在糧食安全與可持續發展的共同推動下，人工智能正在重構農藥研發的研發范式。傳統“高投入、長周期、高風險”的農藥研發模式，正逐步向AI驅動的計算設計流程轉變。在全球范圍內，AI已成為提升農藥研發效率與準確性的重要技術。

在國際范圍內，跨國企業與科研機構均在推進AI在農藥研發中的深度應用。Google DeepMind推出的AlphaFold突破了蛋白質結構預測瓶頸，為靶點發現提供了新的解決路徑；拜耳構建生成式AI分子篩選平臺，可同步預測候選化合物活性與毒性；先正達基于圖神經網絡并行評估分子活性與環境安全屬性。在學術層面，美國EPA依托ToxCast與Tox21數據構建深度學習毒性預測數據庫；麻省理工學院的生成式Transformer模型在分子-靶標相互作用預測中表現卓越。總體來看，AI正在推動農藥研發由“經驗導向”向“計算驅動”轉變。

在上述國際發展趨勢的背景下，中國正沿著自身路徑推進相關工作。中國農科院、浙江大學在小分子優化領域開展了較為系統的研究；綠色農藥全國重點實驗室推動了將AI方法落地為農藥分子設計與優化的實用工具。綠色農藥全國重點實驗室推出的Pesticide Discovery AI平臺，是國內首個基于人工智能與高性能計算輔助的農藥分子設計軟件，涵蓋“靶標發現—分子生成—結構優化—性質預測”等關鍵環節。平臺融合分子建模、深度學習與高性能計算，構建了從蛋白結構到候選分子的完整研發閉環。平臺采用融合分子動力學模擬與深度學習的多尺度混合建模策略，實現農藥小分子結合自由能與生態毒性的精準預測；基于等變圖神經網絡（EGNN）與擴散模型，集成蛋白質結合口袋的三維幾何與化學特征，支持靶向特定蛋白口袋的類藥分子從頭設計；AI骨架躍遷結合ADMET預測，實現對農藥分子活性提升與毒性降低的雙重優化。Pesticide Discovery AI平臺擁有全國首個體系化農藥數據庫，包含農藥及其分子片段、靶標蛋白結構與篩選分子庫，為模型訓練與預測提供了高質量數據基礎。在軟件層面，平臺采用Web端架構，實現一站式AI輔助設計，無需編程即可完成任務配置與結果分析，大大降低了使用門檻。

總體來看，AI已逐步融入農藥分子創制的主要環節。隨著生成式模型、多模態表征及高性能計算的進一步結合，AI驅動的設計方法在農藥研發流程中的作用將持續增強。以Pesticide Discovery AI平臺為例，其在算法體系、數據庫構建與軟件化方面的實踐，為國內相關研究與應用提供了可復用的實現路徑。

在此技術發展趨勢下，為了推動農藥研發領域對AI及高性能計算技術的應用，由中國農藥工業協會和綠色農藥全國重點實驗室（華中師范大學）聯合舉辦的全國首期“AI+綠色農藥創新能力提升培訓班”目前已啟動報名，將圍繞人工智能在農藥研發領域的理論基礎、分子設計與分子性質預測、及采用Pesticide Discovery AI功能模塊為演示的實操訓練，幫助學員理解AI方法在農藥分子設計實踐中的基本流程與操作方式，以期進一步提升我國科研領域及企業研發中心針對綠色農藥的創新能力，為AI及高性能計算技術后續在科研或企業研發工作中的應用奠定基礎。

學員完成全部課程并通過考核后，將頒發由中國農藥工業協會與綠色農藥全國重點實驗室（華中師范大學）共同印發的培訓結業證書，優秀學員將獲得進一步鼓勵。

培訓聯系方式：

綠色農藥全國重點實驗室：

賈老師166 0276 5002  

王老師131 2998 7998  

中國農藥工業協會：

張桂婷138 1137 8016 

徐善美152 1071 9369