能源大变局：赵东元院士的远虑与创新

8月20日，赵东元院士受邀做客“AI时代的科技创新与管理变革——2025复旦管理案例工作坊”，并向与会的40多位高校教师及百名企业家校友发表“未来能源与智能材料”的主题演讲。赵院士就我国能源形势的远虑与近忧、新材料于能源变革技术的作用、基础科研难题及AI背景下的研究新范式进行了系统阐述。

时间是如何开始的？

宇宙大爆炸理论认为，在约138亿年前，我们现在的宇宙从一个密度无限大、温度无限高、体积无限小的奇点中诞生。著名物理学家斯蒂芬・霍金就此曾提出一个大胆的观点：时间和空间是在宇宙大爆炸的那一刻同时诞生的，在大爆炸之前，时间的概念并不存在。

根据宇宙大爆炸理论，我们人类的起源和宇宙的起源在同一个起点上，在此之前的世界乃是一片虚无。大爆炸这个起点凝聚了无数的能量开始膨胀，在最初的几微秒内，宇宙的温度高达数万亿度，此时的宇宙就像一锅炽热的“粒子汤”，充满了夸克、胶子、轻子等基本粒子，这些粒子在极高的能量下不断产生和湮灭。在这个阶段，物质和能量相互转化，整个宇宙处于一种纯粹的能量与物质相互交织的动态平衡之中。大爆炸后不久，在暴涨阶段，量子涨落被放大，成为宇宙结构形成的起源。经过几个演变过程，大约10秒后，氢、氦类稳定原子核，就是我们所熟悉的化学元素终于形成了。

当我们回望宇宙的起源，那个被称为大爆炸的一刻，似乎一切能量和物质是从虚无中突然涌现，然后构筑了我们现在每个人身处的现实世界。所以，我们生活的世界，本质上是一个能量世界。事实上，能量和能源对现代社会如此重要，几乎可以说是当代文明的动力和源泉，是人类活动的物质基础，也是现代社会经济发展的重要支柱。

#1

新能源三角难题——仍将长期处于对一次能源的依赖 

按基本形态分类，能源可分为一次能源和二次能源。一次能源即天然能源，指在自然界现成存在的能源；二次能源指由一次能源加工转换而成的能源产品，如电力、煤气、蒸汽及各种石油制品等。一次能源又可分为可再生能源（水能、风能及生物能等）和非可再生能源（煤炭、石油、天然气、油页岩等）。我们目前所使用的主流能源，主要是不可再生的一次能源，如石油、天然气和煤炭，它们都与碳有关，被称为碳基能源。

仔细观察三大能源在全球的分布情况，我们必须认识到，当前超过80%的能源依然依赖于碳基能源化石燃料三巨头：煤、石油和天然气，我们将处于并将长期处于对一次能源的依赖中。因此，从能源消费的大趋势看，碳基能源在可再生能源面前仍然是主流。

当然，目前可再生能源比例呈增长势头，其中有45%的增长来自中国，但实事求是地说，其发展仍面临着诸多挑战。当下，一次能源的高效、清洁利用是必然路径，全世界都在促进各种一次能源间的结构优化，而其中，我们所从事的化学化工、材料发展研究领域是一次能源高效、清洁利用的重要支撑。

如今的能源消费大市场中，石油仍长期保持主流能源地位，截至2020年底，全球已探明石油储量为17,320亿桶。根据2020年的储产比，全球石油还可以维持现有的生产消费50年以上。将来有没有出现石油能源危机的可能？对这个说法我存疑，因为近年世界各地大油田的新发现一直没有断过，曾经沙特的石油储量稳居世界第一，但2001年委内瑞拉的总石油储量已经超过了沙特。20世纪初以来，加拿大的阿尔伯塔省和伊朗都陆续发现了规模庞大的油田，就目前的情况来看，尽管世界能源消费对石油的依赖性极高，但前景并不短缺。在我眼中，能源危机这一说法并不成立。

