在粮食安全与可持续发展的共同推动下，人工智能正在重构农药研发的研发范式。传统“高投入、长周期、高风险”的农药研发模式，正逐步向AI驱动的计算设计流程转变。在全球范围内，AI已成为提升农药研发效率与准确性的重要技术。

在国际范围内，跨国企业与科研机构均在推进AI在农药研发中的深度应用。Google DeepMind推出的AlphaFold突破了蛋白质结构预测瓶颈，为靶点发现提供了新的解决路径；拜耳构建生成式AI分子筛选平台，可同步预测候选化合物活性与毒性；先正达基于图神经网络并行评估分子活性与环境安全属性。在学术层面，美国EPA依托ToxCast与Tox21数据构建深度学习毒性预测数据库；麻省理工学院的生成式Transformer模型在分子-靶标相互作用预测中表现卓越。总体来看，AI正在推动农药研发由“经验导向”向“计算驱动”转变。

在上述国际发展趋势的背景下，中国正沿着自身路径推进相关工作。中国农科院、浙江大学在小分子优化领域开展了较为系统的研究；绿色农药全国重点实验室推动了将AI方法落地为农药分子设计与优化的实用工具。绿色农药全国重点实验室推出的Pesticide Discovery AI平台，是国内首个基于人工智能与高性能计算辅助的农药分子设计软件，涵盖“靶标发现—分子生成—结构优化—性质预测”等关键环节。平台融合分子建模、深度学习与高性能计算，构建了从蛋白结构到候选分子的完整研发闭环。平台采用融合分子动力学模拟与深度学习的多尺度混合建模策略，实现农药小分子结合自由能与生态毒性的精准预测；基于等变图神经网络（EGNN）与扩散模型，集成蛋白质结合口袋的三维几何与化学特征，支持靶向特定蛋白口袋的类药分子从头设计；AI骨架跃迁结合ADMET预测，实现对农药分子活性提升与毒性降低的双重优化。Pesticide Discovery AI平台拥有全国首个体系化农药数据库，包含农药及其分子片段、靶标蛋白结构与筛选分子库，为模型训练与预测提供了高质量数据基础。在软件层面，平台采用Web端架构，实现一站式AI辅助设计，无需编程即可完成任务配置与结果分析，大大降低了使用门槛。

总体来看，AI已逐步融入农药分子创制的主要环节。随着生成式模型、多模态表征及高性能计算的进一步结合，AI驱动的设计方法在农药研发流程中的作用将持续增强。以Pesticide Discovery AI平台为例，其在算法体系、数据库构建与软件化方面的实践，为国内相关研究与应用提供了可复用的实现路径。

在此技术发展趋势下，为了推动农药研发领域对AI及高性能计算技术的应用，由中国农药工业协会和绿色农药全国重点实验室（华中师范大学）联合举办的全国首期“AI+绿色农药创新能力提升培训班”目前已启动报名，将围绕人工智能在农药研发领域的理论基础、分子设计与分子性质预测、及采用Pesticide Discovery AI功能模块为演示的实操训练，帮助学员理解AI方法在农药分子设计实践中的基本流程与操作方式，以期进一步提升我国科研领域及企业研发中心针对绿色农药的创新能力，为AI及高性能计算技术后续在科研或企业研发工作中的应用奠定基础。

学员完成全部课程并通过考核后，将颁发由中国农药工业协会与绿色农药全国重点实验室（华中师范大学）共同印发的培训结业证书，优秀学员将获得进一步鼓励。

培训联系方式：

绿色农药全国重点实验室：

贾老师166 0276 5002  

王老师131 2998 7998  

中国农药工业协会：

张桂婷138 1137 8016 

徐善美152 1071 9369