Zunyi Medical University

来源：中国政府采购网 近日，2026年医学装备采购计划（第三批）(JJQ26A00857)中标（成交）结果公告发布。 中标价格1350元，品牌为博奥赛斯的CLIS beta流水线和Axceed 560化学发光。 采购医院为重庆大学附属江津医院（江津区中心医院），始建于1939年，是一所集医疗、科研、教学、预防、保健、康复和医学救援为一体的国家三级甲等综合医院，系重庆大学附属医院，西南医科大学、遵义医科大学等多所高校校外理论课教学基地和硕士、博士研究生培养单位。 声明：本微信注明来源的稿件均为转载，仅用于分享，不代表平台立场，如涉及版权等问题，请尽快联系我们，我们第一时间更正。

MOLECULAR SIM TODAY · 分子模拟日刊 分子模拟行业今日要闻 方法前沿 · 产业动态 · 政策监管 2026年10月13日  星期二 本期导读 · 本文仅收录 10 月 13 日当天发布或报道的分子模拟与 AI for Science 资讯。今日看点：英矽智能提名第 35 款临床前候选化合物 ISM9546（口服、外周限制性 VAV1 分子胶降解剂），由生成式化学平台 Chemistry42 完成分子生成与多目标优化；跨国合作端，Generate Biomedicines × Zealand Pharma 以 AI 生成多特异性蛋白药物切入肥胖与代谢病，首付 3000 万美元、里程碑总额最高 12 亿美元。算力侧，中国科学院自动化所"磐石 2.0"×思朗"天穹"3D 科学计算机把蛋白质动态过程"从照片变成视频"，百万原子级分子动力学模拟走向常态化；英伟达宣布五年投入 10 亿美元升级美国超智科研基础设施，覆盖量子计算、医疗、能源与材料科学。方法侧，HIP 提出"不做微分"的等变模型直接预测分子 Hessian，过渡态搜索通过率提升 12 个百分点；Jörg Behler 等发布原子尺度机器学习路线图，呼吁"协作而非整合"。科研端，华盛顿大学 David Baker 团队 × 新加坡国立大学推出文本条件化全原子蛋白质生成模型 Prompteina；华东理工大学用 AlphaFold 结构指导 + 分子对接重设计 TdT 酶，天津大学以 Rosetta／ThermoMPNN／分子动力学把甜味蛋白耐热温度提升 27.5 ℃。市场面，港股 AI 制药板块延续回调，晶泰控股近五日累计跌幅超 23%；AI 安全治理加速，全国累计 1112 款生成式人工智能服务完成备案。 今日速览 1英矽智能提名第 35 款 PCC：口服、外周限制性 VAV1 分子胶降解剂 ISM9546，由 Chemistry42 完成分子生成—性质预测—多参数优化闭环。 2Generate Biomedicines × Zealand Pharma：以 AI 平台设计多特异性蛋白药物进军肥胖与代谢病，首付 3000 万美元，两项目里程碑总额最高约 12 亿美元。 3中国科学院自动化所"磐石 2.0"×思朗"天穹"3D 科学计算机：构建"超算+智算+速算"异构算力体系，微秒级蛋白质动态模拟让"照片变视频"，捕获隐蔽结合口袋。 4英伟达宣布五年投入 10 亿美元升级美国超智科研基础设施，聚焦量子计算、医疗健康、能源安全与材料科学，并深化与美国能源部及阿贡国家实验室合作。 5HIP（Hessian Interatomic Potentials）：不做自动微分、直接预测分子二阶导数，过渡态搜索完全验证率提升 12 个百分点，零点能误差下降逾 97%（Nature Computational Science）。 6David Baker 团队 × 新加坡国立大学开源 Prompteina：文本条件化全原子蛋白质生成模型，训练集含 180 万个结构、5000 万条描述文本，让蛋白质设计"像文生图一样简单"。 一、今日企业要闻 COMPANY NEWS 英矽智能提名第 35 款 PCC：ISM9546 直攻"不可成药"靶点 VAV1 10 月 13 日，英矽智能（Insilico Medicine，03696.HK）发布公告，在专有 Pharma.AI 平台支持下提名 ISM9546 为临床前候选化合物（PCC）。