建设一个以由化石能源引领的绿色、低碳能源体系，是全球可持续发展的根本需求，是人类命运共同体的物质基础。从能源大势看，消费需求不断增加，但速率放缓，天然气和可再生能源比例增加，碳排放不断降低。在能源来源选择上，各国都有自己的侧重：在北美，美国着重非常规天然气/油；欧洲强调可再生能源，德国关闭核电，重点发展风能和光能，而法国以核电为主；在南美，巴西以生物质能为发展方向。关于目前一直被诟病的二氧化碳，二氧化碳的排放80%来自能源。以煤炭为例，燃烧1吨煤会产生3.7吨二氧化碳。但我们也要意识到，农作物缺少二氧化碳是不能存活的，农业丰收需要二氧化碳，植物需要通过光合作用产生我们需要的葡萄糖、蛋白质。二氧化碳是不是造成“温室效应”的主因，也值得商榷。二氧化碳是数量最多的温室气体，约占大气总容量的0.03%，但其他种类的气体也会产生温室效应，其中有的气体造成的温室效应比二氧化碳还强。如，每分子甲烷的吸热量是二氧化碳的20多倍，一氧化二氮(N₂O)更高，是二氧化碳的270倍。国际能源署（IEA）公布的一项新的工业甲烷排放分析发现，大气中的甲烷浓度自前工业化时代以来几乎增加了三倍——比最重要的气体二氧化碳的增幅大得多。

至于我国能源面临的形势，可以说是既有远虑（能源资源短缺、环境污染严重），更有近忧（能源供给不足、能源效率低下）。中国是世界上最大的能源消费国，2023年，中国石油对外依存度为77%——超过红线27%，天然气对外依存度为44%。同时，中国的能源结构有待改进，煤炭仍是主要燃料，2022年占能源消费的56%，我国人均能源资源拥有量也较为低下。

这种高度的对外依存,使得我国的能源供给受到严重的地缘政治风险的影响和制约。诸多的石油出口国普遍存在着政治局势动荡不定的问题，我国的海外油气供给就可能受到干扰。

此外,中国有70%的进口原油要经过马六甲海峡这一“能源咽喉”。地缘政治纷争,都可能引发对该海域的控制权争夺,从而威胁到我国的油气进口。2022年俄乌冲突爆发引发国际天然气价格暴涨,也给中国的能源供给安全带来了巨大冲击。可以说,地缘政治因素已经成为中国能源安全的一个软肋。这需要我们有危机意识,保持底线思维。

同时，在我国实现双碳目标是一场硬仗。碳中和的目标实现，需要经济社会达到一定的条件和水平，发达经济体普遍在人均GDP为2.0万—2.5万美元时实现碳达峰，目前我国人均GDP仅1万美元，能源消费仍处于上升通道，没有时间重复发达国家“人均能源消费先快速增长-长时间饱和-逐渐下降”的历程，我们不能走西方产业空心化的老路，双碳目标目前形成倒逼能源及产业技术革命的态势。

此外，虽然发展速度很快，但新型可再生能源的发展目前还处于“婴儿”期，不可能在短时间内挑起未来能源的重担。我们都知道新能源目前还面临着“三角难题”：无法同时满足稳定供应、环境友好、价格低廉的三要素。加州大学戴维斯分校民用与环境工程教授黛比·尼迈尔（Debbie Niemeier）曾指出，按照目前的研究和开发速度，估计全球石油资源耗尽90年后，替代技术才能成熟。所以不可否认,在可再生能源快速发展的同时,化石能源在相当长时期内仍将是我国的主要能源供给。因此,如何实现化石能源的高效、清洁利用,也是未来能源技术革命的重点。

以石油为例,我们要通过技术进步,实现对原油的“吃光榨尽”。从清洁油品生产到重质油的高效利用,化学工艺的创新将是关键所在。同时，在煤炭利用方面，我们也要大力推进高效燃烧、高效发电，以及整体煤气化联合循环发电系统（IGCC）等多联产技术，并配合二氧化碳捕获和地下封存，最大限度降低排放。

#2

能源革命有赖新材料科技——化学家的力量

在全球能源版图中，一个令人震撼的数字静静躺在统计报告里：世界重油、超重油、油砂等非常规石油资源竟占据了全球原油总储量的70%！这些“沉重”的资源如同沉睡的巨人，蕴含着巨大的能量，却因开采和转化难度巨大而长期被冷落。与此同时，在常规石油炼制过程中，大量重质油和渣油作为“副产品”被产出，它们的高效利用一直是困扰石化工业的难题。

让我们先从一组数据开始理解问题的严峻性。原油按沸程可以分为四个等级：轻质原油（沸点小于200°C）、中质原油（沸点小于350°C）、重质原油（沸点大于350°C）和渣油（沸点大于500°C）。在我国的原油结构中，渣油平均含量高达47.8%，有些原油中渣油含量甚至达到65.8%。这意味着什么？我国年原油消耗量达到7亿吨，对外依存度高达77%。按照47.8%的平均比例计算，我国每年产生的渣油超过3亿吨，但清洁利用能力仅为0.49亿吨，利用率不足20%。换句话说，我们有超过80%的重质资源无法得到有效利用，大部分只能降级使用，比如用作铺路沥青，这无疑是巨大的资源浪费。面对这样的现实，我们化学家和材料科学家没有选择回避，而是深入到分子尺度的微观世界，用智慧在看不见的维度里“造孔”，为这些沉重的资源找到了轻盈转化的路径。

