根據(jù)GGI最新的研究數(shù)據(jù)，2024年全球流動化學市場規(guī)模為25.37億美元,，預計2025年將達27.76億美元,，到2033年將達56.95億美元，預測期間（2025-2033年）年復合增長率為9.4%,。
從市場趨勢來看,，流動化學市場正在迅速發(fā)展，這得益于技術的進步和對高效,、可持續(xù)生產(chǎn)方法日益增長的需求,。與傳統(tǒng)的批次生產(chǎn)方式相比,，流動化學通過連續(xù)化操作,，顯著縮短了反應周期,，同時極大地提升了生產(chǎn)的靈活性和可擴展性。這種技術在精確調(diào)控反應條件方面表現(xiàn)出色,，使其在制藥,、石化以及農(nóng)業(yè)化學品等對工藝精度要求高的行業(yè)中得到了廣泛應用。數(shù)據(jù)顯示,，在制藥領域,，超過50%的新藥開發(fā)項目都采用了流動化學，突顯了其在制藥行業(yè)日益增長的重要性,。全球?qū)沙掷m(xù)發(fā)展和綠色制造的重視程度不斷提高,，也推動了綠色化學的發(fā)展。流動化學過程在減少廢棄物產(chǎn)生和降低能源消耗方面表現(xiàn)出色,，這與全球可持續(xù)發(fā)展目標高度契合,。與傳統(tǒng)批次方法相比,，流動化學顯著降低了碳排放,，推動了農(nóng)業(yè)化學品和特種化學品等行業(yè)的需求增長。
此外,，尤為值得關注的是,，流動化學作為一種高效,、可持續(xù)的化學合成技術，正借助AI的力量實現(xiàn)從實驗室到工業(yè)生產(chǎn)的全面升級,。AI技術能夠優(yōu)化反應條件,，預測潛在的工藝問題，并通過機器學習不斷改進生產(chǎn)流程,，這種技術的應用不僅提高了生產(chǎn)效率,，還降低了運營成本。流動化學與自動化技術以及AI的深度融合,，正在重塑全球工業(yè)化學品生產(chǎn)的格局,，行業(yè)邁向更加高效、智能和環(huán)保的未來,。我們可以看到,，流動化學與自動化及人工智能的融合正催生出一系列創(chuàng)新案例。
為了滿足復雜光催化反應條件的高效優(yōu)化需求,，荷蘭阿姆斯特丹大學Timothy No?l教授團隊開發(fā)了一個名為RoboChem的機器人平臺。RoboChem能夠促進光催化轉(zhuǎn)化的自優(yōu)化,、過程強化和放大生產(chǎn),，是一個集成自動化和AI的流動化學平臺，通過機器人技術,、貝葉斯優(yōu)化算法和實時數(shù)據(jù)分析,，實現(xiàn)了光催化反應的自動化優(yōu)化,。該平臺能夠自動調(diào)整反應參數(shù)（如光照強度、反應物濃度,、停留時間等）,，并根據(jù)實驗結(jié)果實時優(yōu)化反應條件。例如,，在光催化烷基化反應中,，RoboChem在4小時內(nèi)完成了19次實驗，最終獲得了99%的分離收率,。此外,，該平臺還支持多目標優(yōu)化，如同時優(yōu)化產(chǎn)物收率和產(chǎn)量,，顯著提高了時空產(chǎn)率,。
RoboChem能夠自主運行，無需在光催化或放大工藝方面具備廣泛的專業(yè)知識即可獲得最佳結(jié)果,。這使得RoboChem成為一個協(xié)作機器人平臺,，適用于各類合成有機化學實驗室，不論用戶對光催化的熟悉程度如何,。
相比傳統(tǒng)的間歇式光催化反應器，流動式光催化微反應器可將反應時間從數(shù)天或數(shù)小時縮短到幾小時甚至幾分鐘,。然而,，盡管當前流動光催化系統(tǒng)在反應速度上有了顯著提升，其通量仍遠低于化學合成領域?qū)Υ髷?shù)據(jù)驅(qū)動的AI技術應用所需的規(guī)模,，而這一技術被認為具有變革性地提高化學合成研發(fā)效率的潛力,。為應對這一挑戰(zhàn)，浙江大學方群教授等團隊開發(fā)了一種自動化高通量系統(tǒng),，利用微流體液芯波導（LCW）,、自動微流體液體處理和AI技術，實現(xiàn)了秒級的超快速光催化反應和每天高達10,000次的超大規(guī)模篩選,。
該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)自動化的反應物混合物制備,、轉(zhuǎn)換、引入,，進行秒級的超快光催化反應,，在線光譜檢測反應產(chǎn)物，以及不同反應條件的篩選,。研究人員將該系統(tǒng)應用于光催化[2 + 2]環(huán)加成反應的12,000種反應條件的大規(guī)模篩選,，其中包含多個連續(xù)和離散變量，實現(xiàn)了每天高達10,000種反應條件的超高通量篩選,?；谶@些數(shù)據(jù),，通過AI算法（如XGB回歸模型），研究人員能夠高效地預測和優(yōu)化反應條件,，顯著提高了篩選通量和數(shù)據(jù)質(zhì)量。這種系統(tǒng)不僅加速了光催化反應的優(yōu)化,，還為AI在化學合成中的應用提供了堅實的數(shù)據(jù)基礎,。
