AI4S青年志① | 摇瓶子的手与调参数的脑：两个95后和一场物质科学的化学反应

在AI4S，AI出身的人是在等AI出奇迹，而Science出身的人是在给AI立规矩。 作者丨 周蕾 编辑丨岑峰 【编者按】 这是雷峰网AI科技评论“AI4S青年志”系列专访的第一篇。当所有人都在谈论AI4S，我们想听真正在做的人怎么说。本系列与这个领域的青年人对谈，记录他们如何走向两个学科的交界，在难题与弯路中走到今天。 2026年7月7日，上海科学智能研究院“百题马拉松”超级科研工厂直播开启，连续5天不间断跑完135道课题。 或许徐丽成和安俊逸自己入行时也没想到，做科研还要“三班倒”盯一场120小时的 干湿闭环直播 。 直播是“一次性的艺术”，没有多少试错空间。徐丽成最紧张的，是配体推荐环节。配体是催化剂的核心组成部分，直接决定反应的效率和选择性。他其实并不确定模型推荐的配体是否能够成功提升反应产率，而直播里不能额外验证——一旦失败，他们来不及再买新的药品。 “非常幸运，它确实提升了4个反应的平均产率，我之前也不知道这个实验结果。”徐丽成回忆起当时的情景，仍然感到十分庆幸。 安俊逸负责Agent系统开发，他最担心的是药物发现题目的执行。药物发现主打长链路，调用工具多，单个任务一跑就是5小时、甚至10小时。这种长链路执行会有误差积累，工具的运行也存在不稳定因素，Agent极有可能在后续步骤中连环出错，最终中途崩溃——这也是大部分Agent的通病。 “直播的时候，药物发现达到了从未有过的任务成功率。”这是最让安俊逸提心吊胆的一类题目，这个结果让他意外。 两人回忆起这场“百题马拉松”时，办公室窗外刚经历了一场盛夏午后的雷阵雨，刚刚放晴。 上智院的办公室位于上海西岸，这里也是众多科研机构和科技企业的驻点。黄浦江穿城而过，有波澜壮阔的历史，也有新的船驶向远方。 徐丽成和安俊逸这两位“95后”，是上智院物质科学方向的青年科学家，也是上智院重点孵化企业“格物智研”的算法专家，一个从化学走向AI，一个从物理走向计算机再走向AI4S。 他们与这个研创一体的团队一起，搭建了国内首个无人介入的物质科学干湿实验全闭环系统——Golab物质科学智能研发工厂。 徐丽成 安俊逸 借着这个机会，雷峰网与两位年轻的科学家聊了聊，他们在来到上智院后，是如何在两个AI和Science的交界处，完成一场“化学反应”的。 01 活化 “化学还有太多未知，但继续卷绩点好像已经没有什么挑战了。” 徐丽成本科在华东理工大学读应用化学，成绩名列前茅。大二那年AlphaGo正火，他开始上网课自学Python，试图转向AI，但始终不得其门而入，直到大四保研去浙江大学闯进了洪鑫教授的计算化学课题组，方向是当时还很异类的 “机器学习for化学” 。 大多数学生怕计算机难，竟无一人联系。 “大家都挺怵的，但我决定去试试。” 徐丽成当了那个“吃螃蟹”的人。 他的第一个科研任务，就是从文献中收集湿实验反应数据。一年半的