AI赋能MOF：从基础发现到产业革命

2025年10月8日，北川进、Richard Robson和Omar Yaghi因在金属有机框架（MOF）领域的卓越贡献，荣获诺贝尔化学奖。MOF历经三十余年发展，从概念探索到产业应用，已成为化学可计算的基础。

瑞典皇家科学院将2025年诺贝尔化学奖授予这三位科学家，以表彰他们在MOF研究中的贡献。MOF作为一种新型多孔材料，其巨大的空腔结构使得它在从沙漠空气中取水、净化水、捕获二氧化碳及储存氢气等方面展现出巨大潜力。

除了科学荣誉，MOF的意义早已超越了材料科学本身，它为人类重新理解物质世界提供了新的视角。当人类在分子尺度上发现“可编程”的三维空间时，化学逐渐从“发现”转向“设计”，并融合数据、算法和AI的逻辑。

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从配位聚合物到MOF：36年的化学探索

从上世纪80年代到2025年获奖，MOF的研究经历了从化学概念探索到体系化设计的三阶段演进。

1989年，Richard Robson首次提出三维配位聚合物的结构构想，用配位键将金属节点与有机配体连接成周期性网络结构，这种新型分子结构为后来的MOF研究奠定了基础。

随后15年里，Omar Yaghi和北川进团队分别在顶级期刊发表多篇论文，在结构构筑与功能调控方面取得革命性突破，确立了MOF这一新型多孔材料体系。

此阶段，学界开始在MOF基础结构上进行接枝等处理，北川进提出了“柔性框架”与“可调孔”概念，使MOF从刚性孔道材料转变为动态结构材料。

1999年，Yaghi创造了稳定的MOF-5，并证明可通过设计修改赋予其全新性能。这一成果推动了化学合成进入结构可预测时代。

近年来，MOF材料走向产业化，在气体储存、碳捕获和生物医学等领域展现出应用潜力。例如，基于MOF技术的“智能燃气网络”系统正在开发中，旨在实现气体轻量化运输。

当MOF遇上AI：化学与智能的共鸣

随着AI的发展，研究者开始探索“AI+MOF”的无限可能。南昌大学尤志鹏团队的研究显示，从2016年起，“AI+MOF”研究迎来爆发式增长。

MOF的“可调金属节点+有机配体+拓扑网格”结构使其成为可枚举、可参数化的研究对象。这种天然的模块化与可参数化特性使MOF成为“材料AI的理想对象”。

例如，韩国科学技术院的研究团队开发了深度生成模型MOFFlow，用于预测MOF结构的生成框架。而Yaghi团队推出的Agentic AI系统“MOFGen”，则用于从头生成并验证MOF结构。

此外，北京大学、哈佛大学等研究团队联合引入了SE等变扩散模型Building-Block-Aware MOF Diffusion，能够学习单个构建块的三维全原子表征，并显式地编码晶体拓扑网络。

结语

从Robson的三维配位聚合物雏形，到Yaghi与北川进建立的可设计框架，再到今日AI参与的自动化生成，MOF的发展轨迹几乎映照了化学从经验到计算、从结构到算法的演化史。

未来，随着生成式AI、量子计算和高通量实验平台的融合，MOF的研究或将进一步迈向“数据驱动”的新时代。