交叉偶联反应，特别是铃木反应，是目前广泛应用的合成方法之一，可通过构建新的 C-C 键，将小分子合成为更复杂的分子。 在铃木反应或 Suzuki Miiyaura 反应中，有机硼化合物和有机卤化物在碱存在下，以钯络合物为催化剂发生交叉偶联反应。制药行业常利用该反应连接芳香环结构，制备用于原料药（API）合成的复杂中间体。相关的偶联反应包括 Negishi 反应和 Heck 反应，二者同样以过渡金属配合物作为交叉偶联反应的催化剂。 Negishi 反应将有机卤化物与有机锌化合物偶联形成 C-C 键，而 Heck 反应则以钯为催化剂，使不饱和卤化物与烯烃偶联，生成取代烯烃。
还有多种其他反应也可通过交叉偶联产物构建 C-C 键。 在 Kumada-Corriu 偶联反应中，格氏试剂与有机卤化物可在钯或镍的催化下发生偶联反应。Sonogashira 反应则以钯为催化剂、铜为助催化剂，实现炔烃与芳基卤化物或乙烯基卤化物的交叉偶联。
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一般来说，常用的交叉偶联反应可分为催化反应和非催化反应。 催化交叉偶联反应通常使用与各种配体络合的过渡金属，如钯、锌、镍。格氏反应是非催化 C-C 键形成合成反应的一个例子。
催化交叉偶联反应包括
在 Suzuki（或 Suzuki-Miyaura）反应中，有机硼酸和有机卤化物在碱的作用下，以钯络合物为催化剂发生交叉偶联反应。该反应用于制药业，例如连接芳香环结构，生成用于原料药合成的更复杂的中间化合物。
suzuki偶联反应有三个基本过程。第一步，通过芳基卤化物与 Pd(0) 复合物的氧化加成，形成 Pd(II) 中间化合物。接着，在碱存在下，有机硼烷化合物与 Pd(II) 中间体发生反应，并通过反金属作用形成第二个中间络合物。最后，通过还原消除形成产物，并重新生成原始的 Pd(0) 复合物。
交叉偶联反应是实现 C-C 键以及 C-H、C-N、C-O 等键形成的最常用方法之一。 因此，交叉偶联反应在制药、聚合物和天然合成中具有重要的应用价值。就被广泛采用的 Suzuki 反应而言，这种合成方法有许多优点：
Heck 反应在商业应用中也很重要。例如，药品孟鲁司特（哮喘）、萘普生（非甾体抗炎药）、依立普坦（偏头痛）和利匹韦林（艾滋病病毒）的合成都使用了 Heck 反应。特比萘芬（杀真菌剂）的合成中使用了 Sonogashira 反应。由于与锡烷有关的毒性和对水/氧的敏感性，根岸反应通常不用于大规模合成，但事实证明它在天然产物合成中非常有用。
铃木 - 宫浦交叉偶联（SMCC）反应的实时表征，可通过应用互补的过程分析技术（PAT）工具获得显著增益。基于 ReactIR 的在线傅里叶变换红外（FTIR）光谱技术，能够在不干扰反应的前提下，连续监测与氧化加成、转金属化及产物生成相关的官能团变化。由于测量无需取样或淬灭，可直接从反应体系中获取数据，ReactIR能可靠捕捉离线分析易遗漏的诱导期、催化剂活化行为及非催化循环路径。但在部分场景中，仅靠光谱数据可能缺乏足够的特异性，难以准确定量光谱峰重叠的物质，或追踪低水平杂质的生成，从而影响机理与动力学研究的精度。
DirectInject‑LC作为自动化在线色谱平台，可有效弥补上述不足：它能抽取微升级反应液，立即淬灭并直接注入液相色谱（LC）系统。该方法可保留反应体系中各物质的真实分布状态，即使在多相或双相反应体系中也能稳定工作。根据反应体系特性与实验目标，可选择单独使用 ReactIR、DirectInject-LC，或二者联用，获取连续数据，为机理解析、动力学模型开发及工艺优化提供可靠支撑。
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FTIR 光谱 可实现定量分析，但当光谱缺乏明显或特征性信号峰时，定量解析会面临较大挑战 —— 即便原始光谱数据中包含与反应进程相关的细微变化模式。机器学习虽能提取这些模式，但常规工作流需要大量实验生成的数据集；而当每个数据集都需通过重复反应实验采集时，会形成显著的实验成本与时间壁垒。
为降低实验负担，研究人员采用了线性混合近似法：假设体系中各组分对总吸光度的贡献与其浓度成正比。由于峰强度与分子丰度呈线性相关，反应混合物的光谱可近似为各组分纯品光谱的加权和。通过合并反应物、产物纯品的 ReactIR 光谱，可生成能还原真实混合物主要特征的 “模拟光谱”。该方法仅需少量实测光谱数据，即可构建大规模机器学习训练集。
