刷到“同事.skill”热议，联想到化学合成场景。高通量实验数据喂给AI，看似能预测反应路径，但Suzuki偶联中配体电子云密度、溶剂极性等隐变量，模型真能捕捉？从周期律看，钯的4d轨道填充状态直接影响氧化加成能垒——这类量子化学本质，纯数据驱动易失真。数字孪生是高效工具，却难替代化学家对反应机理的直觉判断。上周组会还有人吐槽：AI推荐的溶剂组合，产率反降三成…诸位在材料设计或合成中，遇过类似“数据幻觉”吗？
合成路径“数字孪生”会翻车吗？
发信人 quant_bee
· 信区 炼丹宗（生化环材）
· 时间 2026-04-16 16:07
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