"生化环材"这番话，近来常被一些人贴上"天坑专业"的标签。这种看法并非空穴来风：实验周期往往很长，重复操作成为常态，成果转化速度慢，就业预期与现实情况也存在差距。这种情况，让不少青年学子倍感迷惘。
我在本科时期就已在化学实验室从事实验工作。那时最大的动力源于好奇心和科研热情，但偶尔也会感到单调乏味：大量称量、配液、反应、清洗、表征，这些重复而简单的操作。那时我曾认定，以劳动密集型为特征的化学实验范式注定要走下坡路。因此在攻读博士学位时转向了计算领域。后来随着科研的深入，逐步明白材料化学并非一个狭窄的学科门类，而是融合了物理、化学、生物、工程、计算以及制造等多个领域的交叉学科。它探索的是物质世界如何被认识、被设计、被改造，研究范围几乎涵盖所有自然科学分支。
2016年，我有幸结识了国际知名人工智能机器人专家徐扬生校长，就材料化学实验中机器人的应用展开深入探讨，从中获得诸多启发。于是很快就在香港中文大学（深圳）建设了国内首台化学机器人。这台机器人能够胜任繁重、重复、危险的实验操作，AI系统也可以从海量实验数据中协助科研人员发现规律、提出假设、优化研究路径。这几年我和我的团队一直在致力于推动一项关键工作：将原本依赖研究生手工操作的实验流程，转变为自动化、智能化、闭环迭代的科研新模式。"生化环材"领域的科研工作者和从业者，将不再被繁琐的实验细节所束缚，可以将更多精力投入到问题定义、机理理解和重大创新中去。
放眼全球，最顶尖的AI企业与研究机构正将实验中的科学智能作为战略重点。美国也启动了以AI和机器人为基础的国家级"创世纪"计划，目标就是要重构科研范式，全方位加速从假设到发现、从实验到产业化的进程。这表明，未来科技竞争不仅是算法的较量，更是科学数据、实验平台、自动化装备和跨学科人才的全方位竞赛。
所以评价"生化环材"是否为"天坑"，不能局限于传统实验室的旧模式，而要考察所在院校和平台是否完成了智能化升级。对于那些具备AI、机器人、高通量实验、计算模拟、数据平台和产业转化能力的高校而言，"生化环材"绝非天坑，反而是最能拥抱未来科技革命的专业类型之一。甚至可以说，在这些条件成熟的院校，该领域将是最具发展前景的专业之一。这也向高等院校提出了更高要求：不能再沿用陈旧方式培养未来人才。"生化环材"专业需要与人工智能、机器人、自动化、数据科学等领域深度融合，让学生既掌握实验原理，又能运用计算建模技术；既能在实验室工作，也能操作智能设备；既具备科学思维，又拥有工程实践能力。唯有如此，才能将基础研究转化为国家核心竞争力，把"冷板凳"坐成"硬科技"。
专业冷热与否，最终取决于时代需求。面向生命健康、先进制造、能源转型、生态文明和国家安全等领域，"生化环材"肩负着不可替代的重要使命。当AI和机器人真正融入实验室工作，这些学科将从"人海实验"阶段迈向"智能发现"新纪元，从经验式研究走向数据驱动模式。今天我们重新审视生化环材，实际上就是在把握科技创新的未来方向。作者系香港中文大学（深圳）人工智能学院副教授
