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汇聚智慧，触地有声：第十二届国际分子模拟与人工智能应用学术会议在苏成功举办，引领AI赋能产业创新新纪元

来源：分子模拟与人工智能平台

金秋十月，丹桂飘香。经过两年精心筹备，第十二届国际分子模拟与人工智能应用学术会议在苏州圆满落幕。本届大会以“让AI落地”为主题，成功汇聚了海内外300余位顶尖专家，总规模近400人。大会呈现出产学研融合的新格局——企业代表数量首次超越学术界，充分印证了大会从技术前沿到产业落地的强大向心力。

大会旨在深度探讨如何利用数据驱动的智能分析、分子模拟、大语言模型及前沿机器学习算法等，切实推动新药创制、电子材料、能源化工等关键领域的创新发展与商业化应用，成功搭建了一个高规格、高水平的产学研一体化交流与合作平台。

聚焦前沿：共绘产业AI“落地”蓝图

在当前人工智能技术迅猛发展、并与传统科学研究深度融合的浪潮下，如何将先进的算法与模型从论文和实验室，转化为解决实际产业难题的利器，已成为学界和工业界共同关注的焦点。本届大会精准切中这一时代脉搏，主题“让AI落地”不仅是一个口号，更是与会专家共识的核心与行动的方向。

在为期两天的会议中，70余位重磅嘉宾通过精彩纷呈的大会报告、专题分论坛及墙报展示，系统梳理了分子模拟与人工智能技术从理论创新到产业应用的完整链条。会议内容覆盖了从底层算法突破、数据治理与工作流构建，到在新药发现、新材料设计、能源化工工艺优化等具体场景中的成功实践，充分展示了该交叉领域蓬勃的生命力与巨大的商业潜力。

大咖云集：洞见核心领域突破与融合

大会报告环节星光熠熠，演讲嘉宾的真知灼见构成了会议的核心洞见。

在生命科学与新药创制领域，AI驱动的研发范式变革已成为不可逆转的趋势。四川怡德润康医药科技有限公司邓炳初博士的《小分子药物探发2025》则从宏观趋势层面，预判了未来小分子药物研发的技术走向。百济神州广州创新中心王敏敏副总裁对《具身智能和实验室自动化的未来应用》的展望，以及上海齐鲁制药创新研究中心王正博士关于《AI在齐鲁落地的场景》的实践分享，从不同角度描绘了智能化、自动化实验室的未来图景，以及大型药企如何系统性地引入和应用AI技术。四川大学杨胜勇教授在题为《人工智能驱动的创新药物研发：进展与挑战》的报告中，系统回顾了AI在创新药研发方面的最新进展，并一针见血地指出了当前面临的关键挑战，为未来的研究指明了方向。浙江大学侯廷军教授分享了《基于生成式AI和大模型的药物设计方法研究》，展示了如何利用这些前沿技术生成具有特定性质的候选分子，极大地拓展了药物化学家的设计空间。华东医药张晓华博士则从工业界视角出发，阐述了《数据驱动的人工智能药物设计》，强调了高质量数据积累与治理在提升AI模型预测精度、加速管线推进中的基础性作用。上海生物制品研究所有限责任公司张弛博士带来的《人工智能驱动的新型多功能GLP-1激动剂新药研发》案例，生动体现了AI在热门靶点上的创新应用，为代谢性疾病治疗带来了新的希望。复旦大学付伟教授则深入剖析了《AIDD/CADD在药物发现中的应用》，展现了计算方法与AI技术的协同效应。

在材料科学与能源化工领域，AI正成为加速研发迭代、实现精准设计的核心引擎。北京鼎材科技股份有限公司任雪艳董事长的报告《机器学习赋能OLED新材料设计开发迭代》，展示了如何利用AI模型预测材料性能，显著缩短了新型OLED材料的研发周期，是AI赋能高科技制造业的典范。上海华谊精细化工有限公司罗勇董事长在《数据驱动化工新材料开发-华谊的创新实践》中，分享了这家化工行业领军企业如何利用数据智能贯穿新材料研发全过程，为传统化工行业的数字化转型与高附加值新产品开发提供了极具参考价值的范本。苏州大学李有勇教授探讨了《图神经网络方法的发展及在能源材料中的应用》，揭示了先进算法在理解复杂材料结构与性能关系方面的独特优势。中国石油天然气股份有限公司石油化工研究院代振宇教授级高工在《后石油新时代炼油化工分子水平智慧转型的思考与探索》中，高屋建瓴地提出了面向未来能源结构的转型路径，强调了分子级模拟与AI在优化现有工艺、开发绿色低碳技术中的战略价值。太原理工大学王宝俊教授则聚焦于《理论计算方法在煤化工催化工艺中的应用》，体现了计算化学在传统能源产业升级中的实际价值。值得关注的是，西安近代化学研究所刘英哲博士带来的《数据驱动的含能分子设计方法》，将这一前沿技术应用于特种材料领域，展示了如何通过机器学习模型协同优化含能分子的多项性能与安全性，在保证设计效率的同时显著降低了传统研发模式下的试验风险，体现了AI技术在解决高复杂度、高约束性工业研发难题中的独特价值。