要理解化学家如何解决这个问题，我们需要回顾催化剂技术的发展历程。这是一部不断突破尺度限制的进化史。20世纪60年代，Y型沸石（孔径约0.8纳米）的应用开启了催化裂化的时代；70年代，ZSM-5分子筛（孔径约0.5纳米）实现了择形催化的突破；80年代，TS-1分子筛（孔径约0.6纳米）带来了绿色“零排放”工艺。这些技术进步带来了跨越式的经济效益，但也暴露出一个关键问题：传统微孔分子筛的孔径太小，当面对重油和渣油中的大分子时，就像试图让大象穿过针眼一样困难。90年代，我们首创的介孔分子筛的出现改变了这一切。孔径在2—50纳米的介孔材料，为大分子提供了足够的“活动空间”。这不仅仅是尺寸的简单放大，而是催化理念的根本转变。

“造孔之人”是我给自己的标签，我有一个职业习惯，看到别人做出了新的化合物，总是条件反射地琢磨：能否在上面打孔？这相当于拿个凿子，在看不到的微观世界里造孔。此“孔”非一般的孔，不是天然存在于大自然，而是通过化学反应“长”出来的，直径介于微孔（小于2纳米）与大孔（大于50纳米）之间。一颗小石头的表面积也就几平方厘米，但一克介孔材料铺展开，表面积可达到几百甚至上千平方米，能在上面踢足球。

介孔材料的独特之处不仅在于巨大的比表面积，更在于其可调的孔径和优异的孔连通性。 通过调控材料的结构性质，可以为不同大小的分子提供定制化的反应环境，大大增加活性位点与反应物之间的接触机会。在介孔材料的基础上，我们进一步发展出了核壳纳米结构。这种设计将多种组分的不同功能有机整合在一起，就像一个微型的化工厂。

核壳结构具有四个独特的优势：首先是多功能化集成，不同的反应可以在同一颗粒的不同区域进行；其次是壳层活性最大化，能够节省贵金属原料；第三是强大的界面协同作用；最后是结构的丰富性，可以设计出空心结构和蛋黄结构等复杂形态。

在重油催化裂化的应用中，这种设计展现出了惊人的智慧：重油首先在大孔径、弱酸性的外壳材料作用下分解成较小的碎片，然后这些碎片进入小孔径、强酸性的内层材料，进一步裂化成小分子的烯烃和烷烃，最终得到高质量的清洁燃料。

经过十年的不懈努力，我们成功创制了多级孔核壳结构微-介孔催化剂（中石化命名为FC系列）。FC-38分子筛已经实现千吨级生产，这标志着从实验室克级制备到工业吨级生产的巨大跨越。在齐鲁石化56万吨/年的加氢裂化装置中，这种新型催化剂与传统UOP催化剂相比，中间馏分油收率提高了1.5%。这个看似微小的提升数字背后，蕴含着巨大的经济价值。如果这项技术在全国推广，每年可增产150万吨航空煤油和柴油。按照每吨6000元的价格计算，仅此一项就能创造90亿元的直接经济价值。

在渣油处理方面，我们还开发出了更加先进的沸腾床技术。这项技术首次实现了微球形沸腾床催化剂载体的规模化制备，微球形催化剂的容金属能力提高了100%以上，流化性能提高了10倍以上。STRONG沸腾床工业化示范装置的成功运行，标志着这项技术的成熟。装置一次性打通了全技术流程，完成了长周期运转试验，单程渣油转化率达到了惊人的78.6%。5万吨/年的工业化示范装置累计运转时间超过8000小时，技术稳定性得到了充分验证。

目前，200万吨/年和300万吨/年的沸腾床渣油加氢工艺包已经通过审查。这项液体介孔基悬浮床渣油加氢裂化催化剂技术，可以说是石油化工产业中的一场革命。

我们至今创造出了19种以FDU（复旦大学）命名的新型介孔材料，新材料的创制是未来能源变革新技术发展的重要基石。和艺术家突发灵感一样，我们也想给万物“造孔”，赋予它们催化、物质传输等功能。材料科学很少遵循简单的规则，正是这种复杂性给了科学家们无限的创造空间。在这个看不见的微观世界里，每一个精心设计的孔道，每一个巧妙构建的结构，都可能成为撬动能源革命的支点。化学家的力量，就蕴藏在这些看似渺小却又影响深远的创新之中。

