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當合成化學遇見AI：大模型如何重構頂尖科研團隊的文獻調研模式

——專訪四川大學華西醫(yī)院生物治療全國重點實驗室練仲教授

引言

在四川大學華西醫(yī)院生物治療全國重點實驗室里，化學與生物醫(yī)學的邊界正在被重新定義。在這里，練仲教授——作為藥物合成化學的學科帶頭人，正與團隊一起探索綠色、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。

“我們研究的機械化學，是一個典型的交叉學科領域?！本毥淌谠诓稍L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——你需要同時精通有機合成，還必須跨越壁壘，從材料科學、固體物理甚至工程力學中汲取靈感。”他舉了一個生動的例子：“材料學里研究了五十年的壓電效應，我們化學領域可能最近幾年才意識到它能用來催化反應。這種信息差，就是交叉學科最大的機會，也是最大的障礙?！?/span>

對于實驗室里基本是化學背景的學生而言，要快速理解并整合這些陌生領域的文獻與思路，過程極為耗時。傳統(tǒng)的文獻調研，從一項“背景閱讀”變成了耗時最巨的“主體工程”。練教授道出了頂尖團隊在追求科研創(chuàng)新時普遍面臨的深層困境：在知識爆炸的時代，如何高效地打破學科壁壘，讓靈感在交叉地帶迸發(fā)？

這正是中國科研在從“跟跑”向“領跑”轉變中必須回答的問題。練教授認為，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，但在有機化學（藥物合成）這一基礎環(huán)節(jié)，差距已縮小至兩三年?！斑@得益于國家長期投入和龐大的科研人員基礎，”他分析道，“而AI的引入，能幫助我們更快地打破其他領域的壁壘，比如結構生物學，AI模型對蛋白質結構的預測已經(jīng)讓國內(nèi)外差距迅速縮小。”

然而，AI在有機化學領域的實際應用還非常少。2025年初，帶著“以人為主、AI為輔”的明確理念，練仲教授團隊與通圓數(shù)智展開合作，嘗試用“科研助手平臺”破解交叉學科的文獻迷局。本次采訪將深入探討這支頂尖科研團隊如何借助AI技術，重構傳統(tǒng)的文獻調研模式，為交叉學科研究開辟新路徑。

01

交叉學科的困境：當化學遇上材料學

記者：請您介紹一下團隊的研究方向和在科研工作中面臨的主要挑戰(zhàn)？

練仲教授： 機械合成化學是一個典型的交叉學科領域。我們研究的是物質在機械力的誘發(fā)和作用下發(fā)生的物理和化學變化。在進行文獻資料搜集時，壓電、壓致發(fā)光、材料學等領域的文獻都是非常重要的參考。這個過程是非常耗時的。交叉學科的優(yōu)勢在于創(chuàng)新空間大，但挑戰(zhàn)也正在于此——需要同時掌握多個領域的知識體系。

記者：傳統(tǒng)的文獻調研方式還有哪些具體痛點？

練仲教授： 除開不可控的實驗探索部分，課題組在立項初期最主要的困難是跨學科文獻調研。我們實驗室的同學基本都是化學相關背景，但在機械化學研究中必須掌握材料學等多個領域的專業(yè)知識及其細分方向與研究思路。這一學習過程極為耗時，若信息掌握不全，可能導致研究方向錯誤，輕則延誤數(shù)月，重則使整個課題作廢，造成巨大的時間與機會成本。

傳統(tǒng)的文獻調研模式存在多重痛點：一是信息過載與關鍵文獻遺漏并存，海量文獻篩選困難，且遺漏重要信息可能影響方向判斷；二是跨領域知識門檻高，需花費大量時間理解其他學科的專業(yè)概念與體系；三是文獻分散保存在課題組不同研究員手中，導致共享不便、版本混亂，會造成團隊在信息協(xié)作上效率降低；四是成果輸出階段需要耗費大量時間在格式調整、語言潤色等重復性工作上，擠占了本應用于創(chuàng)新思考的科研精力。

02

AI賦能科研：從探索到實踐的轉變

記者：是什么契機讓團隊開始嘗試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發(fā)現(xiàn)，AI回復長度受限、存在“幻覺”和引文不準等問題。這讓我們認識到，當前讓AI主導科研不可行，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“多模型對比驗證”和“文獻溯源”功能，每個結論都可追溯至原文，有效降低了AI“幻覺”風險。另外，它能支持單次分析150篇文獻，遠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的交叉學科研究。此外，其“文獻綜述”功能可針對特定研究問題，系統(tǒng)梳理相關文獻。例如，聚焦于我們研究的機械化學等具體方向，高效回答比如“在該反應體系或方法學上，已有的合成策略、反應機制研究是什么，當前在催化劑效率、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進行自動歸類、核心觀點摘要以及發(fā)現(xiàn)不同研究之間的技術關聯(lián)與演進路徑。這極大地提升了在交叉學科（如化學與材料學結合）或前沿方法學領域進行文獻調研與立項論證的工作效率。

