有機合成自動化的研發落地，長期圍繞反應單元開展。自動配料、控溫、攪拌等操作，已可通過機械與程序穩定實現，多通道并行方案也有效縮短了反應條件篩選周期。但完整的合成路線并未終止于反應完成，分離、純化等一系列后處理工序是繞不開的環節。正如下圖所示，在AI4S 端到端合成框架中，分離純化被作為獨立關鍵模塊。而現實場景下，后處理自動化落地仍存在諸多難點。本文將結合毫克級合成研發的現實約束，提供可落地的自動化方案，打通化學反應后處理全流程。

有機合成研發的結構性制約：重心位于反應之后

以藥物化學與通用有機合成中常見的研發鏈路為例：配料、控溫反應、固液分離、薄層色譜判讀、柱層析純化、濃縮、產物確認與封裝，其效率瓶頸并不局限于反應能否執行，而在相當程度上集中于反應之后的一系列判斷與銜接環節：

微量操作的批間一致性不足。投料環節毫克級稱量與移液易引入誤差，薄層色譜的點樣量與點樣位置同樣依賴人工。因此，同一配方在不同批次間產生結果偏移，數據的可重現性下降。

反應液轉移與固液分離過程中的樣品損耗。反應結束后的轉移、過濾與洗滌環節，在毫克級體系下，樣品損失問題會更為突出，目標物在濾膜、濾餅與器壁上的滯留會直接降低回收率。

薄層色譜判讀與洗脫條件設定高度依賴經驗。傳統流程需在紫外燈下目視觀察薄層板、人工估讀比移值（Rf），再憑經驗設定制備色譜的洗脫梯度。點樣重現性與 Rf 估讀精度均難以保證，而由判讀結果推導梯度這一環節幾乎無法從書面記錄中學習。

純化環節的一致性與判定難題。干法上樣的硅膠裝填一致性直接影響柱效，梯度設置不當則需重新分離。收集峰的判定與組分歸屬常需結合多種信號人工判斷，所得組分往往還需另行送檢以確認結構。

濃縮與收裝的自動化缺口。多批樣品逐個濃縮耗時且存在交叉污染風險，濃縮終點依賴人工觀察，過蒸或欠蒸均影響純度；收裝與標識依賴人工，易錯漏且難以追溯。

跨單元數據的貫通缺口。各單元由獨立軟件控制，流程依靠人工串聯，過程記錄以人工為主，結果數據分散于不同載體與格式，缺少統一的工藝背景標注，難以直接用于復用與建模。

端到端自動化：毫克級高通量合成工作站

【歐世盛毫克級高通量合成自動化平臺】

針對環節多、判斷密集、微量操作精度要求高等多重約束，歐世盛毫克級高通量合成自動化平臺以實現合成鏈路端到端自動化為設計主線，在一臺設備內串聯配液、控溫反應、正壓固液分離、自動薄層色譜檢測、制備色譜純化、質譜確認、濃縮與自動加蓋等步驟，由傳送軌與機械臂統一調度。以交付國內某高校平臺為例：

多通道并行，以并行實驗替代串行試錯。系統提供 24 通道并行反應，6 聯注射泵自動加液，準確度 ±1%，重復性 RSD 0.29%；磁力攪拌帶加熱功能，24 通道獨立攪拌 0–1200 rpm，控溫（室溫+5）℃~150 ℃，機械臂自動吸取與放回磁子，反應瓶全程自動轉運。

正壓膜結構固液分離，降低轉移損耗。通過連接桿施加正向壓力，推動樣品液體穿過內置濾膜，顆粒雜質被濾膜截留，以正壓完成固液分離。隨后以溶劑反洗將膜上固體再溶解，減少目標物在濾膜上的滯留。多通道液固分離器具備濾頭自動更換機制，避免人工更換濾頭帶來的暴露與效率損失。

圖像識別自動判讀 Rf，并自動生成洗脫梯度。系統由移液單元自動點樣，硅膠板料倉自動上料、層析缸自動開合，二維視覺結合紫外成像自動計算 Rf 值，并將 Rf 值自動導入制備色譜系統、自動生成梯度洗脫表并執行。這一步將原本依賴經驗的判讀環節，轉化為由分析結果直接驅動的方法參數。

純化與組分確認一體化。12 通道自動干法上樣單元統一完成硅膠吸附與裝填，兼容多種規格，并分時工作，以提升裝填一致性。雙單元中壓制備色譜提供二元梯度，雙波長紫外檢測，支持全收集、閾值收集、斜率收集與峰收集等多種模式的組合。紫外檢測到收集峰后自動啟動單四極桿質譜確認組分并按需收集，免去離線送檢的等待。

濃縮、收裝與全過程數據追溯。25 通道旋轉減壓蒸餾并行脫除溶劑，自動掃碼封裝，配合全景攝像實現物料全程追蹤，過程參數與結果自動記錄、結構化歸檔，并自動輸出 PDF 格式實驗報告。

自動化帶來的數據價值：支撐 AI4S 結構化數據產出

對 AI4S 而言，自動化裝備的價值在于它同時構成一條標準化的數據產線。當配料、反應、分離、判讀、純化與濃縮各環節的設定值與實測值被統一調度軟件自動關聯并歸檔，每個樣品都攜帶"來源、工藝條件與結果"的完整信息進入數據庫——這正是建模所需的最小數據單元。這一點對后處理尤其關鍵：若后處理各環節的參數未被自動記錄，反應端的條件與最終結果之間便缺失了可解釋的中間環節，數據也難以被復用。

經驗操作的標準化與可復用

當分離依靠正壓膜結構穩定完成，薄層圖像識別可計算 Rf 值，并據此自動調整洗脫梯度；質譜實時確認收集組分，濃縮、樣品收裝按程序執行，同時自動賦予樣品編碼。有機合成里原本高度依賴實驗人員個人經驗的步驟，就轉化成能夠反復調用的標準化操作能力。研發工作也由此減少對個人實驗經驗的依賴，更多依托可復現的數據與標準化流程開展。

從已落地的催化類設備，到適配有機合成通用流程的毫克級高通量合成工作站，歐世盛在 AI4S 研發基礎設施的布局持續推進：自動化能力不再局限于特定反應場景，進一步拓展至適用范圍更廣的有機合成后處理鏈條。依托 “以智能裝備生態，成就科學家夢想" 的理念，歐世盛持續推動有機合成從配料到收裝的全流程，納入穩定可靠、可追溯、可協同的智能裝備體系。

附：平臺關鍵技術參數