#3

科研很苦坚持很酷——基础科研难题与AI驱动的新范式

化学这门学科没有数学那么“精确”，也没有物理那么“高大上”，很多时候看不见摸不着。我们一代代化学研究者，都是在黑暗中慢慢摸索前进。比如，仅仅为了弄清楚空气的组成，人们就前前后后花了300多年的时间。化学家要充满想象力，要有做探险家的能力。与此同时，化学也是合成的艺术，是一门艺术的科学，需要被传承和创新。

我曾看见我的学生们的实验服背后印着“科研很苦坚持很酷”这句话。做科研，要有坐冷板凳的思想准备。我也和不少诺贝尔奖得主讨论过，大家都有一个共识：在科研上，智商并不是最重要的，还得靠努力，靠对科研的热爱。我希望我培养出来的学生不仅具备专业知识，还应具备创新的思辨思维和问题解决能力。

好奇心是人的本能，每个人都有。但真正要在科学上有所作为，我觉得最重要的就是“爱”。这份爱不是简单的兴趣，而是一种从内心生发的理性思考。这种驱动力强烈到你愿意为它付出所有。直到今天，我总是随身带个本子，记录下一闪而过的想法，有时半夜突然有了灵感，我就恨不得立刻赶到实验室。对科学的热爱和执着，才是推动人类认知边界不断扩展的根本动力。

我一直以为成才的学生不是教出来的，而是自己悟出来的。我还和我们学校教务处的同事打趣，我们应该是“教悟处”，能点拨学生，让其开悟。就创新思维而言，最不缺乏的就是标准答案。从这个角度来说，我们需要破除师道权威，老师说的不一定都对，要敢于质疑，我每次给学生布置的作业都是思考题，并没有标准答案。

从这个角度来说，中国的基础科学之所以到目前为止还是比较落后，原因在于我们缺乏原创性的思想和蓬勃的想象力。从具体门类上看，我们只是在材料、化学领域的研发上还比较领先，但在物理、数学、化学的基础理论上，还极度缺乏原创性，因此，即便经济再发展，如果中国人不发展思想和创新，就不能保持领先。还有一个关键的要素是，科学研究不能太功利了，否则就像试图展翅飞翔的老鹰，始终脚上拴着铅球，无力翱翔天际。科学和技术是要分开看的，如果太追求实用和应用的目标，没有笛卡尔、伽利略这样的异想天开的科学家精神，往往科学的发端就很难产生。

想象一下，你是一位材料化学家，手里有一堆看起来毫不相关的数据：有些是显微镜下的精美图片，有些是密密麻麻的光谱曲线，还有一些是复杂的三维结构模型。你的任务是从这些“乱七八糟”的信息中找出规律，设计出下一代电池材料或者超导体。这听起来是不是有点像在一个巨大的拼图游戏中，试图用不同形状、不同颜色的碎片拼出一幅完整的画面？

这正是我们每天面临的挑战，这个挑战可谓困难重重。

难题一：数据的“联合国”难题

材料研究的第一个拦路虎，就是数据的标准化问题。由于设备、环境和操作人员的不同，数据差异很大。不同的实验会产生各种各样的数据类型：包括图像、光谱、结构数据等。这就像是一个“数据联合国”，每个“成员”都说着不同的语言。这不是因为材料本身有问题，而是因为每个实验室使用的设备型号不同、测试环境的温度湿度不同，甚至操作人员的手法都不一样。标准化是数据共享、可重复性和科学进步的基础。没有统一的数据语言，再精妙的发现也可能被埋没在数据的巴别塔中。

难题二：简单公式的“一厢情愿”

传统的研究思维试图用简单、精妙的公式或定律来解释复杂的问题。 这种思维方式在物理学的经典时代确实创造了奇迹——牛顿三定律、爱因斯坦的质能方程E=mc²，这些简洁优美的公式揭示了宇宙的深层规律。但是，当我们面对复杂的材料系统时，这种“一公式打天下”的思维就显得有些力不从心了。以20世纪40—60年代从锗到硅半导体技术变迁史为例，材料科学很少遵循简单的因果关系。硅之所以最终战胜锗成为半导体工业的基石，并不仅仅是因为某个简单的物理参数更优越，而是涉及材料的制备工艺、成本控制、器件稳定性、产业配套等一系列复杂因素的综合作用。强迫这种叙述往往会导致对整个系统的错误理解。这就像试图用一个简单的天气公式来预测台风的路径——看似逻辑清晰，实则南辕北辙。

难题三：还原论的“拆解困境”