该分子是一款创新、口服、外周限制性 VAV1 分子胶降解剂，潜在用于炎症性肠病（IBD）与类风湿性关节炎（RA）等自身免疫性疾病治疗。 VAV1 参与免疫细胞信号通路，长期因缺乏经典小分子结合口袋被视为"不可成药"靶点，分子胶降解是近年出现的新模态解法。研究团队基于靶点—配体复合物结构与关键相互作用定义药效团，依托生成式化学平台 Chemistry42（集成 40 余个生成模型与多个预测模块）聚焦片段的从头生长式设计，并经历多轮"设计—合成—测试—分析"（DMTA）迭代，在提升活性的同时降低中枢神经系统暴露。临床前数据显示，ISM9546 在多个细胞实验中呈亚纳摩尔级降解活性，在急性结肠炎模型中给药数天内疾病活动指数即显著下降，组织病理学评分改善约 60%，且与参比 VAV1 降解剂相比疾病控制更优。 该分子是英矽智能自 2021 年以来提名的第 35 款 PCC，也是 2026 年前 10 个月内的第 11 款，刷新公司年度管线产出纪录。这一节奏再次把"AI 生成式设计能否稳定产出可推进资产"的争论推向实证层面——但需注意，PCC 仍处临床前阶段，IND 申报与临床启动时间公司尚未披露。 来源：PR Newswire · https://www.prnewswire.com/news-releases/ai-driven-molecular-glue-innovation-insilico-nominates-ism9546-an-oral-peripheral-restricted-vav1-degrader-as-pcc-for-autoimmune-diseases-302906775.html来源：同花顺·新浪港股 · https://stock.10jqka.com.cn/hks/20261013/c680616938.shtml来源：Minichart · https://www.minichart.com.sg/2026/10/13/insilico-nominates-35th-preclinical-candidate-ism9546-for-autoimmune-diseases/ Generate Biomedicines × Zealand Pharma：AI 生成蛋白药物切入肥胖与代谢病 10 月 13 日，Generate Biomedicines（Nasdaq: GENB）与丹麦生物技术公司 Zealand Pharma（Nasdaq: ZEAL）宣布签订多靶点战略合作与许可协议，双方将利用 The Generate Platform（把生成式 AI 与高通量实验验证集成于一体）设计并开发面向肥胖及其他代谢疾病的多特异性蛋白药物。 分工上，Generate 负责从研究到先导候选分子选定的全部环节，Zealand 承接后续临床开发、注册申报与全球商业化。财务条款显示：两个初始项目 Generate 将获得 3000 万美元首付款、最高 3500 万美元早期临床前里程碑款，并有资格获得总额接近 12 亿美元的开发、注册与商业里程碑款，以及未来全球净销售额的分层特许权使用费；协议另含第三个项目的选择权。Zealand 首席科学官 Utpal Singh 表示，该合作把公司工具箱从多肽与小分子扩展到蛋白模态，为多药理学创新疗法打开新路径。 Generate 是一家临床阶段"生成式生物学"公司，其平台把计算设计与大规模生物实验打通，专注于传统方法难以成药的靶点。这笔交易也是近期"AI 设计蛋白 + 大药企管线"范式持续升温的又一例证。 来源：Generate:Biomedicines · https://generatebiomedicines.com/news-releases/generate-biomedicines-and-zealand-pharma-enter-collaboration-and-license-agreement-to-develop-protein-therapeutics-engineered-with-ai-for-metabolic-diseases/ 字节跳动 AI4S 布局浮出水面：Anew Labs 独立融资 2.9 亿美元，Protenix-v2 开源 10 月 13 日多家媒体梳理报道，TikTok CEO 周受资在星展银行亚洲未来前瞻论坛上判断，未来两到三年 AI 将在物理学、生物技术、化学与材料科学领域带来真正的科学突破。