催化剂被誉为化学工业的“心脏”，超过90%的化工过程都依赖于它。然而，开发一种高性能催化剂传统上是一个耗时漫长、耗费巨大的过程，严重依赖于研究人员的经验和大量的“试错”实验。筛选一种候选材料可能就需要数月甚至数年的实验验证。如今，人工智能（AI）的迅猛发展为这一困境带来了破局之光。清华大学王笑楠副教授课题组的研究，生动展示了AI如何赋能催化剂的理性设计，将其推向智能化、数字化的新阶段。

王笑楠团队的核心贡献在于构建了一个多尺度的AI预测框架，覆盖了从原子、表面到宏观反应器的整个催化过程。首先，在原子尺度上，材料表面的稳定性是决定催化剂寿命的关键。传统计算模拟方法需要巨大的计算资源。课题组开发了名为SurFF的基础模型，它通过学习海量的晶体结构数据，能够像一位经验丰富的结构专家一样，瞬间预测出任何给定材料表面的稳定性，其效率比传统量子化学计算提升了数万倍，为快速初筛潜在的高稳定性催化剂奠定了基础。

在筛选出结构稳定的候选材料后，下一步是评估其催化活性。以极具应用前景的“二氧化碳电还原制甲醇”反应为例，将温室气体CO₂转化为清洁燃料甲醇，是实现“双碳”目标的重要路径。但该反应路径复杂，催化剂的选择至关重要。王笑楠团队构建了一个AI驱动的高通量计算筛选框架。他们首先定义了描述催化剂活性位点的关键物理化学参数（描述符），然后让AI模型学习这些参数与催化活性之间的复杂映射关系。利用训练好的模型，他们可以在几小时内对数千种潜在的单原子催化剂进行快速“虚拟筛选”，精准预测出几种活性远超常规铜基催化剂的新型材料，将原本需要数年的探索工作压缩到了极短的周期内。

然而，催化剂的活性和稳定性最终需要通过宏观的反应动力学来体现，而反应动力学的核心是理解反应物到产物路径上的能垒变化，尤其是寻找“过渡态”——反应过程中能量最高的瞬时结构。过渡态的计算是计算化学中最耗时的工作。课题组开发的CaTS（过渡态智能筛选） 框架，巧妙地利用AI来预测过渡态的可能结构，并引导计算程序进行快速精准搜索，将寻找一个过渡态的时间从数周缩短至几分钟，效率提升近万倍。这好比在复杂的山地地形中，AI能够迅速找到最高点的位置，从而让研究人员能清晰描绘出整个反应的“能量地图”，为优化反应路径提供了可能。

AI在催化研究中的应用，标志着该领域正从“劳动密集型”的试错科学，向“数据驱动型”的预测科学范式转变。王笑楠团队的工作表明，AI并非要取代化学家，而是成为一个强大的助手，将化学家从繁琐的重复性劳动中解放出来，使其能更专注于更高层次的科学构思与创新。未来，随着更多高质量数据的积累和算法模型的优化，AI辅助设计催化剂将成为新常态，极大地加速绿色能源、低碳化工等关键领域的研发进程。