🧪 科研方法 · 计算化学 / 分子模拟

🔥 会用软件只是"操作工"，掌握编程才能从浩瀚的化学空间里"算"出真发现。

一、软件只是门槛，编程才是上限

很多人以为搞计算化学，装个Gaussian、VASP、点几下就能发文章。这其实是把科研想得太"甜"了。成熟的商业软件确实把黑箱封装得很好，可一旦遇到新体系、新方法、新性质，现成按钮就失灵了。分子模拟和计算化学的研究本质是"把物理写进代码"，不懂编程，你只能做软件允许你做的事，永远够不到前沿的边。

以戈登贝尔奖获得者张林峰团队为例，他们开发的DeePMD-kit开源分子模拟软件，正是通过机器学习和多尺度建模相结合，解决了计算化学、分子模拟、增强采样中的关键难题。这套东西靠的绝不是"点软件"，而是实打实的编程与算法功底。

二、AI时代，编程能力反而更值钱了

有人会反驳：现在AI（人工智能）这么强，点点鼠标、让大模型代劳不就行了？恰恰相反。鄂维南院士指出，AI赋能科研已进入"下半场"，大型原子模型DPA、自主实验室等正在把琐碎工作自动化、门槛大幅拉低。当"点软件"这件事变得越来越廉价，真正拉开差距的，恰恰是能读懂、改造甚至从底层重构算法的编程能力。

鄂维南还直言，靠给现有大模型"打补丁"做科学基座，不是根本办法——底层架构必须重构。这意味着，未来能在计算化学里做出原创性工作的人，必须同时懂物理、懂化学、也懂代码。三、新工具在替代旧操作，但替代不了会编程的人

市面上正在涌现一批"全流程自动化"平台，比如复鞍智能的云端原子模拟平台LASPAI，集成覆盖89种元素的通用神经网络势函数，能把化学式一键转成3D结构，把传统耗时的人工建模环节大幅压缩。表面看，这些工具让"不懂编程也能跑模拟"变成了现实。

但要注意：工具降低的是门槛，不是天花板。会用平台的人越来越多，能读懂平台背后的势函数、能自己改进模型的人，才是稀缺的那一批。软件是别人造的轮子，编程才是你造轮子和改轮子的本事。

综合智源社区、新京报、上海静安等报道 | 2026-08-24