如何评价计算化学在国内的发展及未来趋势?
计算化学：国内蓬勃发展与未来可期
计算化学，这个融合了物理、化学、数学和计算机科学的交叉学科，在国内正经历着一段令人瞩目的发展时期。它不再是昔日高高在上的实验室“贵族”，而是日益渗透到科研、工业的各个角落，成为推动科技进步的强大引擎。那么，我们究竟该如何评价计算化学在中国的现状？它的未来又将走向何方？
一、 当前发展：从追赶到并跑，潜力无限
过去，国内计算化学的发展主要以引进和学习国外先进理论与方法为主，在计算能力和原创方法方面存在一定差距。然而，近些年来，我们见证了计算化学在国内发生的翻天覆地的变化。
人才队伍的壮大与活跃： 随着高校和科研院所的不断投入，国内培养了大量优秀的计算化学研究人才。年轻一代的研究者们不仅掌握了扎实的理论基础，更具备了熟练运用各类计算软件和开发新算法的能力。从国家级奖项到高水平的学术发表，都证明了国内计算化学研究的活力和竞争力。
计算资源的显著提升： 高性能计算（HPC）中心的建设和普及，为计算化学研究提供了强大的硬件支撑。从早期依赖国际的超级计算机，到如今国内自主研发的高性能计算集群，计算能力的飞跃使得许多过去难以企及的复杂体系计算成为可能。
理论方法与算法的创新涌现： 不仅仅是应用，国内在计算化学理论方法和算法的原创性研究上也取得了令人欣喜的进展。例如，在密度泛函理论（DFT）的发展、多尺度模拟方法的构建、以及新兴量子计算在化学模拟中的应用探索等方面，都能看到国内研究者的身影。
应用领域的广泛拓展： 计算化学的应用不再局限于传统的量子化学计算，而是深入到药物设计、材料开发、催化研究、能源科学、环境化学等众多领域。与产业界的合作日益紧密，为新材料的发现、新工艺的优化、新药物的研发提供了强有力的计算支持，带来了切实的经济效益和社会价值。
学术交流与国际影响力的提升： 国内成功举办了多场重要的计算化学国际会议，吸引了众多国际知名学者参与，也为国内研究者提供了与国际同行交流的平台。在国内计算化学领域的高水平期刊上，能看到越来越多的高质量研究成果发表，国内计算化学的国际影响力正在稳步提升。
然而，我们也必须看到，在某些方面，我们依然面临挑战：
原创性理论和方法的突破仍需加强： 虽然在算法优化和应用拓展上成绩显著，但在从根本上革新计算方法、提出全新理论体系方面，与国际顶尖水平仍有一定距离。
软件开发与生态建设仍有提升空间： 尽管有许多优秀的开源计算软件，但完全自主研发、功能全面、用户体验优秀的商业级或研究级计算化学软件体系尚未完全建立。
跨学科融合的深度和广度： 尽管计算化学与物理、生物、材料等学科的融合日益深入，但如何更有效地将计算化学的强大分析和预测能力，与实验科学的反馈和验证机制深度融合，形成高效的“计算实验”协同创新模式，是未来重要的课题。
二、 未来趋势：乘势而上，迈向引领
展望未来，计算化学在国内的发展势头将更加迅猛，并呈现出以下几个关键趋势：
人工智能（AI）与机器学习（ML）的深度融合： 这是计算化学未来发展最重要的驱动力之一。AI/ML技术可以极大地加速从数据中学习规律，优化计算过程，甚至在没有明确物理模型的情况下发现新的化学现象。
加速模拟与预测： 利用AI/ML模型替代耗时的量子化学计算，实现对分子性质、反应路径、材料性能的快速预测。
理性设计与优化： 基于AI/ML的逆向设计，直接从目标性质出发，搜索潜在的分子结构或材料组成。
实验数据分析与建模： 将AI/ML应用于处理和分析海量的实验数据，构建更精确、更普适的化学模型。
自主发现新材料与新反应： 构建能够自主学习和探索的AI系统，在巨大的化学空间中发现前所未有的新分子、新材料和新反应。