其底牌来自字节跳动在 AI for Science 上的持续投入：2026 年 6 月，公司把内部运行五年的 AI 药物发现团队整体拆分，成立 Anew Labs（新生实验室），核心团队约 50 人，并在上海、旧金山、新加坡三地设办公室；三个月后完成首轮独立融资 2.9 亿美元，投后估值 15 亿美元，字节保留约 56% 股份。 底层能力则由字节 Seed 团队 2026 年 4 月发布的 Protenix-v2 承载——一个参数规模 4.64 亿、面向蛋白质／DNA／RNA／小分子配体复合物的端到端结构预测与设计模型，在抗体—抗原等难例界面上的采样效率有大幅改进，并以 Apache 2.0 许可开放代码与权重。Anew Labs 的核心管线为一款可同时抑制 IL-17 家族 AA／AF／FF 三类二聚体的小分子抑制剂。 报道同时点出该路线与"平台型"路线的分野：字节选择"自研模型 + 拆分孵化 + 独立融资 + 垂直整合"，而英伟达与礼来共建 AI 联合创新实验室、OpenAI 推出生命科学专用模型 GPT-Rosalind，则属"降低全行业门槛"的平台思路。值得关注的是，干实验提速后湿实验产能与临床终点并未同步提速，AI 出身仍不等同临床证据。 来源：36氪 · https://www.36kr.com/p/4022968162195079来源：今日头条·钛媒体 · https://www.toutiao.com/article/7695985187355673124/来源：澎湃新闻 · https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_34237937 欧洲与东南亚各下一注：Rivercell 押"AI 虚拟细胞"，Drylab 融资造"AI 科学家" 10 月 13 日，巴黎生物技术与 AI 平台公司 Rivercell 结束隐身状态，宣布完成 2200 万欧元（约 2500 万美元）种子轮融资，由 HV 领投，HCVC、Alven 与 Bpifrance Digital Venture 参投。公司自建细胞响应数据产线，用于训练预测活细胞如何响应药物与基因修饰的 AI 模型，并推进 AI Virtual Cell（AIVC）计算平台；联合创始人 Yann Fleureau 称"细胞的世界模型是本世纪医学的机遇，缺的正是数据"。 同日，新加坡自主智能体平台 Drylab AI 宣布完成 300 万美元种子轮，由 Vertex Ventures 东南亚与印度基金领投、PatSnap 参投。其智能体可自主理解科学目标、制定分析策略、从 800 多个集成科研工具与数据库中选型、调配算力、执行实验并自主排障；公司自研的验证模型可评估分析决策并识别方法学错误。Drylab 自 2026 年 2 月商业化以来，已在美国、欧洲与亚洲签下制药公司、肿瘤中心、生物医学研究所与高校等付费客户，并支持在私有基础设施或本地工作站部署，以保证敏感数据与知识产权不出机构。 来源：N24 · https://n24.com.tr/en/technology/rivercell-secures-22-million-for-ai-drug-discovery-engine-588来源：Vertex Ventures · https://www.vertexventures.sg/news/drylab-raises-us-3-million-to-build-ai-scientists-that-grow-smarter-with-every-experiment 华科校友团队推出 AI4S 科研智能体 Apevon Science：让 AI 进入计算环境 10 月 13 日，由华中科技大学校友团队研发的 AI for Science 科研智能体 Apevon Science 正式上线。与停留在对话交互层的科研助手不同，该产品把顶尖模型、云端 GPU 算力与真实科研执行环境打包，让 AI 真正进入计算环境把一项科研任务从头跑通——融合 2 亿篇以上学术文献，集成文献调研、数据分析、科研绘图等全场景工具，支持多项目并行与 24 小时不间断研究，过程可追溯、结果可复现，并能比较不同研究之间的共识、分歧与研究空白。 