在工业 4.0 浪潮的推动下，智能化正在重塑各行各业的研发范式。微流控芯片技术作为化学合成与生命科学领域的核心工具，凭借其微型化、集成化、高精度可控性和快速热质传递等优势，已广泛应用于生物医学、化学反应、材料合成和医疗诊断等场景。然而，传统微流控芯片的设计与优化长期依赖研究人员的经验积累，存在实验重复性差、优化过程耗时耗力、高通量探索效率受限等瓶颈。人工智能技术的引入，为破解这些难题提供了全新路径，AI 辅助微流控技术正成为该领域不可逆转的发展趋势。
1. 微流控芯片的制造基础与材料体系
微流控芯片的制备是整个技术链条的起点。目前主流的微流控芯片材料包括聚二甲基硅氧烷（PDMS）、玻璃、COC、COP、PMMA 以及硅基材料等。其中，PDMS 芯片因其优异的生物相容性、光学透明性和弹性，成为实验室研究中最常用的选择。PDMS 芯片的制备通常涉及光刻胶模具制作、PDMS 浇筑、固化脱模、打孔以及 PDMS 等离子键合等关键步骤，专业的 PDMS 芯片加工平台和 PDMS 键合对准平台能够显著提升芯片的制备精度和一致性。
在更高精度的应用场景中，MEMS 加工工艺发挥着不可替代的作用。微纳加工技术涵盖光刻、电子束光刻、深硅刻蚀、镀膜、阳极键合等多种工艺手段，能够实现微米乃至纳米级别的微流道加工。微纳加工平台和 MEMS 代工服务为科研机构和企业提供了从芯片设计到流片量产的完整解决方案。此外，芯片表面修饰也是微流控芯片制备中的重要环节，通过醛基化修饰、氨基修饰、PEG 修饰、环氧基修饰以及亲水修饰或疏水修饰等手段，可以精准调控通道内壁的表面性质，满足不同生物分子固定和流体操控的需求。
2. 人工智能核心算法在微流控系统中的应用框架
微流控领域常用的人工智能模型主要分为四大类：树基模型、支持向量机（SVM）、深度学习和强化学习。树基模型包括决策树、随机森林和 XGBoost 等，其最大优势在于极强的可解释性，能够帮助研究人员从模型中反推影响液滴生成或材料合成的关键特征，进而探究底层物理机制。支持向量机则对高维、非线性数据具有良好的鲁棒性，特别适用于中小型复杂数据集的回归与分类任务。
图 1 (a) 常用树模型原理图; (b) 支持向量机原理图; (c) 深度学习中人工神经网络原理图; (d) 强化学习模型原理图
深度学习是微流控图像分析的主力军。卷积神经网络（CNN）通过卷积和池化操作自动提取图像特征，已广泛应用于液滴追踪、气泡识别、流型分类和细胞检测等任务。循环神经网络（RNN）则擅长处理时间序列数据，可用于分析细胞运动轨迹和反应动力学过程。强化学习作为一种通过试错学习最优策略的算法，在微混合器自动设计和反应条件优化等顺序决策问题中展现出独特优势。这些算法与微流控芯片的结合，构成了从数据采集、预处理、模型训练到性能评估和迭代优化的完整工作流程。
3. AI 辅助液滴生成与微反应器优化设计
液滴微流控芯片是微流控技术的重要分支，能够快速生成尺寸均一、单分散性良好的微液滴，每个液滴均可作为独立的微反应器。然而，液滴生成过程受流体性质、流速、微通道几何结构等多重因素影响，传统设计方法依赖大量试错实验。人工智能的引入从根本上改变了这一局面。
图 2 (a) 从实验中提取相关信息作为模型输入和输出（W 为主通道宽度，Lw 为毛细管尖端到对应微通道壁的距离，H 为主通道高度，D 为毛细管
内径，rm 为主通道中线的半径，A 为各通道的截面积，Q 为流量， 为流体密度， 为流体的动力黏度， 为表面张力系数，d 为通道水力直径，n 为所
取液滴数量）；(b) 构建可解释的树基模型；(c) 采用 SHAP 从模型探索输入对输出的影响[15
研究人员通过构建不同微通道参数下的液滴尺寸和频率数据集，训练 XGBoost 等预测模型，可实现对液滴生成性能的高精度预测，部分模型的 R² 可达 0.988。更重要的是，结合 SHAP 等可解释性分析方法，研究人员能够量化各输入特征对液滴尺寸的影响程度，从机理层面揭示液滴生成规律。在流型识别方面，基于 CNN 的液 – 液两相流型识别平台平均准确率超过 99%，数小时即可完成人工数日的工作量。迁移学习的引入进一步将所需标注数据从数千组降至 40 张，训练时间缩短至约 10 分钟，为小数据集场景下的模型部署提供了可行路径。
图 3 (a) 液–液两相流型识别平台实验装置示意图[33]; (b) 迁移深度学习与普通深度学习的对比; (c) 液滴和气泡追踪中迁移深度学习和普通深度
学习训练模型的评估结果[34]
在微反应器设计领域，人工智能同样带来了革命性变化。传统 CFD 模拟单次计算需 24 小时，而结合代理模型的机器学习方法可将计算时间降至毫秒级，同时保持相当的预测精度。强化学习智能体与神经网络代理模型的结合，实现了微混合器尺寸参数的自动优化，单个模型优化仅需 0.1 秒左右。大语言模型的加入更是催生了 “Chat-microreactor” 等创新工具，能够从海量文献中自动提取微反应器设计的关键参数，辅助研究人员快速完成方案设计。
图 4 (a) ML 模型框架; (b) 利用强化学习进行微混合器自动化设计的流程图[23]; (c) Chat-microreactor 工作流程概述[41