量子计算的突破性应用： 尽管目前量子计算仍处于早期阶段，但一旦实现容错量子计算，其在模拟量子体系方面的能力将远超经典计算机。
精确模拟复杂分子体系： 解决经典方法难以应对的强关联电子体系、手性分子、大生物分子等问题的精确模拟。
新催化剂设计与新能源材料研发： 为设计更高效的催化剂、突破性能瓶颈的新能源材料提供前所未有的计算能力。
多尺度模拟方法的不断发展与集成： 现实世界的化学过程往往发生在不同尺度上。如何有效地将原子尺度、分子尺度、介观尺度乃至宏观尺度的方法进行有机结合，将是未来研究的重点。
QM/MM耦合方法的深化： 在生物催化、酶反应等体系中的应用将更加广泛和精确。
粗粒化模拟（CoarseGraining）与分子动力学（MD）的结合： 实现对大尺度体系（如高分子、胶体、生物大分子聚集体）的长时间、大尺度模拟。
与连续介质模型的耦合： 更好地模拟溶液反应、界面现象等。
实验与计算的深度协同（In Silico Experiment）： 计算化学将不再仅仅是理论研究的工具，而是作为“虚拟实验”与真实实验相辅相成。
计算引导实验设计： 利用计算预测为实验提供最佳的参数选择、反应条件和探索方向。
计算解释实验现象： 通过计算模拟深入理解实验观测到的微观机制。
构建“数字孪生”： 在材料、工艺等领域，建立与真实系统一一对应的计算模型，用于优化和预测。
学科交叉的进一步深化： 计算化学将与生命科学、材料科学、信息科学、工程学等学科的联系更加紧密。
计算生物学与计算药物学： 在蛋白质折叠、药物靶点识别、分子对接、ADMET性质预测等方面的应用将更加成熟。
计算材料学： 在设计新型功能材料（如二维材料、MOFs、催化剂）方面发挥核心作用。
计算地球化学与环境科学： 模拟污染物迁移转化、温室气体捕获与转化等。
国产化软件与平台的建设： 随着国内科研投入的增加和自主创新能力的提升，开发更加强大、易用、具有自主知识产权的计算化学软件和平台将成为趋势，这不仅能降低科研成本，更能促进国内计算化学生态的繁荣。
总而言之， 国内计算化学正站在一个前所未有的发展机遇期。我们拥有日益壮大的人才队伍、不断提升的计算能力、以及在AI/ML等前沿技术上的积极探索。未来的计算化学，将更加智能化、跨尺度化、协同化，并将在推动我国基础科学研究和关键核心技术突破中扮演越来越重要的角色。我们有理由相信，在不久的将来，中国计算化学的研究水平将达到世界领先地位，并为人类的科学探索和可持续发展贡献中国智慧和中国力量。
计算化学，这个融合了物理、化学、数学和计算机科学的交叉学科，在国内正经历着一段令人瞩目的发展时期。它不再是昔日高高在上的实验室“贵族”，而是日益渗透到科研、工业的各个角落，成为推动科技进步的强大引擎。那么，我们究竟该如何评价计算化学在中国的现状？它的未来又将走向何方？
一、 当前发展：从追赶到并跑，潜力无限
过去，国内计算化学的发展主要以引进和学习国外先进理论与方法为主，在计算能力和原创方法方面存在一定差距。然而，近些年来，我们见证了计算化学在国内发生的翻天覆地的变化。
人才队伍的壮大与活跃： 随着高校和科研院所的不断投入，国内培养了大量优秀的计算化学研究人才。年轻一代的研究者们不仅掌握了扎实的理论基础，更具备了熟练运用各类计算软件和开发新算法的能力。从国家级奖项到高水平的学术发表，都证明了国内计算化学研究的活力和竞争力。
计算资源的显著提升： 高性能计算（HPC）中心的建设和普及，为计算化学研究提供了强大的硬件支撑。从早期依赖国际的超级计算机，到如今国内自主研发的高性能计算集群，计算能力的飞跃使得许多过去难以企及的复杂体系计算成为可能。