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用場景，展示科研助手如何幫助團隊解決實際問題？

場景1：快速完成跨領域立題調研

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

現(xiàn)在使用科研助手，我們可以在幾小時內(nèi)完成初步調研。系統(tǒng)能夠智能搜索和篩選相關文獻，并通過多模型對比驗證，生成一份結構化的研究現(xiàn)狀報告。這份報告會清晰地呈現(xiàn)：該領域目前的研究熱點和技術路線、不同研究團隊的主要貢獻、現(xiàn)有方法的優(yōu)缺點對比、尚未解決的關鍵科學問題。

更關鍵的是，報告中的每一個論斷都有明確的文獻引用支撐，我們可以快速定位到原始文獻進行深入閱讀。這將文獻調研的時間從數(shù)周壓縮到數(shù)小時，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：多領域知識的快速整合

練仲教授： 機械化學研究經(jīng)常需要整合有機化學、材料科學、物理學等多個領域的知識。以前，一個研究員要跨領域學習，首先要搞清楚這個新領域有哪些核心概念、研究方法、代表性成果，這個過程往往需要請教該領域的專家，或者花費大量時間學習科研文獻。

現(xiàn)在，通過科研助手，我們可以快速構建跨領域的知識圖譜。比如當我們需要了解壓電材料在機械化學中的應用時，系統(tǒng)能夠：自動識別兩個領域的交叉點、提取相關的核心文獻和關鍵技術、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科研究來說，價值是難以估量的。它幫助我們打破了領域之間的知識壁壘，讓"他山之石可以攻玉"變得更加容易實現(xiàn)。有些在本領域遲遲沒有突破的問題，可能借助其他領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告質量參差不齊，有的可能因為文獻調研不充分，選擇了一個已經(jīng)被研究透徹或者技術路線不可行的方向，這會導致后續(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展如何？主要競爭對手是誰？他們的最新進展如何？現(xiàn)有技術路線的成功率和難點在哪里？我們的預期創(chuàng)新點是否真正具有新穎性？

這種基于大量文獻數(shù)據(jù)的決策支持，大大降低了研究方向選擇的風險，讓我們能夠更有信心地投入到后續(xù)的實驗工作中。我明顯感覺到，最近幾個月使用了科研助手的學生，他們的開題報告質量有了顯著提升，對研究背景的理解更加深入，對創(chuàng)新點的把握更加準確。

場景4：青年研究員的快速成長

記者：對于團隊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：我們要教會年輕人正確使用AI工具——在主導整個實驗與項目的基礎上，借助科研助手可以豐富視野、提高效率，同時保持獨立的科研思考，幫助他們更快地成長為獨立的研究者。

對于青年研究員來說，科研助手最大的價值在于：

·快速切入新領域：當接觸一個陌生方向時，能夠在短時間內(nèi)建立起系統(tǒng)性認知，了解該領域的發(fā)展脈絡、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、提煉觀點、發(fā)現(xiàn)問題，學習科研方法論，理解如何從海量信息中提取關鍵信息。

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

04

創(chuàng)新價值：不只是效率，更是科研范式的轉變

記者：您認為科研助手對于有機化學方法學這樣的交叉學科研究，最大的價值是什么？

練仲教授： 我認為科研助手帶來的核心提升有三方面：

l效率提升：文獻調研從數(shù)周縮短至數(shù)小時，節(jié)省時間用于創(chuàng)新思考與實驗設計。

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

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

05

展望未來：AI驅動的科研新生態(tài)

記者：展望未來，您對合成化學領域的發(fā)展有哪些目標？AI能夠在哪些方面加速這些目標的實現(xiàn)？

練仲教授：機械合成化學作為綠色藥物合成的重要分支，長遠目標是實現(xiàn)技術的工業(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科交流是兩大痛點。論文撰寫時，科研人員需反復進行外語校對和格式調整，消耗大量時間?？鐚W科交流中，由于精力有限和領域壁壘，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)智進行深度合作，科研助手很快將引入多樣化文獻輔助工具，如AI驅動的翻譯、潤色、校對和智能格式調整，將科研人員從繁瑣工作中解放，提升效率與質量。同時，搭建學者圈和學術社區(qū)，允許用戶標注研究方向，由AI智能匹配并分析潛在合作點，從而高效促進學科內(nèi)外的知識碰撞與協(xié)作。

后記

最后，練仲教授特別強調：“實踐是檢驗真理的唯一標準。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驗驗證。我們擁抱AI，是為了讓人的智慧更聚焦于提出關鍵問題、設計巧妙實驗、進行深刻思考?！?/span>

從人工文獻調研到AI輔助的智能融合，從單一學科的深耕到無界知識的碰撞，練仲教授團隊的故事，不僅是一個關于工具增效的故事，更是一個關于頂尖團隊如何在新范式下，堅守人的主體性，利用技術杠桿撬動原始創(chuàng)新的樣本。他們的探索表明，當深刻的學科洞察與先進的生產(chǎn)力工具相結合，所釋放的不僅是團隊潛能，更是中國科研在交叉學科前沿加速邁向世界一流的底氣與路徑。