此外，hjc888黄金城软件有限公司代亚东博士在《AI数据治理与MaXFlow最新应用进展》的报告中，不仅直面AI应用中的核心痛点——数据治理，更展示了其AI研发平台MaXFlow的一系列旨在降低技术使用门槛、提升研发效率的新功能：基于AI方法的分子晶体结构预测功能，能够快速、精准地预测材料的固态形态，为药物多晶型筛选与材料性能研究提供了关键工具；基于大语言模型的文献专利数据整理能力，可自动从海量文本中提取、整合关键的化学与材料信息，将非结构化数据转化为可计算的研发资产；而平台对二次开发的开放支持，则允许用户自主集成新的AI模型与专业求解器，为顶尖学术成果向工业界工具的转化铺平了道路，构建了一个真正可持续进化、与用户共同成长的智能研发生态系统。

分论坛深耕：构建产学研融合的立体创新网络

大会设置的三大分论坛——材料科学分会（分子模拟与人工智能在材料科学领域的应用）、生命科学分会（CADD与AIDD）以及智能研发分会（数据驱动智能研发）——如同三个精准的切口，深入剖析了分子模拟与AI在不同垂直领域的应用现状与未来，构成了一个从基础研究到工业实践，再到使能技术支撑的完整创新闭环。

在材料科学分会，讨论焦点集中于如何利用AI与分子模拟加速新材料的理性设计与工艺优化。与会专家们分享了在电子材料、能源化工、含能材料等领域的成功案例，展示了如何通过高通量计算、机器学习模型预测材料性能，从而大幅缩短传统“试错式”研发周期。这不仅意味着研发效率的指数级提升，更标志着材料科学正从经验导向迈向“数据驱动+理论指导” 的新范式，为我国高端材料产业的自主创新与迭代升级提供了核心动力。

与之并行的生命科学分会（CADD与AIDD），则深入探讨了人工智能如何重塑药物发现的逻辑与流程。从靶点发现、分子生成与优化，到药代动力学预测与毒性评估，分会场呈现了一个AI深度嵌入的现代化药物研发全景图。讨论不仅涉及前沿算法模型的开发，更聚焦于如何解决工业界面临的真实挑战，如提升临床前预测的准确性、降低候选药物失败率。这里的共识是，AIDD/CADD已不再是辅助工具，而是成为驱动源头创新、构建研发竞争力的核心引擎，正引领生物医药行业进入一个更精准、更快速的新时代。

而作为底层支撑的数据驱动智能研发分会，则直面所有AI应用落地的共性基石——数据、算法与工作流。专家们就研发数据的标准化治理、知识图谱的构建、自动化实验平台的集成以及智能化研发决策系统的搭建等关键议题进行了深度交流。该论坛的价值在于，它超越了单一学科界限，为所有志于实现数字化转型的研发机构提供了方法论与最佳实践，旨在打通从数据到知识的“最后一公里”，构建一个能够自我进化、持续优化的智能研发新生态。

这三个分论坛的协同并举，清晰地勾勒出一幅“应用突破引领，基础支撑先行”的产业升级路径图，彰显了大会推动产学研深度融合、促进行业整体进步的深远立意。

交流互动：营造全方位交流氛围

除了严谨而密集的学术报告，本次会议同样注重营造开放、活跃的交流氛围。大会特设的Poster展示环节为众多青年学者与研究生提供了展示其前沿研究成果的舞台，成为会议中一道亮丽的风景线，激发了众多跨领域的灵感碰撞与合作契机。

会议展厅内，多家行业领先的技术与服务展商，集中展示了从算力服务、分子模拟软件、AI算法平台到自动化实验室解决方案的最新成果，为与会者提供了将理论付诸实践的有力工具。

在hjc888黄金城的展台前，工作人员正向络绎不绝的与会者生动演示其科学数据基因组平台（SDH）新推出的 “AI助理” 功能。这一创新工具致力于 “让数据说人话，让人和数据对话” ，它通过自然语言交互方式，让一线研发人员无需精通专业的图表工具或统计分析，只需用日常对话即可完成多变量分析、数据综览等复杂任务，极大地降低了数据使用的门槛。该AI助理能够自动化地生成统计结果、可视化图表与专业解读，并支持与仪表板联动等多种场景，显著提升了从数据到决策的效率，成为展区的一大亮点，吸引了大量与会者驻足体验与咨询。

从会议首日清晨起，签到台前便人头攒动，气氛热烈，与会者们满怀期待而来，在充实的思想交流后满载而归，充分体现了大会的强大号召力与行业向心力。