产品把科研工作流拆为调研、实验、迭代、交付四阶段：系统检索并阅读论文，依据已有结论、分歧与研究空白确定下一步问题；随后设计实验、编写训练脚本并调用 GPU 运行验证；实验失败后自动定位问题并重跑。团队核心技术成员来自华中科技大学计算机、自动化、物理等院系，此前曾开源本地优先、模型无关的 AI 科研工作台 Open Science Desktop。目前该产品已服务包括国内顶尖院校在内的多所高校及科研院所。 来源：网易·科技快报网 · https://www.163.com/dy/article/L94HLG590511BTOQ.html 张江药谷 AI 制药"全链突破"：从单点工具走向研发新基建 10 月 13 日报道，在张江药谷，AI 正从研发工具跃迁为研发新基建，并从"单点突破"向"全链条创新"推进。其中，晶泰科技打造 AI + 机器人一体化研发体系，把 AI 模型、科研智能体与机器人实验连接起来，形成"模型指导实验—实验产生数据—数据反哺模型"的持续闭环；截至 2026 年 9 月，公司已有超过 20 个自研及合作项目推进至临床前候选化合物（PCC）及以后阶段，覆盖小分子、大分子、多肽、小核酸与细胞治疗等方向。 同区域企业 分子之心 构建了从底层模型、研发系统到产业验证的 AI 原生生物研发基础设施，其中 MoleculeOS 承担"系统中枢"角色，把目标定义、分子设计、计算评估、实验验证与模型迭代组织为持续循环的 AI 工作流；其 2026 年 6 月发布的 AI 生物药从头设计平台 MMDesign 在 12 个真实临床靶点测试中实现超 90% 的靶点命中率。英矽智能 自 2019 年落地浦东以来，已完成从算法模型、自动化湿实验到管线推进的全链条发展，累计提名 30 余款临床前候选化合物。 来源：同花顺财经 · https://m.10jqka.com.cn/20261013/c680647397.shtml 二、方法与算法前沿 METHODS & ALGORITHMS HIP：不做自动微分，等变模型直接"学"出分子 Hessian 10 月 13 日报道，研究人员提出 HIP（Hessian Interatomic Potentials），用专门的等变读出模块把分子势能面的二阶导数（Hessian）作为一等输出直接学习，而不再通过对机器学习势函数做自动微分间接求取。团队指出，自动微分会把学习型势能面中微小的力噪声放大为巨大的 Hessian 误差——同一反应路径上两种机器学习势的力虽都跟随 DFT 总体趋势，却存在振荡，微分后即产生伪负本征模。 在甘氨酸分子内质子转移的二维势能面上，HIP 正确区分了极小值区域与过渡态脊线，而基于微分的模型则在真实稳定的区域引入了虚假负模；沿最小能量路径追踪最低六个振动本征值时，HIP 与量子力学参考全部吻合，微分法仅抓住最低模式并系统性低估其余曲率。下游收益明确：在 80 个扰动分子几何上的二阶几何优化中，HIP 平均收敛步数最少；在 ReactBench 过渡态搜索中，完全验证且严格收敛的过渡态比例较微分法提升 12 个百分点；热化学方面，绝对零点能校正误差下降一到两个数量级，反应零点能差误差下降逾 97%；对 1000 个驻点按负本征值个数分类时达到 92% 准确率，领先最佳对比模型 10 个百分点。团队已开源 HIP 代码、模型权重、数据集与全部参考计算。 作者亦坦承局限：直接预测不保证学到的 Hessian 与预测能量、力严格自洽；精度仍依赖训练数据的化学覆盖度；有限相互作用截断可能漏掉极性或延展体系中的长程曲率贡献。相同思路有望扩展到弹性张量、高阶力常数与周期性晶体动力学矩阵。 来源：Bioengineer（原载 Scienmag） · https://bioengineer.org/ai-model-predicts-molecular-curvature-directly-skipping-costly-derivatives/ Behler 等发布原子尺度机器学习路线图："协作，而不是整合" 10 月 13 日，由 Jörg Behler 领衔、Michele Ceriotti、Cecilia Clementi、Gábor Csányi 等数十位学者共同署名的路线图发表，其源头是 2026 年 1 月在洛桑举行的 CECAM 研讨会。