上海科研領域迎來重大突破，一支由多學科頂尖力量組成的團隊，在“科學智能”領域取得關鍵進展，為能源化工產業帶來變革性技術。該團隊由上海創智學院朱通教授領銜，聯合華東師范大學、復旦大學及多家科技企業，共同攻克計算機模擬化學反應的核心難題，推動化學研究進入智能化新階段。

傳統化學研究長期依賴經驗與試錯，如同在迷霧中摸索。而科學智能技術的引入，為這一領域點亮了明燈。團隊研發的“面向能源化工的原子級基座模型”，通過人工智能重構能源轉化路徑，旨在解決傳統化工效率低、成本高、污染重等痛點。其核心目標，是讓計算機具備化學家的“思維”，以原子級精度預測反應過程，為新材料開發提供精準導航。

團隊成果由四大模塊構成，形成從理論到實踐的完整閉環。第一項突破是名為“DeepHF”的高精度第一性原理算法，該技術通過深度學習優化電子云計算，將模擬精度提升至接近實驗水平，為后續研究奠定基礎。第二項成果是通用大原子模型“DPA-3_Rxn”，它如同為化學反應繪制“高精地圖”，可跨尺度模擬從分子到材料的轉化過程，覆蓋數千種常見反應類型。

第三項創新是智能助手“MolPilot”，其具備自然語言交互能力，研究人員可通過對話指令控制模擬流程。該系統不僅能自動調用后臺計算資源完成復雜任務，還能生成結構化實驗報告，大幅縮短研發周期。例如，在測試中，MolPilot僅用數小時便完成傳統方法需數周的催化劑篩選工作，且結果與實驗數據高度吻合。

第四項落地應用是自動化實驗平臺，該平臺集成機器人操作與智能決策系統，可24小時不間斷進行高危或精密實驗。在近期測試中，平臺成功合成一種新型高能燃料“JP-10”，其密度達1.07kg/L，可在-70℃低溫環境下穩定使用，性能超越現有同類產品。這一成果直接驗證了技術從實驗室到產業化的轉化能力。

技術突破的背后，是跨學科協作的深度融合。團隊成員涵蓋計算化學、人工智能、機器人工程等領域專家，通過“算法-模型-工具-硬件”四層架構，將抽象理論轉化為可操作的工程方案。例如，DeepHF算法的優化依賴華東師范大學的超算資源，而MolPilot的交互設計則借鑒了復旦大學自然語言處理團隊的成果。

目前，該技術已吸引多家能源企業關注，部分成果進入中試階段。例如，自動化平臺合成的JP-10燃料，正與航空領域企業合作測試其作為火箭推進劑的潛力。團隊負責人表示，科學智能的價值不僅在于提升效率，更在于開拓人類認知邊界——通過機器學習，計算機已能發現人類未曾設想的反應路徑，為新材料設計提供無限可能。