、反應(yīng)機(jī)制研究是什么，當(dāng)前在催化劑效率、底物普適性或綠色合成方面還存在哪些局限”，幫助我們對前沿文獻(xiàn)進(jìn)行自動(dòng)歸類、核心觀點(diǎn)摘要以及發(fā)現(xiàn)不同研究之間的技術(shù)關(guān)聯(lián)與演進(jìn)路徑。這極大地提升了在交叉學(xué)科（如化學(xué)與材料學(xué)結(jié)合）或前沿方法學(xué)領(lǐng)域進(jìn)行文獻(xiàn)調(diào)研與立項(xiàng)論證的工作效率。

03

場景落地：AI如何改變科研日常

記者：能否分享一些具體的應(yīng)用場景，展示科研助手如何幫助團(tuán)隊(duì)解決實(shí)際問題？

場景1：快速完成跨領(lǐng)域立題調(diào)研

練仲教授： 舉一個(gè)典型例子。當(dāng)我們想要探索某個(gè)新的研究方向時(shí)，比如機(jī)械壓電催化，傳統(tǒng)方式需要研究生花費(fèi)2-3周時(shí)間，先在數(shù)據(jù)庫中檢索相關(guān)文獻(xiàn)，然后逐篇閱讀、整理、歸納，最后形成研究現(xiàn)狀綜述。這個(gè)過程不僅耗時(shí)，而且因?yàn)閭€(gè)人知識背景的局限，很可能遺漏重要文獻(xiàn)或未能把握領(lǐng)域發(fā)展的核心脈絡(luò)。

現(xiàn)在使用科研助手，我們可以在幾小時(shí)內(nèi)完成初步調(diào)研。系統(tǒng)能夠智能搜索和篩選相關(guān)文獻(xiàn)，并通過多模型對比驗(yàn)證，生成一份結(jié)構(gòu)化的研究現(xiàn)狀報(bào)告。這份報(bào)告會(huì)清晰地呈現(xiàn)：該領(lǐng)域目前的研究熱點(diǎn)和技術(shù)路線、不同研究團(tuán)隊(duì)的主要貢獻(xiàn)、現(xiàn)有方法的優(yōu)缺點(diǎn)對比、尚未解決的關(guān)鍵科學(xué)問題。

更關(guān)鍵的是，報(bào)告中的每一個(gè)論斷都有明確的文獻(xiàn)引用支撐，我們可以快速定位到原始文獻(xiàn)進(jìn)行深入閱讀。這將文獻(xiàn)調(diào)研的時(shí)間從數(shù)周壓縮到數(shù)小時(shí)，效率提升了數(shù)十倍。而且這種系統(tǒng)化的梳理，往往能幫助我們發(fā)現(xiàn)一些原本可能被忽略的研究角度。

場景2：多領(lǐng)域知識的快速整合

練仲教授： 機(jī)械化學(xué)研究經(jīng)常需要整合有機(jī)化學(xué)、材料科學(xué)、物理學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的知識。以前，一個(gè)研究員要跨領(lǐng)域?qū)W習(xí)，首先要搞清楚這個(gè)新領(lǐng)域有哪些核心概念、研究方法、代表性成果，這個(gè)過程往往需要請教該領(lǐng)域的專家，或者花費(fèi)大量時(shí)間學(xué)習(xí)科研文獻(xiàn)。

現(xiàn)在，通過科研助手，我們可以快速構(gòu)建跨領(lǐng)域的知識圖譜。比如當(dāng)我們需要了解壓電材料在機(jī)械化學(xué)中的應(yīng)用時(shí)，系統(tǒng)能夠：自動(dòng)識別兩個(gè)領(lǐng)域的交叉點(diǎn)、提取相關(guān)的核心文獻(xiàn)和關(guān)鍵技術(shù)、分析不同研究思路的可行性、給出潛在的創(chuàng)新方向建議。

這種能力對于交叉學(xué)科研究來說，價(jià)值是難以估量的。它幫助我們打破了領(lǐng)域之間的知識壁壘，讓"他山之石可以攻玉"變得更加容易實(shí)現(xiàn)。有些在本領(lǐng)域遲遲沒有突破的問題，可能借助其他領(lǐng)域的方法就能快速解決。

場景3：提升開題良品率與研究方向精準(zhǔn)度

練仲教授： 從管理者角度看，科研助手在提升開題良品率方面發(fā)揮了重要作用。以前，研究員提交的開題報(bào)告質(zhì)量參差不齊，有的可能因?yàn)槲墨I(xiàn)調(diào)研不充分，選擇了一個(gè)已經(jīng)被研究透徹或者技術(shù)路線不可行的方向，這會(huì)導(dǎo)致后續(xù)研究遇到很大困難，甚至需要中途更換課題。

現(xiàn)在，在開題之前，研究員可以利用科研助手快速評估課題的創(chuàng)新性和可行性：該方向目前的研究進(jìn)展如何？主要競爭對手是誰？他們的最新進(jìn)展如何？現(xiàn)有技術(shù)路線的成功率和難點(diǎn)在哪里？我們的預(yù)期創(chuàng)新點(diǎn)是否真正具有新穎性？