路线图核心主张是"Coordinate, do not consolidate"（协作而非整合）：领域不应收敛到单一模型或单一实现，而应建设数据兼容、软件互通与统一评测的共享基础设施，让多样方法共存。 路线图梳理了从 2007 年 Behler–Parrinello 势（把体系能量拆解为局域原子环境贡献）、旋转感知方法（如 NequIP 以更少训练数据取得高精度），到今天 MACE-MP、UMA、DPA-2、MACE-Osaka24、SevenNet-Omni 等预训练通用模型的演进脉络，并指出这些模型在处理不同 DFT 设定下计算的数据时策略各异：有的预先对齐能量，有的把计算条件作为输入进行条件化。反复出现的主题是——预测精度不等于模拟价值：模型可以准确描述局域能量与梯度，却把聚合物密度预测得远离实验；ACE 对集成方法与 D-最优性的比较也发现，在异质数据集上误差被低估。因此路线图把不确定度校准、盲测与可复现评测视为共享基础设施，而非事后补丁。 对打算采用这类模型的企业，路线图的建议是：先查公开基准，再在自己的材料与反应上确认精度；设定接受／拒绝判据与追加计算或重训的触发条件；并按完整工作流而非单点推理核算成本。 来源：HelloMarvisAI Today · https://hellomarvisaitoday.com/articles/86d7516b-be40-4372-96c2-976b71cfc4d5 中国科大"潜溶剂化化学"：让配位随温度自适应，宽温域锂电池落地 10 月 13 日报道，中国科学技术大学任晓迪、崔壮壮团队在《Angewandte Chemie》提出"潜溶剂化化学（Latent Solvation Chemistry）"。研究的出发点是电解液中 Li⁺ 并非独立移动，其周围配位分子会影响锂盐解离、迁移与界面反应；石墨基锂电池降温后这些过程同时变慢，充电极化与析锂风险随之上升。 团队以分子范德华表面最低静电势定义亲锂性参数 α、以表面积归一化的绝对静电势平均值定义静电稠度 β，据此筛选出氟苯（FB）并构建温度响应电解液（TRE）：FB 在室温下较弱参与 Li⁺ 配位，降温后配位参与度提高，这一重排配合较低的溶剂化结构迁移阻力，促进低温离子输运与界面电荷转移；配位还改变 FB 的 C–F 电子环境，为其参与界面 LiF 富集提供分子依据。研究把核磁、分子模拟、阻抗与循环后界面表征逐步串联，连接分子选择与电池表现：FB 体系的 Li⁺–F 配位数在 −50 ℃ 相较 25 ℃ 提高至 1.58 倍，BTF 对照则降至 0.51 倍；NBO 分析显示配位会重分配 C–F 键杂化成分、增强键极化并降低反键轨道能量。 器件层面，Gr||NMC811 扣式电池在 −20 ℃ 实现 5C 充电，−50 ℃ 低倍率循环 100 圈后容量保持 91.39%；25 ℃、4.3 V 上限电压、0.33C 条件下，1.2 Ah 软包电池循环 2000 圈后容量保持 91.04%，测试持续超过 600 天，分别验证了低温反应能力与常温长期耐久性。 来源：网易订阅·化学加网 · https://dy.163.com/article/L942PQG80511CTRH.html 匹兹堡大学：先判断 DFT 起点好不好，再谈机器学习势的数据质量 10 月 13 日，匹兹堡大学斯旺森工程学院 Carter-Fenk 课题组发布一项针对强关联体系的工作：团队开发了一个简单诊断量，用于判断某个 DFT 方法在当前体系上是否值得作为起点。第一作者 Zamani 介绍，"我们建立了一个数学模型，找出两种起始密度之间的差异，并把这个差异浓缩成一个数；这个数的大小可以指示 DFT 起点是否有益。" 该工作虽着眼于长期发现新材料与催化剂，但对机器学习势函数的研制有直接影响。Carter-Fenk 指出："多数机器学习模型仅用 DFT 数据训练，而 DFT 数据——尤其是含铬的强关联体系——时好时坏，坏的比好的多。我们的方法有助于确保研究者拿到更可靠的数据。"