人工智能驱动的光（热）催化研究范式革新

光催化和光热催化研究正经历一场由人工智能驱动的范式革命。传统的“试错法”研发周期长、成本高，而AI技术通过分析海量文献与实验数据，能够建立构效关系模型，逆向设计具有理想性能的新材料。例如，通过图神经网络对已知催化剂数据库进行学习，可以预测未知材料的带隙、吸光范围及表面活性位点，将新型光催化剂的发现周期从数年缩短至数月。中教金源敏锐捕捉到这一趋势，在其新一代光热催化研究平台中集成了数据采集与机器学习接口，能够自动记录实验参数与性能数据，为构建专属的AI预测模型奠定基础。

在实验环节，高通量自动化是AI落地的关键。中教金源的智能平台将传统的单一反应器，升级为并行多通道反应系统。该系统可同时进行数十个条件（如不同催化剂组分、光强、温度、气氛）的实验，并通过在线质谱或色谱实时分析产物。这些自动化产生的高质量、标准化数据，是训练可靠机器学习模型的“燃料”。基于这些数据，研究人员可以快速绘制出工艺响应曲面，定位光热协同效应的“甜蜜点”，比如确定在何种温度下引入特定波长的光能实现CO₂还原效率。

更进一步，数字孪生技术正在成为复杂光热催化系统开发和优化的利器。中教金源正致力于构建其核心设备的数字孪生模型。研究人员可以在虚拟空间中，对反应器内的光场分布、温度梯度、流体动力学及化学反应进行多物理场耦合模拟，预演实验、排查设计缺陷。这种“虚实结合”的模式，使得在迈向实际的规模化应用前，就能在数字世界完成绝大部分的工艺验证与优化，极大地降低了研发风险和产业化成本。