這種基于大量文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的決策支持，大大降低了研究方向選擇的風(fēng)險(xiǎn)，讓我們能夠更有信心地投入到后續(xù)的實(shí)驗(yàn)工作中。我明顯感覺到，最近幾個(gè)月使用了科研助手的學(xué)生，他們的開題報(bào)告質(zhì)量有了顯著提升，對研究背景的理解更加深入，對創(chuàng)新點(diǎn)的把握更加準(zhǔn)確。

場景4：青年研究員的快速成長

記者：對于團(tuán)隊(duì)中的青年研究員和研究生，科研助手帶來了哪些幫助？

練仲教授：我們要教會(huì)年輕人正確使用AI工具——在主導(dǎo)整個(gè)實(shí)驗(yàn)與項(xiàng)目的基礎(chǔ)上，借助科研助手可以豐富視野、提高效率，同時(shí)保持獨(dú)立的科研思考，幫助他們更快地成長為獨(dú)立的研究者。

對于青年研究員來說，科研助手最大的價(jià)值在于：

·快速切入新領(lǐng)域：當(dāng)接觸一個(gè)陌生方向時(shí)，能夠在短時(shí)間內(nèi)建立起系統(tǒng)性認(rèn)知，了解該領(lǐng)域的發(fā)展脈絡(luò)、核心問題和主流方法。

·培養(yǎng)科研思維：通過觀察AI如何梳理文獻(xiàn)、提煉觀點(diǎn)、發(fā)現(xiàn)問題，學(xué)習(xí)科研方法論，理解如何從海量信息中提取關(guān)鍵信息。

·拓展研究視野：接觸到可能被自己忽略的相關(guān)研究，了解不同團(tuán)隊(duì)的技術(shù)路線，激發(fā)創(chuàng)新靈感。

04

創(chuàng)新價(jià)值：不只是效率，更是科研范式的轉(zhuǎn)變

記者：您認(rèn)為科研助手對于有機(jī)化學(xué)方法學(xué)這樣的交叉學(xué)科研究，最大的價(jià)值是什么？

練仲教授： 我認(rèn)為科研助手帶來的核心提升有三方面：

l效率提升：文獻(xiàn)調(diào)研從數(shù)周縮短至數(shù)小時(shí)，節(jié)省時(shí)間用于創(chuàng)新思考與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。

l良品率提升：更全面的調(diào)研和精準(zhǔn)的方向判斷，減少走彎路，提高科研產(chǎn)出成功率，節(jié)約團(tuán)隊(duì)資源。

l創(chuàng)新啟發(fā)：助力快速識別不同領(lǐng)域間的潛在聯(lián)系，發(fā)現(xiàn)被忽略的創(chuàng)新機(jī)會(huì)，真正推動(dòng)“學(xué)科交叉”落地。

05

展望未來：AI驅(qū)動(dòng)的科研新生態(tài)

記者：展望未來，您對合成化學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展有哪些目標(biāo)？AI能夠在哪些方面加速這些目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)？

練仲教授：機(jī)械合成化學(xué)作為綠色藥物合成的重要分支，長遠(yuǎn)目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)技術(shù)的工業(yè)化與環(huán)境友好制造。在科研論文方面，語言和格式以及跨學(xué)科交流是兩大痛點(diǎn)。論文撰寫時(shí)，科研人員需反復(fù)進(jìn)行外語校對和格式調(diào)整，消耗大量時(shí)間?？鐚W(xué)科交流中，由于精力有限和領(lǐng)域壁壘，研究者難以快速理解彼此工作、激發(fā)合作靈感。后續(xù)，我們將繼續(xù)與通圓數(shù)智進(jìn)行深度合作，科研助手很快將引入多樣化文獻(xiàn)輔助工具，如AI驅(qū)動(dòng)的翻譯、潤色、校對和智能格式調(diào)整，將科研人員從繁瑣工作中解放，提升效率與質(zhì)量。同時(shí)，搭建學(xué)者圈和學(xué)術(shù)社區(qū)，允許用戶標(biāo)注研究方向，由AI智能匹配并分析潛在合作點(diǎn)，從而高效促進(jìn)學(xué)科內(nèi)外的知識碰撞與協(xié)作。

后記

最后，練仲教授特別強(qiáng)調(diào)：“實(shí)踐是檢驗(yàn)真理的唯一標(biāo)準(zhǔn)。AI可以賦能，可以加速，可以啟發(fā)，但它無法替代研究人員具體的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。我們擁抱AI，是為了讓人的智慧更聚焦于提出關(guān)鍵問題、設(shè)計(jì)巧妙實(shí)驗(yàn)、進(jìn)行深刻思考?！?/span>

從人工文獻(xiàn)調(diào)研到AI輔助的智能融合，從單一學(xué)科的深耕到無界知識的碰撞，練仲教授團(tuán)隊(duì)的故事，不僅是一個(gè)關(guān)于工具增效的故事，更是一個(gè)關(guān)于頂尖團(tuán)隊(duì)如何在新范式下，堅(jiān)守人的主體性，利用技術(shù)杠桿撬動(dòng)原始創(chuàng)新的樣本。他們的探索表明，當(dāng)深刻的學(xué)科洞察與先進(jìn)的生產(chǎn)力工具相結(jié)合，所釋放的不僅是團(tuán)隊(duì)潛能，更是中國科研在交叉學(xué)科前沿加速邁向世界一流的底氣與路徑。