由Astex制藥公司與劍橋大學合作開展的研究中,，開發(fā)了一種創(chuàng)新的多任務貝葉斯優(yōu)化算法（MTBO）,，用于流動化學反應的優(yōu)化。該算法通過整合預先存在的數(shù)據(jù)和自我優(yōu)化算法,，能夠高效處理復雜的反應條件優(yōu)化問題,，顯著提升了反應效率和產(chǎn)物收率。在實際應用中,，研究人員利用MTBO算法對多種有機反應進行了優(yōu)化,，不僅減少了實驗時間和成本，還提高了反應的可重復性和穩(wěn)定性,。這種優(yōu)化方法的核心優(yōu)勢在于,，它能夠充分利用已有的實驗數(shù)據(jù)，通過計算機模擬和實驗優(yōu)化相結(jié)合的方式,，快速找到最佳的反應條件,。這種方法不僅適用于常見的有機合成反應，如Suzuki偶聯(lián)和Buchwald-Hartwig反應,，還能夠針對不同反應底物的特性進行定制化優(yōu)化,。此外，MTBO算法的靈活性還體現(xiàn)在其能夠處理多目標優(yōu)化問題,，即同時考慮多個反應參數(shù)的優(yōu)化,，這在傳統(tǒng)優(yōu)化方法中是難以實現(xiàn)的。
法國CLEE項目由法國國防創(chuàng)新機構(gòu)資助,，Alysophil、MBDA和Inria聯(lián)合牽頭,，致力于利用人工智能（AI）技術實現(xiàn)高能液體燃料及新型燃料的連續(xù)流生產(chǎn),。該項目旨在通過AI技術優(yōu)化燃料生產(chǎn)過程，充分利用燃料能量并控制其可用性,。目前,，團隊已在Alysophil實驗室成功生產(chǎn)并分析出參考燃料的樣品，并啟動了中試化學裝置的建設,。在CLEE項目中,，AI技術發(fā)揮了關鍵作用,。通過模擬數(shù)百萬種組合，AI能夠快速發(fā)現(xiàn)新分子,，極大地提高了識別新產(chǎn)品的速度和有效性,。AI 在該項目中發(fā)揮了關鍵作用，通過模擬數(shù)百萬種組合來發(fā)現(xiàn)新分子,，極大地提高了識別新產(chǎn)品的速度及其有效性,。除了用于控制連續(xù)流化學反應，AI 還有助于 MBDA 和 Alysophil 探索進一步提升未來性能的新途徑,，并且能夠靈活調(diào)整工具以生產(chǎn)其他類型的燃料,。
歐世盛公司自主開發(fā)的H-Flow微反應加氫平臺,，結(jié)合機器人及H-Flow軟件,，與樣品在線采集、樣品在線稀釋,、在線檢測設備串聯(lián),，為實驗室智能化發(fā)展提供了有力的支持。該平臺可實現(xiàn)對安捷倫HPLC的精確控制,，自動定量采集樣品,、自動稀釋，自動提取HPLC數(shù)據(jù)結(jié)果,、以及反應參數(shù)信息和樣品處理數(shù)據(jù),，最終將所有數(shù)據(jù)在歐世盛H-Flow軟件中形成數(shù)據(jù)報告表格，實現(xiàn)了加氫反應過程的全面智能化管理,、全天候工作,，顯著提高了工藝開發(fā)的整體效率，展現(xiàn)了流動化學與在線檢測數(shù)據(jù)的結(jié)合,，為化學科研的人工智能平臺系統(tǒng)提供了堅實的底層數(shù)據(jù)支持和系統(tǒng)支撐,。
歐世盛H-Flow微反應加氫平臺集成機器人后,，實現(xiàn)了自動化智能化的新突破：
● 加氫反應全流程自動化,；
● 樣品采集自動化；
● 在線實時檢測自動化,；
● 實時數(shù)據(jù)分析自動化,；
● 工藝流程高度標準化。
AI技術浪潮洶涌而來,，DeepSeek的橫空出世,，引爆了AI行業(yè)的技術普惠浪潮，也為流動化學領域帶來了創(chuàng)新引擎。流動化學的應用正被注入活力,，有望在未來幾年內(nèi)實現(xiàn)顯著加速,。通過自動化設備和AI算法，研究人員能夠更高效地優(yōu)化反應條件,，設計和預測反應路徑,、設計和預測新分子、進行高通量篩選與自動化實驗,、實時監(jiān)控與故障診斷等,，從而提高生產(chǎn)效率，減少資源浪費,，探索新的化學反應機制和合成方法，并推動學科創(chuàng)新,。這些技術的應用不僅加速了實驗室研究的進程,，還為工業(yè)化學品生產(chǎn)的可持續(xù)發(fā)展提供了新的解決方案。
隨著AI與流動化學的深度融合,，我們有理由相信,，流動化學將在全球化學工業(yè)中發(fā)揮更加重要的作用。
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