从“分析已知”到“设计未知”
人工智能正将化学勘探从被动的试错科学，重塑为主动的、由数据驱动的加速科学。本报告将剖析AI如何在药物发现、材料科学和资源勘探三大领域，掀起一场从分析到创造的范式革命。
驱动化学发现的AI计算引擎
一系列先进的AI模型构成了化学勘探的强大计算核心。将鼠标悬停在卡片上以了解更多信息。
图神经网络 (GNNs)
直接在分子图结构上学习，捕捉原子间的复杂关系。
核心应用:
- 分子性质预测
- 蛋白质-配体相互作用
- ADMET参数预测
Transformer
处理“化学语言”序列，理解分子或蛋白质的内在语法。
核心应用:
- 化学反应预测
- 药物-靶点亲和力评估
- 蛋白质序列分析
生成式模型
从零开始创造全新的、具有特定属性的分子或材料。
核心应用:
- 新药分子设计
- 新功能材料发现
- 逆向合成路线规划
经典机器学习
在结构化数据上表现稳健，可解释性强。
核心应用:
- 矿产潜力预测
- 实验数据分类
- 地表异常识别
三大应用领域
AI正在重塑化学勘探的每一个角落。请点击下方标签页，探索其在药物、材料和资源领域的革命性应用。
重塑药典
传统药物研发成本高、周期长、成功率低。AI正通过靶点识别、分子设计、ADMET预测和临床试验优化，颠覆整个流程。
深度案例：Insilico Medicine
端到端的AI药物工厂
Insilico利用其Pharma.AI平台，实现了从全新靶点发现到临床前候选化合物提名的全流程AI驱动。其针对特发性肺纤维化（IPF）的候选药物，从发现一个全新靶点到提名临床前候选化合物，仅耗时**18个月**，并已成功进入II期临床试验，为AI制药提供了强有力的真实世界验证。
18
月 (靶点到候选)
10+
临床试验批件
II
期临床试验
跨领域比较分析
尽管目标各异，三大领域在核心挑战和AI解决方案上展现出惊人的一致性。
| 指标 | 药物发现 | 材料科学 | 资源勘探 |
|---|---|---|---|
| 主要目标 | 发现新颖、安全、有效的治疗分子。 | 设计具有特定物理/化学性质的新型材料。 | 识别具有商业价值的矿物/油气富集体。 |
| 主导AI模型 | GNNs, Transformer, 生成式模型 | 生成式模型, GNNs, AI仿真器 | 经典ML, 深度学习(图像识别), 数据融合模型 |
| 主要挑战 | 模型可解释性, 临床转化 | 材料可合成性, 模拟与实验差距 | 数据碎片化, 物理验证成本高/周期长 |
挑战与战略建议
要充分释放AI的潜力，仍需克服一系列共性挑战。
- 数据瓶颈: 高质量、无偏见的数据是最大的制约因素。
- “黑箱”与可解释性: 模型决策过程不透明，难以获得专家完全信任。
- 人机交互界面: AI是增强而非取代专家，需要构建新的人机协同工作流程。
- 行业领导者: 构建专有数据护城河，投资跨学科文化，拥抱物理验证。
- 投资者: 评估综合能力（算法+数据+团队），关注能捕获下游价值的商业模式。
- 政策制定者: 推动数据基础设施建设，建立清晰的监管路径，填补人才缺口。