问题——在原子与分子尺度实现“按键施工”，一直是精密制造与表面化学的重要目标；扫描隧道显微镜不仅能分辨材料表面原子结构，也可在特定条件下操控单个分子。但传统操控方式对经验依赖很强：反应路径常需反复试探，参数窗口窄、容错率低；多步反应更容易受到探针状态和环境扰动影响，效率与可重复性因此受限。如何让仪器从“看得清”更做到“做得准、做得稳”，成为该领域的关键难题。 原因——针对单键选择性操控此核心瓶颈，研究提出以数据驱动的自主决策替代人工试错。单键选择性的表面操控本质上是高维决策问题：电压、电流、探针位置等变量相互耦合，可触发目标反应的参数范围极窄；训练或探索阶段的大量无效尝试会使“负反馈”占主导，算法容易趋于保守，难以获得稳定提升。同时，实验系统会动态变化，探针状态、样品局域环境的微小漂移都可能让同一指令产生不同结果，要求控制系统具备在线适配能力，也对软硬件协同提出更高要求。 影响——研究团队以四溴代卟啉分子在Au(111)表面体系为对象，搭建自主反应调控流程，实现单分子尺度的多步反应与单键级选择性控制，有关成果发表于国际期刊《Nature Communications》。论文由朱志文担任第一作者，上海大学材料基因组工程研究院独立完成，孙强教授为通讯作者。该工作的价值在于，将单分子操控从依赖个人经验的“手动操作”，推进为可复制、可扩展的自主执行框架，使自适应智能体能够在复杂条件下完成精细反应操作，为表面合成提供更通用的实现路径。业内人士认为，这一范式成熟后，有望提升原子级构筑的可重复性与规模化潜力，为量子材料、纳米器件与功能分子结构构建带来新的技术手段。 对策——为突破上述难点，团队在算法、数据与控制接口上进行了系统设计：一是利用目标分子的对称性特征，引入不变变换经验重放策略，通过生成数学等效的虚拟轨迹扩充训练样本，提高探索效率并降低训练过程中的“伪收敛”风险；二是围绕显微镜控制器通信接口开发定制化控制程序，对探针位置、电压、电流等关键量进行合理离散化，使算法决策能稳定映射为可执行指令；三是通过实验过程中的持续训练与动态更新，让模型随探针—样品体系状态变化及时修正策略，增强对真实实验不确定性的适应能力。研究也表明，这类突破离不开跨学科协作：实验制备与测试、算法开发与训练、理论计算与数据分析彼此牵连，任何环节不足都可能影响反应的可控性与结果一致性。 前景——从整体趋势看，材料表征与材料制造正加速走向一体化与自动化：高分辨观测产生数据，智能决策给出操作方案，精密执行完成构筑，形成“观测—学习—行动—再学习”的闭环。此次在单分子层面的验证表明，原子级精密制造有望从实验室里的“手工操作”逐步转向可迭代的工程化流程。未来若能在更丰富的分子体系与多样表面环境中稳定迁移，并进一步提高并行度与效率，相关技术有望在纳米结构构筑、催化机理验证、分子器件制造与新型量子材料制备等方向持续发挥作用。同时，建立统一评价标准与开放数据体系、提升跨平台兼容性，也将是该领域从“示范验证”走向“广泛应用”的关键议题。
这项研究成果标志着我国分子尺度智能化研究上取得重要进展。它实现了从精准观测到主动操控的深入跨越，展示了多学科协同在解决复杂实验控制问题中的价值。面向未来，更多原创性方法的出现将推动对应的技术加速走向可复制、可扩展的应用形态，并为高端制造与前沿材料研究提供持续支撑。