能源研究技术平台（DNL20）倾力打造的能源催化表征大模型已正式上线。为帮助广大科研人员更好地了解并使用这一智能工具，现对其核心能力与使用方式做进一步介绍。

1. 硬核技术路线：多维度构建智能表征底座

   能源催化表征大模型以“大模型 + 知识库 + 专家系统”为核心技术架构，实现从数据整合到智能应用的全链路赋能：

• 底层基座搭建：依托 Dify 框架集成 Qwen、Deepseek 等主流大模型，保障核心智能交互能力的高效与精准；

• 全域知识融合：通过 ThinkDoc 构建八大专业知识库，涵盖文献知识库（催化材料、能源材料、电池材料、生物材料、有机材料、理论计算）、专家经验知识库、仪器信息知识库，打破数据孤岛，实现催化表征领域全维度知识聚合；

• 系统协同联动：无缝对接 CataAI 表征专家系统，打通大模型与专业表征工具的数据通道，实现智能决策与实验执行的闭环流转。

二、核心功能全覆盖：赋能能源催化研究全流程

模型聚焦能源催化表征场景，覆盖从实验设计到结果优化的完整科研链条，针对性解决传统表征流程中效率低、经验依赖强、数据解析难等共性痛点：

✅ 表征方案智能设计：根据目标反应体系与催化剂合成需求，结合领域知识库和专家经验，自动生成个性化、可执行的表征实验方案，减少盲目试错；

✅ 表征流程精准指引：全程指导表征实验，涵盖电镜、光谱、质谱、XRD、XPS、物理吸附等多类基础物性表征环节，实时解答实验操作疑问，降低实验操作门槛；

✅ 表征结果智能分析：联动 CataAI 表征专家系统，自动解析各类表征数据，挖掘数据背后的催化性能规律，大幅提升数据分析效率与准确性；

✅ 结果优化迭代建议：基于表征结果，结合领域前沿理论与历史案例，给出催化剂性能优化方向与改进方案，加速高性能催化剂研发进程。

三、双端便捷访问：随时随地开启智能服务

为适应不同科研场景下的使用习惯，能源催化表征大模型提供线上 + 线下双通道访问方式，方便研究人员高效获取智能服务：

�� 线上平台访问：登录能源研究技术平台官网（https://errd.dicp.ac.cn/）或直接访问大模型服务入口（http://charai.dicp.ac.cn），即可随时开展智能表征咨询、方案设计与结果分析。

�� 线下终端体验：前往能源基础 5 号楼一楼大屏幕，通过可视化终端交互，完成表征需求提交、结果查询与方案优化，适配现场实验对接场景。

平台将持续迭代知识库与功能模块，，构建更全面、精准、高效的能源催化智能表征生态，并进一步联动智能化实验室，打造一体化的能源催化表征智能体，助力能源催化研究迈向更高水平的智能化与自动化。