中国科学技术大学丁虎等从计算化学的角度ღ◈✿ღღ，系统性地综述了人工智能（AI）在化学领域的应用现状ღ◈✿ღღ。文章涵盖了化学数据的表征播狗播狗ღ◈✿ღღ、主流预测与生成模型ღ◈✿ღღ，以及分子性质预测壹定发app下载ღ◈✿ღღ、新药发现等关键任务ღ◈✿ღღ，并深入探讨了当前面临的数据质量与黑盒模型等挑战ღ◈✿ღღ，为化学与AI的深度交叉研究提供了技术路线图ღ◈✿ღღ。

　　传统的化学研究长期以来依赖于“试错法”和密集的手工实验观测壹定发app下载壹定发app下载ღ◈✿ღღ，这种范式不仅研发周期长ღ◈✿ღღ、成本高昂ღ◈✿ღღ，且随着化学探索空间（预计包含1060种潜在分子）的无限扩张ღ◈✿ღღ，仅靠人力已难以在庞大的数据海洋中发现深层规律ღ◈✿ღღ。近年来壹定发app下载ღ◈✿ღღ，数字化化学数据的积累为计算化学带来了契机ღ◈✿ღღ，但如何将复杂的分子结构有效转化为机器可理解的语言ღ◈✿ღღ，以及如何构建具备高通用性的预测模型ღ◈✿ღღ，依然是制约“AI + 化学”迈向精准化与规模化的核心壁垒ღ◈✿ღღ。

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　　文中进一步评估了AI技术在实际科研任务中的表现ღ◈✿ღღ。在分子性质预测ღ◈✿ღღ、分子结构生成以及复杂化学反应路径模拟等任务中ღ◈✿ღღ，AI模型展现出了超越传统物理计算的高效性播狗ღ◈✿ღღ，能够显著提升催化剂研发和新药筛选的速度ღ◈✿ღღ。同时ღ◈✿ღღ，作者特别强调了这些模型在处理高维化学特征时的鲁棒性ღ◈✿ღღ，以及其在多任务学习和跨领域知识迁移方面的独特优势ღ◈✿ღღ，证明了AI在处理复杂生化关联时的强大能力ღ◈✿ღღ。

　　该综述为跨学科研究者提供了宝贵的视角ღ◈✿ღღ，明确了AI技术如何从底层逻辑改变化学发现的路径ღ◈✿ღღ。尽管目前在数据的准确性ღ◈✿ღღ、模型的可解释性以及实验验证的闭环方面仍存挑战壹定发app下载ღ◈✿ღღ，但随着算法的演进播狗ღ◈✿ღღ，AI有望成为未来化学实验室的基础设施ღ◈✿ღღ，助力科研人员在未知的化学空间中实现更精准的“导航”壹定发app客户端ღ◈✿ღღ。ღ◈✿ღღ。

　　Frontiers of Computer Science （FCS）是由教育部主管ღ◈✿ღღ、高等教育出版社和北京航空航天大学共同主办ღ◈✿ღღ，南京大学支持ღ◈✿ღღ，SpringerNature 公司海外发行的英文学术期刊ღ◈✿ღღ。本刊于 2007 年创刊ღ◈✿ღღ，月刊ღ◈✿ღღ，全球发行ღ◈✿ღღ。主要刊登计算机科学领域具有创新性的综述论文ღ◈✿ღღ、研究论文等ღ◈✿ღღ。本刊主编为周志华院士ღ◈✿ღღ，执行主编为周昆教授ღ◈✿ღღ。编委会及青年 AE 团队由国内外知名学者及优秀青年学者组成ღ◈✿ღღ。本刊被 SCIღ◈✿ღღ、Eiღ◈✿ღღ、DBLP播狗ღ◈✿ღღ、INSPECedf壹定发官网ღ◈✿ღღ。ღ◈✿ღღ、SCOPUS 和中国科学引文数据库（CSCD）核心库等收录ღ◈✿ღღ，为CCF 推荐B类期刊ღ◈✿ღღ；两次入选“中国科技期刊国际影响力提升计划”ღ◈✿ღღ；入选“第4届中国国际化精品科技期刊”ღ◈✿ღღ；两次入选“中国科技期刊卓越行动计划”（一期梯队ღ◈✿ღღ、二期领军）ღ◈✿ღღ。

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