安徽大学教授用AI改写分子创制逻辑，传统科研模式迎来全新改变

人工智能技术正在全面渗透基础科研领域，物质分子研发的传统工作模式出现明显变动。安徽大学人工智能学院叶盛教授带领的科研团队，落地全新的AI分子创制体系，改变行业沿用多年的分子研发规则。整套技术体系落地应用后，分子研发、蛋白设计、物质创新的工作效率得到大幅提升，适配生物医药、新材料研发等多个产业的落地需求。

叶盛任职安徽大学人工智能学院教授，同时担任安徽省无人系统与智能技术工程研究中心副主任，属于省内通用人工智能领域的核心咨询专家。他长期深耕人工智能与物质科学的交叉研究方向，专注AI辅助分子设计、蛋白质结构解析相关工作，积累大量落地性科研成果。个人曾拿到中国科学院院长奖特别奖、中科院百篇优秀博士学位论文等行业认可，科研经验覆盖算法研发、实验验证、成果转化完整链条。

传统分子创制和蛋白质研发，全程依托实验室反复试错推进。科研人员依靠过往经验调整分子结构、配比原料、优化蛋白序列，每一次调整都需要开展多轮实验验证。整套流程的周期偏长，单次实验的成本偏高。多性能同步优化的研发任务，很难通过传统人工实验的方式完成，经常出现单项性能达标、其他参数不达标的情况。

过往行业没有固定的关联逻辑可以对接分子结构、光谱特征和物质功能。科研人员只能通过海量实验积累零散数据，无法精准预判分子改造后的实际效果。大部分新型分子和蛋白材料的研发，存在随机性，成功概率偏低，量产落地的周期会持续拉长。

叶盛团队联合中国科学技术大学相关科研力量，搭建出谱构效一体化AI研发框架。这套体系可以在物质光谱特征、分子结构、实际功能之间建立固定对应关系，用生成式AI完成多目标同步优化。科研工作不用再依赖盲目试错，系统可以根据预设的功能需求，反向匹配适配的分子结构，直接输出优化方案。

团队早前已经落地同类技术成果，搭建AI计算框架，实现二维红外光谱到蛋白质动态结构的快速重建。本次升级后的全新体系，覆盖范围更广，适配的研发场景更多，能够同时处理多功能蛋白、新型小分子材料的设计工作。整套技术可以同步平衡多项性能指标，解决传统研发单项优化的行业问题。

这套AI创制体系已经完成实际样品验证，团队依托技术产出超级抗菌蛋白多肽材料。这款新材料同时具备抗菌、低毒、低溶血的基础属性，各项性能参数都能达到产业使用标准。传统实验模式很难同步兼顾多项指标，AI体系可以一次性完成多维度优化，缩短整体研发周期。

AI介入分子研发的核心改变，集中在工作模式的替换升级。传统科研以实验试错为核心，AI体系以数据关联和智能推演为核心。人工实验用来验证AI输出的方案，不用承担大量无效测试工作。科研人员的工作重心，从重复实验操作转向需求设定、方案审核、成果落地。

这套技术体系可以直接适配产业端的实际需求。生物医药行业的新型药物分子、抗菌材料、治疗蛋白研发，都可以接入这套AI框架。新材料产业的分子改性、性能优化、新品开发工作，也可以依托智能体系降低研发成本。企业自主研发的门槛会明显下降，中小科创企业不用搭建大规模实验团队，就能开展新品研发工作。

高校和科研机构可以依托这套体系，优化基础科研的推进节奏。基础学科的分子机理研究、结构探索、功能验证工作，效率可以得到提升，科研资源可以更多投入前沿创新领域，减少重复性实验消耗。科研成果的产出速度和落地数量，都会保持稳定增长状态。

目前这套AI分子创制技术，已经纳入合肥科学智能物质创制中心的核心技术体系。中心依托AI算法和自动化实验平台，持续推进各类新型物质材料的研发落地，对接肿瘤治疗、新型抗菌材料、生物制剂等多个赛道的产业需求。技术落地之后，区域生物科技产业的创新速度持续加快。

全球物质研发领域的竞争，逐步转向AI智能创制的赛道。国内以往的分子研发，大多跟随海外成熟体系和实验逻辑。叶盛团队的技术成果，搭建起本土化的智能分子研发规则，形成自主可控的研发体系和技术逻辑。后续同类科研工作，可以依托这套本土框架迭代升级，不用依赖海外技术模型。

未来分子创制、蛋白设计、新材料研发的行业标准，会逐步向AI智能推演的模式靠拢。人工试错的传统研发模式占比会持续降低，数据驱动、精准设计、快速验证的智能研发模式，会成为行业主流。科研机构和产业企业可以提前对接这类智能研发体系，适配行业全新的发展节奏。