知能制御技術は機械学習アルゴリズムと高精度センサを集積することにより、反応パラメータの動的最適化を実現する。欧世盛全自動ワークステーションに搭載されたアームシステムは、固体粉末計量、液体液体移液、反応容器輸送などの操作を自動的に完了し、オンライン秤量、pH監視モジュールを結合して、人為誤差を低くすることができる。さらに重要なことに、内蔵された決定ツリーモデルは、例えばMOFトポグラフィー制御において、HガリウムO/HCOOH濃度が結晶構造に与える影響を分析することによって、オレフィン水素化活性が4倍向上する立方体形nMOFの合成を指示するなど、履歴データに基づいて最適な合成経路を予測することができる。中国科学院大連化学物理研究所のAI-EDIONプラットフォームはさらに一歩進んで、学習制御反応パラメータを強化することによって、単分散金ナノ構造の製造に成功し、球形、棒状、星形ナノ粒子の分散度指数（PDI）はいずれも0.1を下回った。

このような「並行実験+知能制御」の協同モデルは、触媒の研究開発効率を数段階向上させるだけでなく、材料科学のデータ駆動モデルへの転換をさらに推進する。将来的には、デジタル双晶技術とクロモダリティデータベースの深い融合に伴い、触媒合成ワークステーションは原子レベル構造予測から規模化生産までの全チェーンインテリジェント化を実現することが期待されている。