理论方法与算法的创新涌现： 不仅仅是应用，国内在计算化学理论方法和算法的原创性研究上也取得了令人欣喜的进展。例如，在密度泛函理论（DFT）的发展、多尺度模拟方法的构建、以及新兴量子计算在化学模拟中的应用探索等方面，都能看到国内研究者的身影。
应用领域的广泛拓展： 计算化学的应用不再局限于传统的量子化学计算，而是深入到药物设计、材料开发、催化研究、能源科学、环境化学等众多领域。与产业界的合作日益紧密，为新材料的发现、新工艺的优化、新药物的研发提供了强有力的计算支持，带来了切实的经济效益和社会价值。
学术交流与国际影响力的提升： 国内成功举办了多场重要的计算化学国际会议，吸引了众多国际知名学者参与，也为国内研究者提供了与国际同行交流的平台。在国内计算化学领域的高水平期刊上，能看到越来越多的高质量研究成果发表，国内计算化学的国际影响力正在稳步提升。
然而，我们也必须看到，在某些方面，我们依然面临挑战：
原创性理论和方法的突破仍需加强： 虽然在算法优化和应用拓展上成绩显著，但在从根本上革新计算方法、提出全新理论体系方面，与国际顶尖水平仍有一定距离。
软件开发与生态建设仍有提升空间： 尽管有许多优秀的开源计算软件，但完全自主研发、功能全面、用户体验优秀的商业级或研究级计算化学软件体系尚未完全建立。
跨学科融合的深度和广度： 尽管计算化学与物理、生物、材料等学科的融合日益深入，但如何更有效地将计算化学的强大分析和预测能力，与实验科学的反馈和验证机制深度融合，形成高效的“计算实验”协同创新模式，是未来重要的课题。
二、 未来趋势：乘势而上，迈向引领
展望未来，计算化学在国内的发展势头将更加迅猛，并呈现出以下几个关键趋势：
人工智能（AI）与机器学习（ML）的深度融合： 这是计算化学未来发展最重要的驱动力之一。AI/ML技术可以极大地加速从数据中学习规律，优化计算过程，甚至在没有明确物理模型的情况下发现新的化学现象。
加速模拟与预测： 利用AI/ML模型替代耗时的量子化学计算，实现对分子性质、反应路径、材料性能的快速预测。
理性设计与优化： 基于AI/ML的逆向设计，直接从目标性质出发，搜索潜在的分子结构或材料组成。
实验数据分析与建模： 将AI/ML应用于处理和分析海量的实验数据，构建更精确、更普适的化学模型。
自主发现新材料与新反应： 构建能够自主学习和探索的AI系统，在巨大的化学空间中发现前所未有的新分子、新材料和新反应。
量子计算的突破性应用： 尽管目前量子计算仍处于早期阶段，但一旦实现容错量子计算，其在模拟量子体系方面的能力将远超经典计算机。
精确模拟复杂分子体系： 解决经典方法难以应对的强关联电子体系、手性分子、大生物分子等问题的精确模拟。
新催化剂设计与新能源材料研发： 为设计更高效的催化剂、突破性能瓶颈的新能源材料提供前所未有的计算能力。
多尺度模拟方法的不断发展与集成： 现实世界的化学过程往往发生在不同尺度上。如何有效地将原子尺度、分子尺度、介观尺度乃至宏观尺度的方法进行有机结合，将是未来研究的重点。
QM/MM耦合方法的深化： 在生物催化、酶反应等体系中的应用将更加广泛和精确。
粗粒化模拟（CoarseGraining）与分子动力学（MD）的结合： 实现对大尺度体系（如高分子、胶体、生物大分子聚集体）的长时间、大尺度模拟。
与连续介质模型的耦合： 更好地模拟溶液反应、界面现象等。
实验与计算的深度协同（In Silico Experiment）： 计算化学将不再仅仅是理论研究的工具，而是作为“虚拟实验”与真实实验相辅相成。
计算引导实验设计： 利用计算预测为实验提供最佳的参数选择、反应条件和探索方向。
计算解释实验现象： 通过计算模拟深入理解实验观测到的微观机制。
构建“数字孪生”： 在材料、工艺等领域，建立与真实系统一一对应的计算模型，用于优化和预测。
