两位95后搭建物质科学干湿实验闭环系统

2026年7月7日，上海科学智能研究院启动“百题马拉松”超级科研工厂直播，连续5天、共120小时完成135道课题。徐丽成和安俊逸需要以“三班倒”方式监控这场干湿实验闭环运行，几乎没有重新试错的空间。

徐丽成最担心配体推荐结果。配体决定催化反应的效率和选择性，模型推荐一旦失误，现场来不及重新购买药品。最终，推荐配体让4个反应的平均产率得到提升。安俊逸则负责Agent系统，药物发现任务往往需要连续调用多个工具，单次运行5至10小时，误差可能逐步累积并导致流程崩溃；这类任务在直播中的成功率却创下新高。

两人都是“95后”，既是研究院物质科学方向青年科学家，也是孵化企业格物智研的算法专家。徐丽成从化学走向人工智能，安俊逸则从物理转入计算机，再进入AI4S领域。两人与团队共同搭建了国内首个无人介入的物质科学干湿实验全闭环系统Golab物质科学智能研发工厂。

徐丽成在华东理工大学学习应用化学，后进入浙江大学计算化学课题组，曾用一年半从数百篇论文中整理出上万条烯烃不对称氢化数据，形成当时规模最大的结构化不对称催化反应数据集，并发表于《德国应用化学》。安俊逸本科就读南京大学物理系，后转入计算机领域，凭借3D点云研究建立起对物理对称性的理解，博士毕业后加入研究院。

2024年两人先后入职。徐丽成先完成通用反应预测模型，覆盖产率、选择性和合成路线规划，相关成果发表于《Nature Machine Intelligence》并登上封面；随后，他将高阶等变图神经网络引入扩散模型，解决过渡态生成难题，相关模块UniTS发表于《Nature Communications》。安俊逸则负责化学空间通用表征模型，参与“燧人”系列基座建设，并通过扩散算法渐进压缩分子构象，使模型在2026年初的宏观任务测评中大幅领先竞品。

两人的研究最终在2025年底启动的“浑天绫”科研Skills平台上汇合：燧人模型提供反应预测和过渡态生成能力，Agent负责串联工具，实验室则承担真实验证。徐丽成将安俊逸的工作概括为理解分子原子等微观单元的“基座”，安俊逸则认为徐丽成负责把分子能力、获取方式及反应机理连接到现实实验中的“桥梁”。