核磁共振（NMR）是合成化学中最常用的结构鉴定手段之一。现有计算工具主要用于对给定候选结构进行模拟验证；当实验谱图与预期结构不符时，推演未知结构仍高度依赖化学家的经验与人工解析。如何利用人工智能实现从实验谱图到分子结构的自主推理，是智能化学研究的重要挑战。

SpecXMaster的研发源于化学与分子工程学院朱戎副教授课题组在实际科研中遇到的一次结构解析难题：原先推测的产物结构所对应的模拟核磁谱图与实验数据不符，但现有计算工具难以进一步确定其真实结构。尽管团队最终揭示了意料之外的羰基迁移过程，但这一经历凸显了传统计算工具在“已知结构验证”与“未知结构推演”之间的能力断层，也成为团队探索人工智能辅助结构解析的起点。

围绕这一难题，朱戎课题组联合北京大学鄂维南院士团队、深势科技、北京科学智能研究院，构建了包含超过330万条超大规模实验核磁数据的NMRexp数据库（Sci. Data, 2025, 12, 1954）。在此基础上，团队进一步开发了智能结构解析平台SpecXMaster，将数据库检索、候选结构生成、核磁预测和化学推理等环节整合为自动化工作流程，使系统能够综合谱学证据，自主迭代生成并修正结构假设。

SpecXMaster工作示意图

目前，NMRexp数据库已成为业内数据基座和评测标准，SpecXMaster亦已在真实科研场景中展开应用。对于最初促成该研究、曾耗时数周才人工解析的重排产物，SpecXMaster仅用1分钟即给出了正确结构；在另一项研究中，该平台成功解析了钯催化炔基环丙烷开环反应中的意外产物，并启发了一种新的1,4-开环聚合方法（Angew. Chem. Int. Ed., 2025, 64, e202520974）。截至2026年7月，平台上线仅3个月便服务超过2000名用户，完成逾1万次结构解析任务。目前，SpecXMaster与NMRexp均已面向全球科研人员免费开放，并已深入融合到北京大学、上海交通大学等高校的本科生教学中。

该评述以“SpecXMaster: A journey toward intelligent structure elucidation”为题发表在《化学》（Chem）“幕后故事”（Backstory）栏目。文章第一作者是北京大学化学与分子工程学院博士研究生王俊杰，通讯作者是朱戎。该研究得到新一代人工智能国家科技重大专项、国家自然科学基金委、北京市自然科学基金及AISI-NUS联合研究计划的支持。

SpecXMaster：https://specxmaster.bohrium.com

NMRexp：https://nmr.jun-jie.wang

朱戎课题组主页：https://www.chem.pku.edu.cn/rongzhu/index.htm