第三个难题是研究心态的局限性。占主导地位的传统方法是还原论：把一个复杂的系统分解成最简单的部分，把整体变成组件，把复杂变成简单。这种方法就像拆解一台精密手表——我们把它分解成齿轮、发条、指针等零件，研究每个零件的功能。但是，还原论对于复杂的系统常常是失败的。在简化过程中，有关零件如何相互作用的关键信息丢失了。这就像我们把一个交响乐团的演奏“还原”成每个乐手的单独演奏。虽然我们可以分析出小提琴的音色、大提琴的节拍、圆号的音量，但是当这些乐器合奏时产生的和声共鸣、情感张力，却在这种“分解”中完全消失了。材料的宏观性能往往来自原子、分子层面的协同效应，这种协同效应无法通过简单的“拆分研究”来理解。

难题四：实验室与工厂的“两个世界”

实验室学术的目标是新理论、创纪录的表现；而商业世界的目标是：产出率、一致性、稳定性、成本……实验室和工业之间有巨大的鸿沟。在实验室中，我们可以创造“按需”奇迹；但在工厂中，实际需求往往无法满足。我一直觉得我如果参与科创成果引发的初创企业运营，只能当CTO（首席技术官），做不了CEO（首席执行官），我不懂管理。

面对这四大难题，传统的研究方法似乎已经遇到了瓶颈。但是，人工智能的出现为我们开启了一扇新的大门。

材料研究本质上是一个复杂的系统，具有非线性相互作用、多尺度特性、不可预测性和敏感性等特征。传统的还原论在这里确实有着明显的局限性。科学研究需要新的范式。人工智能擅长处理高维、多尺度信息数据，它可以揭示参数之间复杂的相关性，并揭示传统方法经常忽略的模式。

从试错到智能，人工智能正在开创材料设计和合成的新时代，其基础是数据、模型和计算的深度融合，核心方法是数据和知识的共生驱动，目标是实现端到端材料开发。我眼中的人类科学发展经历了五个阶段：第一代经验科学，第二代基于模型的理论科学，第三代计算科学，第四代大数据科学，第五代人工智能。当下，我们正站在第五代科学革命的门槛上。

2023年，《自然》杂志发表了两篇背靠背的文章，展示了AI在材料科学领域的突破性进展：Google DeepMind的GNOME模型和UC Berkeley的A-Lab系统。GNOME模型和自主实验室（A-Lab）系统极大地提高了发现和合成新型无机化合物的速度和准确性。通过数据、模型和计算的深度融合，已发现超过220万个稳定结构，预测精度超过80%。更令人惊叹的是，A-Lab实现了自动化合成，将几个月的人工工作缩短为一天。在短短17天内，就创造了41种新材料。这些新物质现在成为下一代电池、计算机芯片、陶瓷和电子产品的有力候选者。

这种效率的提升是革命性的。正如现在我们利用AI可以设计出200多种晶体材料，而在以前，实验室里满负荷运转要不断试错，需要花掉10年甚至更长时间。DeepMind的联合创始人德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）曾说：AI+Science是通往AGI（通用人工智能）最有前途的路径之一。

科学研究是人类最高效、最优质的知识生成过程，它能生成关于宇宙深刻规律的、具有绝对“现实世界真实性”的知识。回顾历史，人类社会的每一次革命都重塑了我们的能力：农业革命解放了我们的基本生存能力，工业革命解放了我们的体力劳动，那么人工智能革命是否将解放我们的认知能力？在材料研发领域，人工智能已经显示出了强大的潜力。通过自主开发的LASP计算软件，科学家们实现了复杂催化体系的大规模精准模拟，指导高性能催化剂开发。新一代人工智能理论模拟方法，实现了基于人工智能的10万原子、纳秒量级的高精度模拟。这种计算能力在过去是不可想象的。

在这个激动人心的变革时代，我们也需要保持清醒的头脑，基础研究急不来。爱因斯坦曾经说过，提出一个问题往往比解决一个问题更为重要。在AI时代，这句话依然适用。我们需要的不仅仅是更强大的计算工具，更需要突破性的思维和持续的探索精神。科学的每一次重大突破，都是一个人或者极少数人对人类共识的挑战。新实验结果催生的新理论往往是突破性的、跳跃式的，不可能从已有共识中演绎出来。常规科学是演绎的，而革命性的科学思维是破坏性的、超逻辑的。

在这个从试错到智能的伟大转折点上，我们既要拥抱AI带来的无限可能，也要坚持“只问是非，不计利害”的科学精神，保持热爱，保持好奇心，令创造性成为未来中国重要的文化基因。