研究选择铃木 - 宫浦交叉偶联反应作为模型体系，因其反应过程中结构变化少，对应的 FTIR 信号变化也极为细微。经过数据预处理后，基于模拟光谱训练的神经网络，可通过在线 ReactIR 测量数据精准预测反应收率。该预测模型能识别出仅靠物理参数无法发现的反应条件细微差异。将模型集成至自动化流动平台后，可实现收率的实时估算与高效闭环优化。这一研究表明，ReactIR 技术结合合成光谱生成与机器学习，可作为一种定量过程分析技术，支撑数据高效型反应开发与自主优化。
Ashikari, Y., Tamaki, T., Tomite, K., Yonekura, Y., & Nagaki, A. (2025). 通过线性组合策略和机器学习实现的实时在线红外分析，用于自动化反应优化。Communications Chemistry, 8(1), 287. https://doi.org/10.1038/s42004-025-01676-y
研究指出，阐明有序有机金属催化纳米薄膜中催化活性中心的结构与组成，对于优化催化效率、解析催化机理至关重要。本研究在硅片表面合成了一种新型二茂铁基自组装异双金属钯 / 钴薄膜（Si@FMP-PdₓCo₁₋ₓ），并对其在铃木交叉偶联反应中的催化性能进行了评估。研究发现，Si@FMP-Pd₀.₂/Co₀.₈的催化活性显著高于单金属 Si@FMP-Pd 催化剂，也高于均相催化剂 Li₂PdCl₄/CoCl₂。研究人员认为，催化剂在表面的取向与排列方式，以及钯与钴之间的协同效应，是其催化活性提升的关键原因。
在催化机理研究中，ReactIR 实时监测了整个催化过程，追踪了铃木反应中氧化加成、转金属化步骤相关中间体的演变；其中，752 cm⁻¹ 处的红外吸收峰可作为催化循环中这些表面结合物种的特征标记。测量结果显示，Si@FMP-Pd₀.₂Co₀.₈存在诱导期，这是多相催化过程的典型特征，与无诱导期的均相体系（Li₂PdCl₄/CoCl₂）形成了鲜明对比。ReactIR 数据结合热过滤实验与中毒实验结果，证实催化反应发生在薄膜表面，而非溶液中浸出的金属物种所介导。研究表明，催化活性中心包含在有机金属表面原位生成的 Pd、Pd/PdO、Pd/CoO/Co₂O₃团簇。综上，ReactIR 在解析这种新型双金属催化剂在铃木反应中的催化机理时发挥了关键作用，不仅验证了其多相催化的本质，还为反应过程提供了动力学层面的深入理解。
Li, T., Chen, P., Wang, M., & Wu, Y. (2024). Ferrocene assisted PD/PDO/COO Active Center in suit formed on the surface of Self-Assembly Organometallic PD/CO Film: Investigation on the formation, synergistic, and catalytic mechanism in Suzuki Cross Coupling Reaction. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.4735448
本研究对双相条件下的铃木 - 宫浦交叉偶联反应机理进行了深入探究，揭示了相转移催化剂（PTCs）如何通过改变主导转金属化路径，显著加速反应进程。研究以苄基亲电试剂这一挑战性体系为模型，证明相转移催化剂可将反应机理从经典的氧 - 钯路径转变为硼酸根驱动路径，实现了最高 12 倍的反应速率提升，并将催化剂用量降至低至 0.001 mol%。这种机理理解得益于DirectInject-LC技术，即使在不适合核磁共振（NMR）与红外（IR）分析的非均相混合体系中，该技术仍能提供可重复的实时动力学曲线。自动化液相色谱平台可精准追踪亲电试剂消耗、硼酸根生成、卤离子抑制效应及催化剂物种分布 —— 这些数据若采用手动取样，会因相分离干扰和样品老化而无法获取或结果不可靠。
高密度的动力学数据揭示了水相与有机相比例的显著影响、氢氧根与卤离子的拮抗作用，以及相转移催化剂如何同时调控钯物种分布与芳基硼平衡。这不仅阐明了控制催化循环速率的转金属化机制，也为实现极低催化剂用量、拓展反应底物适用范围提供了理论支撑。
Shi, Y., Derasp, J. S., Maschmeyer, T., & Hein, J. E. (2024). Phase transfer catalysts shift the pathway to transmetalation in biphasic Suzuki-Miyaura cross-couplings. Nature Communications, 15(1), 5436. https://doi.org/10.1038/s41467-024-49681-4