通过原子级别精确设计能够赋予异相催化剂特定功能，但是如何在规模化制备的催化剂中维持结构和性能具有非常大的挑战。特别是保证催化剂的“原子经济性”，使得每个催化活性位点得到充分的利用。通过同时利用人工和人工智能设计异相催化剂，能够更好的设计、更好的分析、更好的利用现实平台制备催化剂。

有鉴于此，电子科技大学向全军等总结单原子异相催化剂的发展，并且总结目前单原子异相催化剂如何将原子精度结构设计转向通过数据驱动进行下一代工业制备催化剂领域发展现状、面临的挑战、未来发展前景。

主要内容

（1）

系统的总结了结构驱动单原子异相催化剂的功能设计，讨论人工-人工智能相互结合的数据驱动催化剂设计平台，用于监控、分析、制备、保证原子结构和催化剂功能。

（2）

通过原子尺度的人工-人工智能结合进行催化剂增强设计、催化剂增强分析、催化剂增强制备平台，能够实现高通量制备的优势和数据加速材料制备。这种人工-人工智能平台的结合有助于发展得到具有优异原子利用率和精确原子结构的异相催化剂。

参考文献

Lei Cheng, Yawen Tang, Kostya (Ken) Ostrikov, Quanjun Xiang, Single-Atom Heterogeneous Catalysts: Human- and AI-Driven Platform for Augmented Designs, Analytics and Reality-Enabled Manufacturing, Angew. Chem. Int. Ed. 2023

DOI: 10.1002/anie.202313599

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/anie.202313599