基于AI进行工业化学品绿色替代设计的技术体系

文章信息https://doi.org/10.1021/acs.chemrev.5c00828

太阳成tyc7111cc集团陈景文等人在Chemical Reviews (2026, 126, 2, 841–894)上发表了题为“Using Machine Learning for Green Substitution of Industrial Chemicals: Integrating Functionality, Hazard, and Life Cycle Impact”的论文。该文提出一套基于AI进行工业化学品绿色替代设计的技术体系，该体系考虑了化学品的功能性、环境危害性、全生命周期影响的多目标优化问题，通过案例介绍了相关方法及应用，指出在化学品风险管理及绿色替代设计领域，AI智能体等先进技术是值得深入研究的方向。

一、引言

工业化学品在现代社会中不可或缺，但其大规模生产、广泛应用，以及向环境中的释放，对人类健康和生态系统造成了全球性的负面影响。在寻求更可持续、低危害的替代品过程中，传统的分子设计方法往往依赖经验，容易导致“令人遗憾的替代”，即一种有害物质被另一种同样有害、甚至危害更大的物质所取代。近年来，AI技术的飞速发展，为分子设计领域带来了革命性的机遇。通过学习海量化学数据中蕴含的复杂规律，AI技术有望在源头上设计出兼具优异性能和较低环境危害性的绿色化学品，为工业化学品绿色替代这一难题提供全新的解决方案(图1)。

图1. 基于ML实现化学品的绿色替代

二、AI赋能的分子设计方法学

该文阐述了机器学习(ML)在绿色替代设计中的核心作用。一方面，判别式ML模型作为高通量数据填补方法，能够精准拟合分子结构与功能属性、环境持久性(P)、生物蓄积性(B)、迁移性(M)及多终点毒性(T)之间的内在联系，实现对海量候选化学品的快速筛选与优先级排序(图2a)。这一能力使研究者能够在实验之前，识别出兼具高性能与低危害的潜在替代分子，从而显著降低研发成本与周期。论文进一步指出，传统基于单一分子结构特征的建模范式，难以全面描述化学品在真实应用和环境中的复杂属性。因此，构建能够融合多模态特征的判别式ML模型，是提升模型预测准确性和功能性的关键方向(图2b和2c)。

图2. 分子设计的判别式ML方法

另一方面，生成式ML模型实现了分子设计从“预测”向“创造”的范式跃迁。该文综述了变分自编码器、生成对抗网络以及新兴的扩散模型等深度学习方法在化学空间探索中的应用进展，指出这类模型已能够在多重约束条件下定向生成化学结构合理、同时满足功能与安全要求的新型分子(图3)。通过定向结构修饰或从头分子设计，生成式模型可以突破现有化学品结构骨架的限制，为研发环境友好的新型工业化学品开拓广阔的化学空间。

图3. 分子设计的生成式ML方法

三、识别高性能与安全的替代品

在实际应用中，绿色替代的首要目标是在满足既定工业性能需求的同时，显著降低化学品的环境与健康危害性。这一过程本质上是一个典型的多目标优化问题。然而，面对巨大的化学空间与种类繁多的功能及危害属性参数，当前的难点在于化学品功能与危害属性数据的严重匮乏。判别式ML模型为解决这一问题提供了可扩展的技术路径。

在功能属性维度，判别式ML模型能够针对不同应用场景预测关键性能指标，例如表面活性剂的临界胶束浓度、阻燃材料的极限氧指数或聚合物添加剂的稳定性参数，从而确保候选替代物具备实际应用价值。在环境危害属性维度，模型可系统评估化学品的P, B, M, T属性，并通过对这些危害属性的综合判定，高通量识别具有高危害的分子。通过设定阈值，能够剔除在环境中难以降解、易于迁移或生物蓄积，且具有潜在毒性的分子，从而在设计初期就最大程度地规避环境与健康风险。

四、设计低危害性化学品

在明确目标性能与安全要求后，生成式ML模型成为实现绿色替代的核心工具。论文总结了两类主要的分子设计策略(图4)。第一类策略是基于现有商业化学品的定向结构优化。该方法通常保留决定功能属性的核心分子骨架，通过官能团替换或局部结构修饰，系统性降低分子的危害属性。该策略产业转化潜力较高，有助于在现有技术体系内实现渐进式的绿色改进。第二类策略是从头设计全新分子结构。生成式模型能够在多重约束条件下，直接于广阔的化学空间中创造结构新颖、兼具高功能与低危害属性的新分子。这种方式突破了传统化学品体系的限制，为发现具有全新骨架的下一代环境友好化学品提供了可能。

