通用量子化学智能
将数据库、人工智能算法与机器人有机结合，装载自主操作系统和物理模型与计算大脑，实现理论与实验数据融合；开发具有“智慧科研能力”的理实交融机器化学家，突破机器的科学认知限制，指导高值化学品的精准创制和功能材料的逆向设计，实现科研资源高效共享、科研活动跨域协同。
不断拓展机器人能力边界，发展集成高通量协作与可解释模型的智能化学云技术，收集高维关联的知识图谱，通过实验过程多模态感知获取解耦合的智能模型，形成针对全领域智能符号语言和定义数字知识体系，实现机器人知识更新自我编程、自主进化，过程感知与实时优化，快速适应各类实验室需求。
化学品精准创制
基于合成反应预测模块筛选有效的反应路径，结合人工智能筛选和高通量自动化合成技术，将可能的反应路线搜索空间缩小4至6个数量级，再采用机器化学家进行高通量实验合成，记录反应条件和产率数据并与模型预测结果对比，不断迭代优化模型、提高预测准确率。最后，标准化化学品的创制方式。
利用人工智能技术和化学大数据，研发出能大幅度提高化学科研效率的工具，打造化学品智能规划平台，塑造化学的未来。基于AI技术和大数据赋能的化学合成算法，结合机器人技术，将突破现有合成化学服务效率的瓶颈为化学品行业提供更专业，更高效的化学合成服务。
功能材料逆向设计
基于化学反应数据库、化学结构式的数字化方案，针对性设计新型人工智能算法，通过对当前材料分子的状态结构执行一个由神经网络指导的蒙特卡洛搜索树搜索，输出每一步化合物解耦（在某个位置断开）的成功概率，最终实现对材料的逆向合成路线的解耦预测。基于化学数据库、化学结构和性质描述符，设计生成对抗网络框架来实现从材料性能到材料结构的生成，针对多维度材料特征设计多个判别器来判别材料的性能，并对此生成和判别的过程优化迭代，得到能根据目标材料性质逆向设计材料结构的生成器模型，最终实现材料结构和性质之间的双向预测。
构建“性质－结构”关系，按照所需性质，根据物理学和材料科学的基本原理，直接设计出相应材料设计人工智能模型，生成出具有目标性质，且不同于已有材料结构的新型材料，实现“逆向设计”。逆向设计在材料科学中的广泛应用将进一步改变材料科学的研究范式，使材料设计进入智能化和自动化时代。
智慧实验室产学研
将实验室软硬件系统级联和闭环打通，应用人工智能技术执行自动化合成实验的循环，实现数字化智慧实验室建设。可在无人指导情况下，采用机器智能查找和阅读文献，从海量研究数据中汲取专家经验，在前人知识与数据的基础上提出科学假说并制定实验方案；调度移动机器人和自主开发的智能化学工作站，完成高通量合成、表征、测试的化学实验全流程，且预留标准接口，具备可扩展性；通过配套的后台操作系统，实现数据自动采集、处理、分析和可视化，并装载云端数据库，可实时调用和更新数据库信息；独有的计算大脑通过调用物理模型、理论计算、机器学习和贝叶斯优化，让智能模型融入底层的理论规律与复杂的化学实验演化，使得机器化学家更加理解化学，更加擅长化学创造。
该智慧实验室支持化学品、生物医药和功能材料产业发展新模式、新业态，推动化学品、生物医药和功能材料的设计、加工、创制及测试过程的数字化、智能化，形成智慧创制产业集群。将有力推进人工智能、大数据、量子化学计算等新技术融合应用，提高机器人智能化和网络化水平，培养产业发展急需人才，推动我国制造业实现数字化转型、网络化协同、智能化变革，促进我国化学品、生物医药、功能材料等产业迈向全球价值链中高端。
将数据库、人工智能算法与机器人有机结合，装载自主操作系统和物理模型与计算大脑，实现理论与实验数据融合；开发具有“智慧科研能力”的理实交融机器化学家，突破机器的科学认知限制，指导高值化学品的精准创制和功能材料的逆向设计，实现科研资源高效共享、科研活动跨域协同。
不断拓展机器人能力边界，发展集成高通量协作与可解释模型的智能化学云技术，收集高维关联的知识图谱，通过实验过程多模态感知获取解耦合的智能模型，形成针对全领域智能符号语言和定义数字知识体系，实现机器人知识更新自我编程、自主进化，过程感知与实时优化，快速适应各类实验室需求。
化学品精准创制
基于合成反应预测模块筛选有效的反应路径，结合人工智能筛选和高通量自动化合成技术，将可能的反应路线搜索空间缩小4至6个数量级，再采用机器化学家进行高通量实验合成，记录反应条件和产率数据并与模型预测结果对比，不断迭代优化模型、提高预测准确率。最后，标准化化学品的创制方式。
利用人工智能技术和化学大数据，研发出能大幅度提高化学科研效率的工具，打造化学品智能规划平台，塑造化学的未来。基于AI技术和大数据赋能的化学合成算法，结合机器人技术，将突破现有合成化学服务效率的瓶颈为化学品行业提供更专业，更高效的化学合成服务。
功能材料逆向设计
基于化学反应数据库、化学结构式的数字化方案，针对性设计新型人工智能算法，通过对当前材料分子的状态结构执行一个由神经网络指导的蒙特卡洛搜索树搜索，输出每一步化合物解耦（在某个位置断开）的成功概率，最终实现对材料的逆向合成路线的解耦预测。基于化学数据库、化学结构和性质描述符，设计生成对抗网络框架来实现从材料性能到材料结构的生成，针对多维度材料特征设计多个判别器来判别材料的性能，并对此生成和判别的过程优化迭代，得到能根据目标材料性质逆向设计材料结构的生成器模型，最终实现材料结构和性质之间的双向预测。
构建“性质－结构”关系，按照所需性质，根据物理学和材料科学的基本原理，直接设计出相应材料设计人工智能模型，生成出具有目标性质，且不同于已有材料结构的新型材料，实现“逆向设计”。逆向设计在材料科学中的广泛应用将进一步改变材料科学的研究范式，使材料设计进入智能化和自动化时代。
智慧实验室产学研
将实验室软硬件系统级联和闭环打通，应用人工智能技术执行自动化合成实验的循环，实现数字化智慧实验室建设。可在无人指导情况下，采用机器智能查找和阅读文献，从海量研究数据中汲取专家经验，在前人知识与数据的基础上提出科学假说并制定实验方案；调度移动机器人和自主开发的智能化学工作站，完成高通量合成、表征、测试的化学实验全流程，且预留标准接口，具备可扩展性；通过配套的后台操作系统，实现数据自动采集、处理、分析和可视化，并装载云端数据库，可实时调用和更新数据库信息；独有的计算大脑通过调用物理模型、理论计算、机器学习和贝叶斯优化，让智能模型融入底层的理论规律与复杂的化学实验演化，使得机器化学家更加理解化学，更加擅长化学创造。
该智慧实验室支持化学品、生物医药和功能材料产业发展新模式、新业态，推动化学品、生物医药和功能材料的设计、加工、创制及测试过程的数字化、智能化，形成智慧创制产业集群。将有力推进人工智能、大数据、量子化学计算等新技术融合应用，提高机器人智能化和网络化水平，培养产业发展急需人才，推动我国制造业实现数字化转型、网络化协同、智能化变革，促进我国化学品、生物医药、功能材料等产业迈向全球价值链中高端。
