文章核心观点 - 日本北海道大学开发的ChemOntology框架，通过将人类化学知识形式化为机器可理解的规则，并与自动化反应路径搜索（AFIR）相结合，实现了从“描述性标注”到“指导性控制”的跨越，在保证化学合理性的同时显著提升了机理解析效率，计算成本降低近一半 [1][2][4][20] 研究方法论与框架设计 - 该框架是一种知识驱动型计算框架，其核心不依赖大规模数据训练，而是通过整合化学反应规则、结构约束与量子化学路径搜索来引导探索 [5][7] - 工作流程包括用户输入解析、化学信息建模、反应路径生成、结构合理性约束、运行控制AFIR及路径分析六个环节 [8] - 框架将反应体系解析为具有明确化学角色的结构单元集合，并利用ERPO对有机金属基元反应过程进行模块化描述，以降低搜索空间的组合复杂度 [10] - 通过引入基于原子杂化变化的过滤机制，自动剔除不合理的几何结构，有效抑制结构爆炸问题，提高计算效率 [12] - 其“知识库”由官能团识别规则、结构单元分类和ERPO文件构成，无需数据集训练，可由用户灵活修改 [12] 实验验证与性能表现 - 研究选取机理复杂的经典Heck反应作为测试案例，该反应涉及氧化加成、烯烃插入等多个关键步骤，对自动化方法构成典型挑战 [6][15] - 对比了三种策略：无引导的AFIR_DEFAULT、部分限定的AFIR_TARGET以及引入化学本体论的AFIR_ChemOntology [16] - AFIR_ChemOntology的搜索结果高度聚焦，能较早勾勒出清晰的主反应通道，显著降低了“坏节点”比例，识别出的关键中间体与经典机理高度一致 [16] - 在探索约一半路径数量时，AFIR_ChemOntology即可获得与AFIR_TARGET完整搜索相当的有效结果，整体计算成本降低近一半 [4][20] - 能量分析显示，只有AFIR_ChemOntology能够完整区分并追踪分别通向主产物与副产物的特异性路径 [18] 行业应用与趋势 - 化学本体论与自动化路径搜索的融合正在连接理论化学与工业应用，推动反应机理研究从“事后解析”向“主动引导”转变 [21] - 学术界案例：冰岛大学团队开发的“最优传输高斯过程”算法，将分子反应路径搜索的平均耗时从28.3分钟缩短至12.6分钟，且成功率显著提升 [21] - 产业界案例：薛定谔公司开发的AutoRW自动化反应工作流，深度融入化学本体论思维，实现了从反应枚举到结果输出的全流程自动化 [22] - 产业界案例：巴斯夫与IBM合作，将化学本体论与量子化学计算、AI结合研发高性能催化剂，显著缩短研发周期并降低实验试错成本 [22] - 全球领先企业的实践形成了从学术突破到技术转化、再到产业应用的良性循环，推动化学工业走向更绿色、高效与智能的未来 [23]