图4. 用于设计低危害化学品的生成式ML

五、预测化学转化产物

评估化学品的风险，不能仅关注其原始分子形态，还必须考虑其在环境中的转化过程以及在生物体内的代谢情况。许多化学品会发生化学转化，生成一系列结构和性质迥异的转化产物。这些产物可能比母体化合物具有更强的P, B, M, T属性，从而构成更大的环境风险。

因此，预测化学转化行为是绿色替代设计中不可或缺的一环。ML模型为此提供了强大的预测工具，能够基于已知反应规则和大量实验数据，模拟化学品在复杂环境中的主要转化路径，并预测关键转化产物的化学结构。在设计阶段就评估这些潜在产物的风险，可以确保所设计的替代品及其衍生物在整个生命周期中均保持低危害性，从而实现真正意义上的绿色替代。

六、规划绿色合成路线

一个化学品的“绿色”属性不仅取决于分子本身的低危害性，也取决于生产过程的环境友好程度。若一种化学品虽毒性较低，却经由高污染、高能耗工艺制得，便不能称为成功的绿色替代品。因此，规划兼具经济可行性与环境可持续性的合成路线至关重要。AI技术已在逆合成规划方面展现出巨大潜力。逆合成规划遵循“还原论”逻辑，从目标产物分子出发，逐步分解化学键，反向追溯至简单、廉价且易于获取的起始原料。ML模型能够自动执行这一复杂推理，并可将绿色化学的十二项核心原则融入其中，例如最大化原子经济性、使用可再生原料、选择低毒性溶剂与催化剂，以及在温和条件下反应以降低能耗等。通过这种方式，ML不仅有助于找到“合成可行”的路线，更旨在发现“环境友好”的绿色路线。

该文还指出，绿色替代的智能规划正逐步与自主化实验平台深度融合，推动绿色替代化学品的研发从“计算辅助”迈向“自主执行与优化”。在这一新兴范式中，ML模型不仅负责算法层面的智能决策，还与自动化实验设备、在线分析系统和数据采集模块形成闭环工作流。模型能够根据实验反馈动态调整测试样本、反应条件、催化体系或合成路径，从而持续优化绿色替代目标。这种“设计-实验-反馈-再设计”的自主迭代机制，将显著提升绿色替代筛选与优化的效率。

七、化学品绿色替代AI智能体

尽管上述ML工具在化学品绿色替代的各个环节都展现出强大的潜力，但它们目前往往是相互独立且需要人工介入的。未来的发展方向是将这些独立的工具整合到一个由AI智能体驱动的自主化、智能化平台中(图5)。这类AI智能体通常以大模型作为“逻辑大脑”进行协调，能够理解研究人员以自然语言下达的复杂指令，例如“寻找一种性能优越、环境友好且易于合成的某某化学品替代物”。随后，AI智能体可自主规划并执行多步骤工作流，依次调用生成式模型来设计候选分子，调用判别式模型评估其功能与危害，调用转化预测模型分析其生命周期影响，并调用逆合成规划工具设计绿色合成路线。这种集成化的智能系统将极大加速绿色化学品的研发进程，使科学家从繁琐的重复性工作中解放出来，专注于更高层次的科学创新。

图5. 化学品绿色替代AI智能体

八、挑战与展望

AI赋能化学品绿色替代面临的挑战，主要包括高质量多模态数据的匮乏、模型可靠性与可解释性的局限，以及缺乏系统性的替代物评价体系。该文进一步指出，当分子层面的替代难以将环境风险降至可接受范围时，必须推动研究范式升级，在材料、产品乃至整个技术系统层面探索“高阶替代”，从而更好地支持可持续发展目标的实现。

第一作者介绍：王浩博，博士研究生，以第一作者身份在“Chemical Reviews”, “Environmental Science & Technology”等期刊发表6篇学术论文、公开3项发明专利、参与制定2项团体标准。获得国家自然科学基金青年学生基础研究项目、入选中国科协青年人才托举工程博士生专项计划，获上海同济高廷耀环保科技基金会青年博士生杰出人才项目，获得全国环境化学大会“第一届环境化学优秀研究生奖”与“研究生优秀报告奖”。

课题组主页：http://faculty.dlut.edu.cn/jwchen/zh_CN/index.htm