AI x 分子科学：智启未来｜SPONGE 暑期学校第六季圆满收官
以 AI 赋能科研，用开源驱动创新。
2026 年 8 月 24 日至 8 月 28 日，SPONGE 暑期学校第六季在西湖大学云谷校区圆满收官！本季暑期学校由晶泰科技、染色质科技赞助，星使智算联合北京大学、西湖大学及深圳湾实验室共同组织，共有来自北京大学、清华大学、中国科学技术大学、香港大学、悉尼大学、莫纳什大学等国内外 80 所高校、研究机构的 140 余名学员参加。
图1：SPONGE 暑期学校第六季全体参与人员合影
本次暑校以“AI × 分子科学：智启未来”为主题，聚焦人工智能与分子科学的前沿交叉融合，面向国内 AI4S 与计算分子科学领域的科研学子与开发者，通过理论讲授 + 上机实践 + 开放交流的方式，课程层层递进，带领学员们完成国产 AI4S 科研学习之旅。
启程 · 研学之旅
课程从现代分子动力学基础切入，带领学员认识 SPONGE 生态。深圳湾实验室特聘研究员杨奕系统讲解了分子模拟的物理基础、势能函数构建及系综控制算法，重点阐述了 AI 框架如何通过自动微分与并行化技术革新传统 MD 模拟。他指出，“ AI 的介入正在推动分子模拟软件迭代升级，持续拓宽分子模拟的能力边界。”
图2：深圳湾实验室特聘研究员杨奕作现代分子动力学导论讲解
北京星使智算科技有限公司研究员于浩介绍了 SPONGE Mokda™ 整套分子科学软件生态，重点讲解为解决分子模拟中建模难、分析难、工具割裂等问题而推出的 SPONGE Mokda™ 可视化工作台。北京星使智算科技有限公司研究员胡津源则围绕大模型驱动的 SPONGE Agent 科研智能体，讲解 SPONGE Agent 整体架构，实现自然语言驱动下从文件解析、体系建模、模拟参数配置、动力学计算到轨迹分析报告输出的完整流程，同时探讨当前科研智能体的局限与未来发展方向。
图3：SPONGE 暑期学校现场
染色质北京科技有限公司 CEO 薛玥聚焦表观遗传与染色质三维结构在癌症中的重塑特征，借助病人样本进行多组学研究，证实了染色质三维结构的改变是癌症的一个核心特征，提出从染色质空间变化推导可干预蛋白‑蛋白互作靶点的研究思路；依托靶点发现平台和药物发现平台，搭建起一站式创新药研发链条，助力缩短创新药研发周期。
图4：染色质北京科技有限公司CEO薛玥作基于染色质结构的新靶点发现于药物设计报告
在首日课程基础之上，课程转向药物研发的真实产业场景。学员不仅了解了 SPONGE SinkMeta 是面向局域自由能景观的增强采样，还认识到 TRIDS 作为 AI 原生分子对接框架，能够解决分子对接中“结合位点在哪”以及“哪个分子结合能力最好”两大核心问题。
北京大学化学与分子工程学院高毅勤教授在师生座谈会中提到分子体系计算机模拟已有七八十年历史，但受制于时空尺度跨度巨大，复杂分子、生命、材料体系的高精度计算至今仍是巨大挑战。跨尺度、多尺度方法是重要解决思路。在与华为昇思、昇腾软硬件平台的合作中，高教授认为数据驱动模型与物理驱动从头计算二者并不矛盾，二者根植于同一套底层物理法则，应当互相融合、彼此自洽。他指出：“人工智能永远无法产出超越人类抽象思维的理解，但它是一个能帮我们简化过程的工具。那些富有创造力的、Aha 的理解瞬间依然只能来源于人类的思维理解和直觉。”
图5：北京大学化学与分子工程学院高毅勤教授参与师生座谈会
晶泰科技 AIDD 总监林志雄梳理了 AI 制药行业的演进历程，讲解生成式 AI 、预测式 AI 两类核心技术，剖析行业面临的现实痛点，同时结合产业落地案例，分享复杂体系模拟、智能自主实验室等行业未来发展方向，展示了 AI 在新药研发领域的真实应用图景。
图6：晶泰科技 AIDD 总监林志雄作 AI 驱动药物发现：产业应用现状及技术趋势主题报告
在随后的 SPONGE 与 SPONGE Mokda™ 上机实操中，学员亲手完成了完整模拟→分析→可视化全流程操作，把理论落地到药物分子研究场景。实操期间星使智算团队成员全程一对一答疑，致力于让学员在有限的时间内收获更多的知识。
图7：星使智算团队成员指导学员实操
