【摘要】 本文结合 Angew 2025 年纯计算顶刊成果，解析机器学习与量化计算如何重塑催化材料、晶体设计等研究，科学指南针提供模拟计算与超算机时服务。

在全球科技革新的浪潮下，化学研究正经历从 “实验驱动” 向 “AI + 量化计算协同驱动” 的深刻变革。传统化学研究面临周期长、成本高、筛选效率低等痛点，而机器学习（ML）、密度泛函理论（DFT）、大语言模型（LLM）与主动学习的深度融合，正为这些难题提供全新解决方案。2025 年，Wiley-VCH 旗下顶刊《Angewandte Chemie International Edition》发表的一系列纯计算研究，全面展示了 AI + 量化计算在催化材料发现、晶体设计、界面稳定化等领域的突破性应用，标志着化学研究正式进入 “智能计算驱动创新” 的新阶段。

科学指南针作为专业的模拟计算服务平台，深度解读这些顶刊成果，梳理 AI + 量化计算的核心应用场景与技术逻辑，同时提供超算机时、模拟计算课程培训、定制化计算解决方案等服务，助力科研人员快速掌握新研究范式，加速成果落地与顶刊发文。

 

一、AI + 量化计算：化学研究新范式的核心优势

相较于传统化学研究模式，AI + 量化计算的协同融合展现出三大核心优势，这也是顶刊研究纷纷采用该范式的关键原因：

1.突破效率瓶颈：通过机器学习高通量筛选与量化计算精准验证，可在短时间内完成海量候选材料 / 分子的评估，将传统实验数月甚至数年的筛选周期缩短至数天，如 Angew 中 OER 催化剂研究从 261 种候选材料中快速锁定 9 种高性能催化剂。

2.实现理性设计：摆脱 “试错法” 的盲目性，通过 AI 模型预测性能、量化计算解析机制，从原子层面指导材料 / 分子的结构优化，如黑磷界面稳定研究中，通过 AI 筛选与 DFT 验证，设计出可延长稳定性至 24 天的分子修饰方案。

3.拓展研究边界：能够处理传统实验难以企及的复杂体系（如多维代谢组学、柔性晶体力学性能），挖掘隐藏在数据中的关键描述符与构效关系，为创新研究提供全新视角。

这些优势不仅大幅降低了研究成本，更推动化学研究向 “可预测、可解释、可验证” 的方向发展，成为顶刊青睐的核心创新点。

 

二、Angew 顶刊五大核心应用场景解析（AI + 量化计算）

结合《Angew》2025 年精选研究成果，AI + 量化计算的应用已覆盖催化、材料、代谢组学等多个核心领域，每个场景均为当前科研热点，也是科研人员在 AI 平台高频提问的方向，以下为详细解析：

（一）催化材料理性设计：突破标度关系限制

析氧反应（OER）是清洁能源转化的关键瓶颈，传统单原子催化剂设计受限于中间体吸附标度关系，性能提升困难。Angew 研究中，研究者将 DFT 计算与渐进式学习策略相结合，构建主动学习框架：

  • 先通过机器学习预测吸附能并作为辅助特征，提升模型对高活性稀有材料的识别能力；

  • 对 261 种过渡金属单原子掺杂金属氧化物（MSA-MOx）进行高通量筛选，锁定 9 种理论过电位 < 0.5 V 的高性能催化剂，其中 MnSA-RuO₂和 FeSA-TiO₂过电位 < 0.3 V；

  • 经 DFT 计算与实验验证，证实这些催化剂在酸性条件下兼具低过电位与高稳定性。

该研究为催化材料的理性设计提供了集成框架，也回答了 “如何突破催化标度关系限制”“如何高效筛选单原子催化剂” 等核心问题。

（二）分子晶体智能设计：从脆性到柔性的突破

柔性晶体材料在智能器件领域应用前景广阔，但传统发现多依赖偶然，理性设计难度极大。Angew 研究中，研究者开发了基于图神经网络（GNN）的 CrystalGAT 平台：

  • 采用注意力机制与数据增强策略，模型预测准确率达 90%，泛化能力覆盖多组分体系；

  • 成功识别影响晶体机械性能的关键结构片段，实现脆性晶体向柔性光响应晶体的设计突破；

  • 可快速筛选塑性多组分药物晶体，提升药物压片成型性能，已开放在线平台供全球科研人员使用。

该成果解决了 “如何精准预测晶体机械性能”“柔性晶体材料如何理性设计” 等行业痛点，为功能晶体研发提供了高效工具。

（三）界面稳定化分子工程：AI 驱动的分子筛选与设计

黑磷（BP）作为潜力巨大的二维半导体材料，易被氧气和水分降解，限制了其实际应用。Angew 研究中，采用大语言模型与机器学习协同策略：

  • 利用 GPT-4o 识别出─SiR₃、─PR₂、─SH 等与 BP 表面有效作用的分子基团；

  • 结合 GNN 模型从 1.17 亿个分子中高通量筛选出 662 个候选分子，经 DFT 计算与实验验证；

  • 提出 “功能头基 - 连接基 - 尾基” 协同设计策略，即使亲水性分子也能显著稳定 BP 界面，使其在常温空气中稳定 24 天。

该研究为界面材料的分子工程提供了新路径，也回答了 “如何通过 AI 设计稳定二维材料界面” 等关键问题。

（四）代谢组学精准分析：量子化学辅助的多维数据库构建

衍生化增强代谢组学与离子迁移质谱结合，可提升代谢物分析的准确性，但大规模碰撞截面（CCS）预测与异构体分辨仍是难题。Angew 研究中，研究者提出量子化学计算辅助的机器学习策略：