4. AI 驱动功能微纳材料合成与微尺度化学反应
图 5 (a) 基于决策树引导实验设计的工作流程图和方法说明（k1 为成核常数，k2 为生长常数，St. temp.为储存温度，De 为迪恩数，Re 为雷诺数）[47];
Gryffin 算法指导的自动化合成平台 (b) 2D 和 (c) 3D 示意图（(1) 装有试剂溶液的容器、(2) 分配泵、(3) 振荡泵、(4) 振荡微流反应器、(5) 流通池、
(6) 光源、(7) 光谱仪、(8) 废液容器、(9) 样品收集出口）[11]
微纳材料在光电、化工、能源等领域具有不可替代的作用，而微流控技术为微纳材料的可控合成提供了理想平台。然而，材料合成受温度、pH、浓度、流速等多参数协同影响，传统优化方法效率低下。人工智能通过构建粒径预测模型，能够高效分析各反应条件对微纳颗粒尺寸的影响，快速锁定最优合成区间。针对实验数据稀缺的问题，生成对抗网络（GAN）数据增强方法可将决策树和随机森林模型的 R² 从 0.87 和 0.77 分别提升至 0.96 和 0.89，显著提升了稀疏数据场景下的预测性能。
图 6 (a) DRO 模型的展开可视化示意图[53]; (b) 自动化实验系统的系统架构图和实验流程图; (c) 自动化聚合反应平台示意图[12
更进一步，自动化微流控合成平台实现了从 “预测” 到 “决策” 的跨越。基于 Gryffin 算法的自驱动纳米颗粒合成平台，仅需 100 次和 30 次实验即可分别确定大尺寸和小尺寸金纳米颗粒的最佳合成配方，全程无需人工干预。在化学反应领域，自动化微流控系统单日可完成 12000 个反应条件的大规模筛选，将传统单人单日不足 10 次的实验通量提升了三个数量级。深度强化学习模型 DRO 可在 30 分钟内找到微液滴反应的最佳条件，而自动化聚合反应平台则将最佳反应条件的发现时间从数周缩短至数小时，同时大幅减少试剂消耗和三废排放。
5. AI 与微流控在生物医学领域的深度融合
微流控芯片技术高精度、低试剂消耗、生物相容性好的特点，使其成为生物医学研究的理想工具。类器官芯片和 3D 细胞培养芯片作为当前的研究热点，能够在微尺度上模拟人体器官的生理微环境，为药物筛选和疾病建模提供了更接近体内真实状态的实验平台。单器官芯片、多器官芯片以及肝、肺、肾、脑、血管等特定器官芯片的开发，正在推动体外模型从单一组织向复杂人体系统模拟演进。细胞共培养芯片和细胞分选芯片则为细胞间相互作用研究和稀有细胞富集提供了高效手段。
图 7 (a) 用于安全捕获卵母细胞的微流控芯片（R 为水力阻力，Lc 为通道长度，H 为通道高度）; (b) 特征相关性分析热力图[57]; (c) 用于提取
CTC 轨迹的超均匀微流控芯片; (d) 用于分析 CTC 细胞轨迹数据的循环神经网络示意图（L 代表序列长度）; (e) 用于分析 CTC 细胞轨迹数据的卷
积神经网络示意图（L 代表序列长度）[60]
人工智能的加入进一步释放了微流控生物芯片的潜力。在细胞质量评估方面，研究人员设计了用于卵母细胞安全捕获的微流控芯片，结合随机森林模型实现了 76.1% 的质量预测准确率，而检测成本仅为传统动态显微系统的二十分之一。在循环肿瘤细胞（CTC）检测领域，基于 PDMS 超均匀微流控芯片提取的细胞运动轨迹数据，结合 RNN 和 CNN 算法可实现 84% 的 CTC 分类准确率，且无需传统的荧光标记，大大减少了细胞损伤和人工工作量。在细胞检测方面，混合深度神经网络模型对双相微流控系统中凝集程度的自动量化准确率高达 99.24%，展现了深度学习在微流控生物传感中的强大能力。
6. 行业发展趋势与未来展望
人工智能与微流控芯片技术的融合正处于快速发展阶段，但仍面临诸多挑战。首先，微流控芯片的可扩展性和标准化程度不足，多数实验室原型难以实现大规模工业化生产，推动标准化协议和高通用性接口的开发是行业发展的迫切需求。其次，小数据集问题普遍存在，催化反应、细胞检测等场景数据获取成本高昂，发展适用于小数据集的高精度模型、无标签和半监督学习方法是未来的重要研究方向。第三，端到端深度学习模型的开发将跳过人工特征提取环节，让模型直接从原始图像或视频中自主学习关键特征，有望显著提升预测精度。最后，高度集成化的智能微流控系统是终极目标 —— 将人工智能模型嵌入微流控控制单元，与传感器、计算单元整合为自动化闭环平台，实现全程无需人工干预的实时、便携式智能操作，彻底革新微流控技术的应用模式。
随着微流控芯片定制加工能力的不断提升和人工智能算法的持续演进，这一交叉领域正在从实验室研究加速走向产业应用。无论是液滴微流控芯片的高通量筛选、玻璃微流控芯片的精密分析，还是数字微流控平台的自动化操作，AI 的深度融入都将为微流控行业带来前所未有的效率提升和创新空间，最终推动 “AI 化学家” 和智能芯片实验室的全面实现。
参考文献：https://doi.org/10.13374/j.issn2095-9389.2025.12.29.002
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