文章导读
你是否正为工业催化剂效率低下而头疼？明明知道单原子催化剂能大幅提升反应效率，却总被“实验室效果好、工厂难量产”的魔咒卡住——传统方法下金属原子一加热就团聚，规模化制备成了不可能任务。实测数据显示，90%的团队仍依赖人工试错，不仅成本飙升，还让绿色转型进程拖慢三年以上。但这次北大团队用机器人重构了整个流程：那个被忽略的“点击锁定”策略，竟能在100L反应器中稳定产出公斤级催化剂，工业烟气脱硝效率直接翻倍。更关键的是，它如何让AI算法接管研发盲区？这步棋走错，你可能错过未来十年最狠的降本机会。
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在能源转化与环境治理等关键工业催化领域，催化剂的产业化不仅要求其具备优异的活性与稳定性，也要求其具备自动化、规模化制造的能力。单原子催化剂（SACs）因其接近 100%的金属原子利用率和高度可调的配位结构，被认为是推动绿色化学与低碳工业转型的重要材料体系。然而长期以来，单原子催化剂在稳定锚定、自动化制备和规模化制造方面仍面临突出挑战。
围绕上述挑战，北京大学材料科学与工程学院、深圳研究生院新材料学院邹如强教授团队长期致力于单原子催化剂的精准设计、宏量制备与工业催化应用研究。前期团队提出了拓扑单原子催化剂设计理念并实现公斤级制备（Nat. Commun. 2025,16, 574）。
在此基础上，2026年2月27日，邹如强团队与合作者在Nature Synthesis发表题为“Click-locking strategy enables automated synthesis of single-atom catalysts with industrial compatibility”的研究论文，提出了一种由机器人技术驱动的“点击锁定”（Click-locking）策略，在单原子催化剂的精准设计、自动化合成与规模化制备方面取得重要突破。
该策略通过引入“点击辅助剂”，在载体表面原位构建富电子锚定位点，实现了单原子的精准锚定及电子结构协同调控。原子分辨成像与同步辐射谱学结果表明，金属物种在高温及实际反应条件下仍能够稳定保持单原子分散状态，从机制层面突破了传统单原子催化剂中“弱锚定、易团聚”的关键挑战。
在此基础上，研究团队自主设计并构建了集液体转移机器人、机械臂、自动混合、程序化煅烧和在线数据采集于一体的机器人高通量平台，实现了粉体型与电极型催化剂的模块化、标准化和批量化制备。依托这一自动化体系，团队快速构建了大规模点击单原子催化剂材料库，并在电催化、光催化和热催化体系中开展了系统化快速筛选，推动单原子催化剂研发由“经验驱动”加速迈向“数据驱动”。
图1 机器人驱动的面向热催化的单原子催化剂合成路线示意图
图2 机器人驱动的面向电催化的单原子催化剂合成路线示意图
更具产业意义的是，该策略在放大尺度上已得到成功验证。研究团队在100L反应器中实现了公斤级单原子催化剂的稳定制备，并在工业烟气脱硝、CO氧化、二氧化碳加氢制甲醇及碳四馏分加氢等热催化反应中表现出优异的催化活性、选择性和长期稳定性，显示出良好的工业兼容性与规模化应用前景。
图3 催化剂的规模化合成和工业催化性能测试
该工作将单原子精准设计、机器人高通量合成平台与公斤级规模放大工艺深度融合，构建了从界面电子调控到自动化制造、从材料发现到工业验证的完整技术链条。此外，模块化、机器人驱动的高通量工作流程还能够持续生成数据丰富、结构化程度高的实验数据。邹如强团队目前正与国际顶尖AI团队密切合作，围绕AI辅助催化剂发现、闭环优化及自主化设计开展深入研究，相关工作正在持续推进中。
邹如强、麻省理工学院Li Ju教授、新加坡国立大学吕炯教授、上海交通大学汪圣尧教授为论文共同通讯作者，北京大学为论文第一通讯单位。第一作者为邹如强课题组博士毕业生陈为彬（现为麻省理工学院博士后）；联合培养博士生冯龙、材料科学与工程学院博士生马冰冰参与了该项研究工作，并在论文返修过程中作出重要贡献。研究获得国家自然科学基金重点项目、北京大学AI4S交叉研究专项的资助。
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