合成模拟器是一种用于模拟合成过程的计算工具，通过数字模型重现合成反应或工艺流程。它允许研究人员在虚拟环境中测试不同合成策略，从而优化实验设计并降低实际操作的风险与成本。
该工具的核心功能是提供可重复的虚拟实验环境，用户可输入初始原料和目标产物，系统通过算法预测可能的合成路径及中间产物。此外，合成模拟器还能分析反应条件对产物的影响，如温度、压力或催化剂种类，为实验参数调整提供依据。
在多个领域具有广泛应用，例如化学合成中用于新药物分子的设计，材料科学中用于新型功能材料的研发，以及工业生产中用于工艺流程的优化。通过模拟，企业可提前评估合成可行性，减少试错次数，提升研发效率。
其技术原理主要基于人工智能与物理化学模型结合。利用机器学习算法训练大量合成数据集，构建预测模型，模拟分子间的相互作用和反应动力学。同时，结合量子化学计算或分子动力学模拟，提高对复杂反应过程的准确性。
相比传统实验方法，合成模拟器具有显著优势。一方面，它避免了危险或昂贵的实验操作，尤其适用于高毒性或高能耗的反应；另一方面，通过快速迭代模拟，可缩短从概念到成品的研发周期，加速创新进程。
当前面临的主要挑战包括模型精度不足，对于未知反应或复杂体系预测能力有限，以及数据集的覆盖范围不够全面。此外，模拟结果与实际实验的偏差仍需通过验证，确保模拟的可靠性。
未来，合成模拟器将朝着更智能、更精准的方向发展。随着深度学习模型的进步，模拟器的预测能力将显著提升，能够处理更复杂的合成网络。同时，多模态融合模拟（结合实验数据与理论模型）将成为趋势，构建更接近真实世界的虚拟环境。此外，与实际实验的闭环系统（模拟结果指导实验，实验数据反哺模型）将推动合成模拟器向更高水平的智能化迈进。