学科交叉的进一步深化： 计算化学将与生命科学、材料科学、信息科学、工程学等学科的联系更加紧密。
计算生物学与计算药物学： 在蛋白质折叠、药物靶点识别、分子对接、ADMET性质预测等方面的应用将更加成熟。
计算材料学： 在设计新型功能材料（如二维材料、MOFs、催化剂）方面发挥核心作用。
计算地球化学与环境科学： 模拟污染物迁移转化、温室气体捕获与转化等。
国产化软件与平台的建设： 随着国内科研投入的增加和自主创新能力的提升，开发更加强大、易用、具有自主知识产权的计算化学软件和平台将成为趋势，这不仅能降低科研成本，更能促进国内计算化学生态的繁荣。
总而言之， 国内计算化学正站在一个前所未有的发展机遇期。我们拥有日益壮大的人才队伍、不断提升的计算能力、以及在AI/ML等前沿技术上的积极探索。未来的计算化学，将更加智能化、跨尺度化、协同化，并将在推动我国基础科学研究和关键核心技术突破中扮演越来越重要的角色。我们有理由相信，在不久的将来，中国计算化学的研究水平将达到世界领先地位，并为人类的科学探索和可持续发展贡献中国智慧和中国力量。
网友意见
这件事已经出版了一本书：
计算化学有一个应用需求的大方向是计算机药物设计，还有工业中需求较大的所谓的化学信息学，这俩更偏向数据科学，使用的多是数学模型。近年来大火的人工智能让这俩大方向焕发了生机。
另一大方向是理论化学，因为也有计算，所以有人不细分。国内有许多有特色的研究方向，比如北京大学的量子动力学、计算生物学、凝聚态化学反应的理论计算等等；西北大学的CI、南京大学的CC、厦门大学的VB、复旦大学的DFT、山东大学（青岛）的相对论量子化学、大连化学物理研究所的化学反应动力学、北师大李振东的量子计算电子结构计算等等。而且目前国内还有四位理论化学的院士：黎乐民、方维海、张东辉、杨金龙；另外有机化学院士吴云东、药物研究院士陈凯先、蒋华良都是做理论与计算化学相关研究的。要认清我国的理论与计算化学起步较晚，老前辈如唐敖庆院士留下的遗产有限，大部分国际上能站得住脚的研究方向都是改开后新一辈科研人员努力开创的。目前上述研究也都是国际上亮点工作，来之不易。
关于未来，由于海归PI越来越多，国内的相关研究已经且正在越来越强。目前国际上各种前沿研究基本上在国内都有。就我从事的反应动力学来说，提出新的研究方向的人主要还是国内的相关师长。
有志于理论计算化学的年轻人一定要师从名家，读万卷书行万里路。
有兴趣还可以把现在的“发展战略”跟十年前的理论前沿做一番对比，感受一下我国理论与计算化学十年间的进步：
不过书中的内容，写出来的还不够前沿。比如我近期接触到的，量子计算求解电子结构、量子计算分子动力学、cavity QED量子化学问题，等等。
这里还可以透露一点，我国有军方背景的研究单位，是坚持不用外国进口的软件的。需要用什么就硬刚，看着文献自己实现。这些人可称为理论化学界的脊梁，但是知名度有限。我有幸在太湖之光开会的时候遇到过几个。
还有就是有人觉得国内缺乏长期的软件开发计划。这里主要是因为过去的经费、职称评定等规则（我不评价，只陈述事实）不利于软件的长期发展。但现在至少BDF是有了稳定团队和长期规划的，且团队成员不乏牛人，本职工作是写程序，日常闲暇娱乐活动是推公式。
最后，推荐有兴趣的朋友，参加每两年一度、中国化学会主办的量子化学全国会议，体验一下国内量子化学的前沿是什么样的，有哪些进展与不足，向大会组委会提出工作指导。“你如果对中国量子化学界有意见，应该跟主流相声界（划掉）主流学界沟通，去建设我们的量子化学”（手动狗头）
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