原料来自五种火星陨石，目标产物是一种能帮助水释放氧气的催化剂。从岩石到氧气，中间有一道选择题：实验室该制备哪一种混合物，又该怎样有选择地试验，在众多组合中找到有效配方？[1][3]

中国科学技术大学（USTC）的团队与深空探测实验室合作，把这道题交给了机器人 AI 化学家。研究于 2023 年 11 月 13 日在线发表于 Nature Synthesis。这项工作的长久价值，在于把利用当地资源的设想转成了一项可测量的实验任务：制备材料、测试性能，再让结果指导下一次选择。[1][2]

这项实验在地球上开展，使用的是陨石样本。记住这一实验条件，更有助于理解成果的分量。研究人员探索的是自动化实验室如何利用现有原料开发有用的材料。要在另一颗星球建成能正常供氧的装置，还得配备许多其他系统。[3]

从手头的原料出发

这项方案中的氧气来自水，陨石则为催化剂提供材料，帮助产氧反应进行。两者的分工决定了实验要解决的问题：机器得从有限的原料中发现有用的材料，所需的催化剂也要从中制得，不能预设理想的催化剂可以直接运抵。[1]

中国科大在 2023 年 12 月的介绍中描述了机器人的工作方式：它能在实验台之间移动，用机械臂操作设备。系统先用激光测定样本成分，再经化学处理溶解、分离材料，随后制备并测试候选催化剂。配图呈现了这些操作所在的真实环境：一台移动机器人置身于实验室的各个工作站之间。[3]

先看原料，有其实际原因。对着可采购的化学品目录优化配方，与受限于一批特定岩石来设计配方，解决的是两种问题。对于未来的探测任务，可用原料的成分会成为实验的初始条件。机器能够发挥作用的选择余地，就在那些可行的混合配方之中。

这套硬件在火星研究之前已有积累。2022 年 9 月，中国科大团队在 National Science Review 发表了功能更广的 AI-Chemist 平台。系统把文献阅读、可在 14 个工作站之间操作的移动机器人，以及根据实验反馈提出下一轮方案的计算功能结合起来。论文展示了三项化学任务。[4]

陨石实验为这套通用系统设定了明确目标：把原料限制与性能测量联系起来。配方搜索是否成功，可以由电极测试检验。

如何选择下一种配方

机器人可以按固定不变的指令清单完成自动化操作。这项研究更具分量的一步，是让系统选择配方。中国科大的中文公告介绍，系统将量子化学模拟与实体实验结合，建立机器学习预测模型，再用贝叶斯优化选出有前景的组成配比，交给机器人验证。[2]

计算为配方的预期效果提供了依据，实测则记录制成的样品究竟表现如何。随后，系统就能把下一次实验用在模型推荐的候选配方上。这样的搜索让试验更有选择性，实际制备集中于筛选出的配方，省去了把搜索范围内每一种组成都做出来的工作。

理解这一点，也就能恰当地看待宣传中的数字。中国科大把约两个月的优化过程，与估计需要 2,000 年的穷举工作作了比较。[2] 这个比较有意义的参照，是将所有候选配方逐一检验。至于运用自身化学知识、选择性安排实验的人类研究团队，研究没有测量双方的表现差距。节省时间的说法呈现了搜索范围之大；材料的实测结果，则回答搜索是否找到了有用的东西。

早先的平台论文明确说明了其中的依赖关系：实验观察必须返回计算过程。[4] 在本文看来，这一反馈过程正是火星应用的核心成果。假如系统选出配方后便停下来，最要紧的问题仍悬而未决。把材料制成样品并加以测试，才能让预测接受实际化学反应的检验。

电极测试证实了什么

据论文报告，催化剂在每平方厘米 10 毫安的电流密度、445.1 毫伏的过电位下，运行了超过 550,000 秒，约合 153 小时。这些数字给出了耐久性测试结果及其对应的实验室运行条件；至于一套完整装置能维持多少人的用氧，仍需另行验证。[1]

电流密度表示单位电极面积上的电流，过电位描述的是反应在平衡电位之外所需的额外驱动电压。连同运行时长，这些指标让结果超出了“样品冒出了气泡”这一层面的描述，带来更充分的信息。扩大到整套制氧设施，仍有一系列问题待解：水的获取与处理、电力供应、耗材更换、氧气收集，以及任务期间设备的持续运转。

NASA 的 MOXIE 制氧实验可以帮助说明，不同证据各自能证明什么。NASA 在 2023 年 9 月的任务报告中介绍，这台仪器直接在火星上利用大气中的二氧化碳制氧。搭载于“毅力号”（Perseverance）的 MOXIE 在多次运行中累计制得 122 克氧气。即便如此，NASA 仍把氧气液化、储存等后续开发工作列为未来达到实际供氧规模的系统需要解决的事项。[5]

MOXIE 与中国科大的催化剂研究，处理的是资源利用问题的不同部分。前者在目的地验证了大气处理，后者在地球实验室探索如何用火星材料制备有用的催化剂。两者的原料、装置和测试环境各异，产氧数字也就缺少直接比较高下的基础。[1][5]

对于中国科大的方案，下一步若要拿出更有说服力的演示，需要把这些配套条件一并纳入检验：更换原料后重复搜索，核算外部输入的试剂，并让相互衔接的材料制备与制氧设备长时间运行。这些是本文提出的后续验证方向，2023 年的研究尚未证实这些目标已经达成。

这项研究中最值得关注的实物，仍是那片电极。AI 选出的配方在这里变成了材料，性能也有了实测数据。火星探索的设想由此获得一个具体的科学起点：机器能够帮助决定如何用手头的原料制备材料，再用实验检验自己的选择。

来源

1. Qing Zhu 等，《机器人 AI 化学家利用火星陨石自动合成产氧催化剂》，Nature Synthesis 3, 319–328（2023 年 11 月 13 日在线发表；实验范围与电极性能）。
2. 中国科大新闻网，《中国科大机器人化学家利用火星陨石智能创制产氧催化剂》（2023 年 11 月 14 日；介绍研究团队、模型指导下的优化及穷举搜索对比的中文一手报道）。
3. 中国科学技术大学，《能在火星上制取可呼吸氧气的 AI 机器人》（2023 年 12 月 23 日；实验室环境、陨石原料、化学处理及配图来源）。
4. Qing Zhu 等，《具有科学思维的全能 AI 化学家》，National Science Review 9, nwac190（2022 年 9 月 8 日；平台架构、实验反馈及已展示的三项化学任务）。
5. NASA 喷气推进实验室，《NASA 制氧实验 MOXIE 完成火星任务》（2023 年 9 月 6 日；在火星上从大气提取氧气，以及尚待完成的系统开发工作）。