摘要：人工智能（AI）驱动的跨学科交叉融合正在材料设计与生物合成领域引发颠覆性变革，成为未来智识体系构建的核心引擎。本文聚焦讲者在AI交叉融合的探索，在材料基因组学、高通量计算模拟、生物代谢路径优化及合成生物学中的创新应用，探讨其如何通过数据驱动与算法创新重构传统研究范式。在材料设计领域，AI通过多尺度建模与深度学习加速新型功能材料的预测与筛选；在生物合成领域，AI赋能酶工程改造、代谢网络调控及细胞工厂设计，显著提升生物制造效率与产物多样性。研究揭示，AI与量子化学计算、自动化实验平台的深度耦合，正在突破材料-生物界面研究的时空限制，而知识图谱与生成式模型的应用则为跨尺度复杂系统优化提供新路径。本文同时剖析AI技术面临的挑战，包括多模态数据融合壁垒、生物系统可解释性瓶颈及伦理风险，并提出构建“AI+实验机器人+数字孪生”的协同创新生态，以推动材料-生物智能合成领域的范式跃迁。
个人简介：顾彦慧，南京师范大学计算机与电子信息学院/人工智能学院教授。主要从事数据库、自然语言处理以及AI for Science等方面的研究。主持国家自然基金重大研究计划培育项目、国家自然基金重点项目以及参与国家自然基金各类科研项目10余项，2015年入选江苏省“六大人才高峰”。近年工作致力于推动科研范式改革、教育教学科研创新、产学研合作和国际交流合作并取得一系列的成果。其所依托国家自然科学基金重大研究计划培育项目，聚焦于化学与人工智能、生物与人工智能的交叉领域，探索AI for Science的新型科研范式，加快基础科学和应用科学的发现、验证、应用，先后在重要国际会议以及期刊上发表论文30余篇。
