英文原题：Theoretical Perspectives of Precision Chemistry

通讯作者：李震宇，中国科学技术大学；杨金龙，中国科学技术大学

作者：Huan Ma (马欢), Jie Liu (刘杰), Zhenyu Li* (李震宇), Jinlong Yang* (杨金龙)

研究背景：

精准化学的核心目标是以100%的产率和选择性合成目标化合物，实现对化学反应和材料性能的精确预测与控制。实现这一目标，离不开对化学体系中电子和分子相互作用的深入理解。尽管实验表征手段日益强大，理论建模在机制探索和化学理解中仍占据主导地位。通过求解量子力学和统计力学方程，理论计算化学可以为分子和材料体系提供定量描述和预测模型，从而指导实验优化分子结构、反应路径和工艺参数。电子结构理论是理论化学的基础，电子结构计算精度直接影响统计和动力学性质预测的可靠性。然而，传统方法在精度与效率之间难以两全：平均场近似（如密度泛函理论）计算成本低，但在强关联体系中往往失效；高精度波函数方法（如完全活性空间组态相互作用）虽能系统描述电子关联，但计算量随体系规模呈指数增长。如何突破这一困境，是精准化学面临的关键挑战。

文章亮点：

近日，中国科学技术大学杨金龙、李震宇教授团队在Precision Chemistry上发表了题为“Theoretical Perspectives of Precision Chemistry”的前瞻性展望论文。文章系统总结了人工智能（AI）与量子计算（QC）在电子结构理论中的最新进展，并提出了构建“通用量子化学模型”的宏伟愿景，为精准化学的发展奠定了新的计算基础。

图1. 人工智能与量子计算驱动的量子化学近期进展

AI与量子计算赋能电子结构计算：文章指出，人工智能与量子计算正从三个关键层面重塑量子化学计算。首先，在波函数表示方面，神经网络量子态能够高效表示多电子波函数，结合变分量子本征求解器等量子算法，为复杂体系的电子结构描述提供了新途径。其次，在精准性质预测方面，AI与量子计算不仅可计算基态能量，还能拓展至激发态、原子力、光谱性质等，支持高精度分子动力学模拟。最后，在多尺度模拟方面，通过嵌入策略将高精度方法应用于关键活性区域，而环境部分采用低精度描述，从而高效处理生物大分子、材料界面等大体系。这三个层面的突破共同推动了精准化学计算能力的跨越式发展。

图2. 构建通用量子化学模型的发展路线图

迈向通用量子化学模型：受大语言模型成功启发，文章提出了“通用量子化学模型”的概念：一个预训练的、可迁移的计算框架，能够对从单参考分子到强关联固体等广泛化学体系，提供高精度电子结构和性质预测。研究团队展示了初步证据：基于Transformer的基态神经网络量子态可在不同哈密顿量间迁移；预训练模型经轻量微调即可适应新体系；Orbformer模型在2.2万分子结构上预训练后，能准确描述化学键断裂等强关联过程。

实现这一目标仍面临挑战：需设计融合原子结构信息的高表达力波函数架构，构建涵盖多样化学体系的高保真数据库。研究团队提出了三步走路线图：第一阶段，通用模型作为优化起点，降低计算成本；第二阶段，针对特定化学问题（如催化循环）发展领域模型；第三阶段，最终实现具备广泛化学知识与推理能力的通用量子化学模型。

总结/展望：

杨金龙、李震宇教授团队系统总结了AI与量子计算在量子化学中的前沿进展，指出二者正在为电子结构理论建立新的计算基础。神经网络量子态提供了经典可扩展的高表达性波函数，量子计算则开辟了可能实现量子优势的新硬件路径。通过生成高精度波函数和全面性质数据，这些方法有望从根本上重构化学发现的流程。

展望未来，通用量子化学模型将实现从传统模拟器到“化学智能”的跃迁，能够即时、可靠地推断复杂关联效应。理想情况下，量子计算生成的高精度数据用于训练AI模型，AI模型反过来提升量子化学计算的效率与广度，形成自进化的闭环生态，加速精准化学的发展。

Cite this: Huan Ma, Jie Liu, Zhenyu Li*, Jinlong Yang*. Theoretical Perspectives of Precision Chemistry. Precision Chemistry 2026.  https://doi.org/10.1021/prechem.5c00382.