研学第三天聚焦生物分子的智能设计方向。课程覆盖蛋白质结构预测、蛋白小分子工程与定向进化方法，当天核心实践围绕 AsterFire Go 展开，学员完成 Ontology 建模、蛋白结构预测、分子对接以及定向进化的上机训练，体验 AI 赋能蛋白改造的全新科研模式。
北京大学助理教授刘思睿讲解了蛋白质结构预测的发展历程，探讨整合建模方法，介绍如何结合冷冻电镜、交联质谱等实验信息辅助结构预测，同时介绍了蛋白构象集合预测前沿方向。
图8：北京大学助理教授刘思睿作蛋白结构预测主题报告
北京星使智算科技有限公司研究员林潇涵围绕 AI 驱动的蛋白与小分子工程展开交流，剖析生成式模型应用于科学对象所面临的难题，介绍了 MolSculptor 多目标多靶点小分子设计算法、ProToken/ProTok 系列蛋白表征算法，并借助算法实现蛋白序列‑结构联合建模，完成构象采样、逆折叠、抗体改造等任务，通过科学表示与生成式模型的融合与迭代，展示了算法在药物优化、功能蛋白设计及定向进化中的实际应用成果。
图9：北京星使智算科技有限公司研究员林潇涵作 AI 驱动的蛋白与小分子工程：表示、生成、与迭代主题报告
暑期学校收官之日，课程向更深层的量子、多尺度计算延伸。内容围绕 ABACUS 与 Qbics 多尺度计算化学框架、量子化学精度机器学习势展开，学员完成 ABACUS、Qbics 两大智能体的上机实战，动手演练功函数等典型算例，体会科研智能体如何降低第一性原理计算的使用门槛，掌握从建模计算到可视化分析的实操流程。
图10：深圳湾实验室助理研究员李茂东指导学员
本次暑校的圆满举办，离不开来自不同单位老师们的精心准备与分享。理论、实操、产业案例多元结合，为学员搭建起完整的 AI4S 学习链条。特对以下授课老师表示感谢（按授课顺序从前往后）：
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收获 · 研学笃行
四天充实的理论授课与上机实操落下帷幕，本季 SPONGE 暑期学校迎来结业环节。本次结业仪式由西湖大学助理研究员夏义杰老师主持，他带领全体学员回顾了本次暑校的学习历程，为全程参与课程的学员颁发结业证书，为在课堂实践、上机任务中表现突出的学员颁发优秀学员证书，并鼓励青年科研学习者继续深耕 AI 与分子科学交叉领域。
图11：结业仪式现场星使智算团队成员为学员颁发结业证书
图12：结业仪式现场星使智算团队成员为学员颁发结业证书
图13：结业仪式现场星使智算团队成员为优秀学员颁发证书
本次课程也让参加的学员感叹收获颇丰，纷纷表示实操环节直观易懂，自身 AI + 科研的能力得到了提升。
郑子夏｜日本筑波大学 准大一新生
我在老师们的带领下亲手使用 AI4S 工具，见证工具一步步搭建思路、运行计算、完成建模，收获巨大。也非常感谢星使智算的老师们搭建了这一平台，集成式科研工具搭配自然语言交互，极大提升了科研工作效率，也降低了跨学科科研的门槛。
柯宏明｜西北师范大学 本科三年级
在西湖大学访问的这段时光，我跳出书本理论，沉心投入上机实践，借助 Mokda 完成 1MAE 蛋白的分子模拟，在代码与原子之间触摸到微观生命的律动；也有幸结识潜心求索的在读博士师兄师姐，在交流中看见科研最鲜活的模样。
展望 · 智启未来
本次暑校重点推广国产自主可控的科研软件生态，其中 SPONGE Mokda™ 作为核心工具贯穿全程。SPONGE Mokda™ 是星使智算开发的面向生命科学与材料科学的计算驱动分子研发工作站。以高精度科学计算算法与前沿 AI 模型为核心，贯通分子建模、模拟、预测、设计与优化全过程，帮助研发人员减少不必要的实验试错、缩短研发周期、提高研发效率与成功率，加速获得更优的候选分子与材料。
Mokda 同时通过全流程可视化交互，将复杂的计算方法转化为可直接使用的研发工具：让实验科学家能够使用先进计算方法指导实验，让计算专家摆脱重复的工程与脚本工作，更专注于模型、算法与科学问题本身。
图14：SPONGE Mokda™ 官网截图
SPONGE 暑期学校第六季的成功举办，有力推动了 AI4S 开源生态的普及与落地。未来，星使智算团队也将不断优化系列科研工具，不断探索人工智能与分子科学的融合潜能，打造更加优质的分子科学工作台。