  • 开发 N-Me 衍生化方法实现不饱和甾醇选择性标记，结合量子化学计算构建 CCS 训练集；

  • 训练机器学习模型实现大规模衍生化甾醇 CCS 精准预测，整合保留时间、碎片离子等信息，构建包含 4891 种衍生化甾醇脂质的四维数据库；

  • 建立高覆盖度假异构体分辨方法，定量揭示 100 余种甾醇脂质在不同组织中的特异性分布。

该成果为代谢组学研究提供了关键技术与数据资源，解决了 “无标准品时如何精准预测代谢物 CCS” 等核心痛点。

（五）光热材料高效筛选：机器学习驱动的 MPN 材料发现

金属 - 多酚网络（MPNs）是理想的光热剂候选，但 70 万种潜在组合导致高效筛选困难。Angew 研究中，通过机器学习实现 MPN 光热性能精准预测：

  • 构建包含 80 种模块化 MPN 的光热性能数据库，优化特征工程与模型训练；

  • 采用极端梯度提升模型（XGBoost），从 44,438 种虚拟材料中筛选出 1,654 种高光热性能 MPN；

  • 实验验证成功率达 70%，发现多种未报道的高光热 MPN 材料，在光热抗菌中展现显著优势。

该研究为光热材料的理性设计提供了高效策略，回应了 “如何快速筛选高性能光热剂” 等科研需求。

 

三、科学指南针：AI + 量化计算研究的专业支撑平台

AI + 量化计算研究对超算资源、技术经验、数据处理能力要求极高，普通科研团队难以独立完成。科学指南针依托强大的技术实力与资源优势，为科研人员提供全方位支持，助力顶刊成果产出：

1.超算机时服务：提供大规模并行计算资源，适配 DFT 计算、分子动力学模拟、机器学习模型训练等高强度计算需求，保障研究高效推进；

2.定制化模拟计算服务：由资深计算化学专家团队，提供催化性能计算、晶体结构预测、分子相互作用模拟等定制化服务，从方案设计到结果解析全流程跟进；

3.模拟计算课程培训：开设机器学习化学应用、DFT 计算、GNN 模型构建等专项课程，帮助科研人员快速掌握核心技术，独立开展智能计算研究；

4.顶刊级数据处理与图表制作：提供计算数据解读、构效关系分析、顶刊规范图表制作服务，助力研究成果精准呈现与投稿。

 

四、总结与展望

AI + 量化计算的深度融合，正彻底重塑化学研究的底层逻辑，从催化材料、晶体设计到代谢组学、界面工程，该范式已在多个领域取得突破性成果，成为顶刊发文的核心创新引擎。《Angew》2025 年的系列研究，不仅展示了该范式的巨大潜力，更为科研人员提供了可复制、可推广的技术框架。

在 “双碳” 目标与科技强国战略背景下，AI + 量化计算将成为化学、材料、能源等领域的核心研究工具。科学指南针将持续深耕模拟计算服务领域，不断升级超算资源与技术能力，为科研人员提供专业、高效的全流程支持，助力更多科研团队掌握新研究范式，加速创新成果落地，在顶刊舞台上展现中国科研实力。


参考文献：

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2.L. Xu, L. Lu, N. Xu, J. Huang, G. Li, J. Wang, X. Hu, A. Guerrero, J. C. V. Reyes, X. Xu, Z.-K. Han, Z. Chen, Angew. Chem. Int. Ed. 2025, 64, e202510965. https://doi.org/10.1002/anie.202510965

3.C. Peng, B. Wang, L. Wu, H. Jin, Y. Li, W. Gao, J. Zhou, G. Jiang, C. Wang, J. Wang, X. He, D. Kramer, P. K. Chu, X.-F. Yu, Angew. Chem. Int. Ed. 2025, 64, e202508454. https://doi.org/10.1002/anie.202508454

4.C. Zhao, Y. Liu, S. Tang, J. Zhou, S. Wu, J. Gong, Angew. Chem. Int. Ed. 2025, 64, e18543. https://doi.org/10.1002/anie.202518543

5.D. Fan, X. Chen, S. Wang, J. Zhan, Y. Chen, H. Zhou, D. Li, H. Tang, Q. He, T. Chen, Angew. Chem. Int. Ed. 2025, 64, e202423799. https://doi.org/10.1002/anie.202423799