AI驱动的化工黑灯实验室建设思路与实践

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作者：微信文章
### AI驱动的化工黑灯实验室建设思路与实践

——以程道建教授团队与戴纳科技合作为例

#### 一、建设思路

1. **核心技术架构**

   AI驱动的黑灯实验室以系统、算法与自动化技术为核心，通过物联网、机器视觉、大数据和机器人技术实现全流程无人化操作。其核心目标是通过智能系统替代人工完成实验设计、操作、数据分析和决策优化，提升研发效率与安全性。例如，戴纳科技的“黑灯实验室”通过本地化数据训练机器学习模型，自动优化实验流程，并由机械臂和自动化设备执行操作。

2. **数据驱动的研发闭环**

   实验室通过AI算法整合海量实验数据，构建智能决策模型。例如，北京化工大学与戴纳科技合作的“铂碳催化剂制备及性能检测无人实验室”项目，利用AI对催化剂合成参数进行模拟优化，并通过自动化设备完成实验验证，形成“设计-实验-反馈”闭环。程道建教授团队在金属纳米材料领域的研究进一步推动了数据与实验的深度融合。



3. **模块化与柔性化设计**

   实验室采用装配式模块化结构，支持快速部署与功能扩展。戴纳科技曾将某化工企业实验室建设周期从6个月缩短至24小时，并通过智能中控平台实现设备、试剂、数据的互联互通，适应不同研发需求。

#### 二、实践案例与成效

1. **戴纳科技与北京化工大学合作项目**

   在程道建教授的推动下，双方联合开发了基于AI的无人实验室系统，用于催化剂制备与性能评价。该系统通过自动化操作替代人工干预，实验效率提升超60倍，同时实验室占地面积减少40%。程道建指出，此类合作“加速了新材料从实验室到市场的转化效率”。

2. **行业应用实例**

   • **化工领域**：某头部化工企业引入戴纳“黑灯实验室”后，机器人日检测样本量达人工的64.25倍，且检测精度误差控制在0.01克以内。

   • **日化行业**：联合利华的洗发水检测系统实现黏稠液体自动化取样与检测，日均处理样本1028个，远超人工极限。

   • **材料研发**：包头某“黑灯实验室”利用AI设计平台，成功研发防火涂料、稀土杀菌材料等，驱动新能源材料迭代。

#### 三、程道建教授的核心贡献

作为北京化工大学化学工程学院院长及金属纳米材料专家，程道建教授在黑灯实验室建设中发挥了关键作用：

1. **技术整合**：将金属催化剂设计与AI算法结合，推动实验室从“经验驱动”转向“数据驱动”。

2. **产学研协同**：主导校企联合实验室建设，建立“科研团队-企业-高校”人才共育机制，例如为戴纳科技定向培养智能化实验室管理人才。

3. **标准化推广**：参与制定智能实验室技术规范，促进AI化工实验室的行业应用。其团队研发的无人系统已在化工、制药领域形成示范效应。

#### 四、未来发展方向

程道建教授提出，下一阶段需突破三大方向：

1. **跨学科融合**：强化AI与化学工程、材料科学的交叉，例如开发基于量子计算的分子模拟算法。

2. **低代码实验编程**：降低科研人员使用门槛，实现实验流程的“可编程化”与“自适应优化”。

3. **绿色化升级**：结合可持续发展目标，通过智能控温、能耗优化等技术降低实验室碳足迹。

### 总结

AI驱动的黑灯实验室通过技术重构研发流程，已成为化工领域新质生产力的重要载体。程道建教授团队与戴纳科技的实践表明，此类实验室不仅解放了科研人力，更通过数据闭环加速了创新周期。未来，随着AI与自动化技术的进一步融合，化工研发将迈向更高程度的智能化与标准化。