合作者 Keith 补充："我们现在有了一条让耦合簇方法可用于金属的路径，这将带来更好的机器学习方法与更可靠的复杂体系模型，比如不锈钢、重镧系与锕系元素。" 来源：University of Pittsburgh · https://www.engineering.pitt.edu/news/2026/finding-the-right-starting-place-for-chemistrys-most-difficult-molecules ProNet：把观测约束的神经校正器嵌进化学传输模型，物理—AI 紧耦合做空气质量预报 10 月 13 日报道，中国科学院大气物理研究所王自发研究员团队联合北京大学、中国环境监测总站等机构，在 AI 与大气数值模拟深度融合方向取得突破，提出物理—人工智能紧耦合空气质量预报新框架 ProNet。该框架推导建立了大气化学传输误差传输模型（ETM），把观测约束的神经校正器嵌入化学传输模型的误差方程，在保持物理动力学的同时实现过程级误差修正。研究依托国家重大科技基础设施"地球系统数值模拟装置"（寰）提供算力支撑。 "寰"是我国"十二五"布局的国家重大科技基础设施，由中科院大气物理研究所牵头、联合清华大学共建，2022 年 10 月通过国家验收，是北京怀柔综合性国家科学中心首个正式运行的国家重大科技基础设施。ProNet 的思路——不抛弃物理模型、而是用学习型模块修正其过程级偏差——与分子模拟领域"物理约束 + 机器学习"的主流范式高度同构。 来源：国际科技创新中心 · https://www.ncsti.gov.cn/kjdt/scyq/hrkxc/cqdt/202610/t20261013_258177.html 三、算力与工具软件 COMPUTE & TOOLS "磐石"大模型牵手"天穹"超算：百万原子级分子动力学走向常态化 10 月 13 日，新华网等报道中国科学院自动化研究所与上海思朗科技的合作：双方构建的"超算+智算+速算"三位一体异构算力体系，正为科学智能探索一条从算力、数据到模型、应用的全栈国产化路径。"磐石 2.0"（ScienceOne Omni，2026 年 7 月在世界人工智能大会发布）在算力配套上分工明确——超算承载通用科学计算与多学科高通量仿真，智算集群保障大模型训练、基准评测与在线推理，依托思朗"天穹"3D 科学计算机等专用硬件打造的"速算"单元则专攻分子动力学等高精度、长时程模拟。 该组合解决的正是药物研发中长期困扰科研人员的难题：许多蛋白质在静态结构下"关闭"了结合位点，传统基于静态结构的口袋预测往往找不到这些隐藏靶点。自动化所研究员李林静打了个比方——用 AlphaFold 等工具看到的是蛋白质的最终状态，"相当于拍了一张照片"；而"天穹"提供的是原子级精度、微秒级时长的模拟"视频"。据合作案例资料，双方已针对上百个靶点积累上千微秒的动态数据、定位出上万个结构数据点，捕捉"口袋"从关闭到打开的连续过程并据此训练隐蔽口袋发现模型，与传统方法相比发现更准确、假阳性更少。思朗称"天穹"可常规开展百万原子规模、微秒级时长的分子动力学模拟，并凭此获得 2026 国芯展创新成果奖。 来源：新华网 · https://www.news.cn/liangzi/20261013/c847d0f3bf48448fa7f0f8fd3cbb6137/c.html来源：腾讯新闻 · https://news.qq.com/rain/a/20261013A05LY100来源：网易 · https://www.163.com/dy/article/L949JE3O0556375Z.html 英伟达五年投 10 亿美元升级美国超智科研基础设施：量子、医疗、能源、材料 10 月 13 日，英伟达宣布将在未来五年内投入 10 亿美元升级美国的超级智能研究与科学基础设施。计划在华盛顿特区"Science: A New Golden Age"活动上亮相，CEO 黄仁勋强调该资金将赋能美国科学家借助先进超智技术加快医疗、能源与材料等领域突破。资金用途锁定三大主轴：资助美国高等教育研究机构；扩大量子运算领域投资；支持承接美国政府项目的云服务供应商。英伟达同时承诺开放高性能计算（HPC）与 AI 基础设施资源，便于研究人员参与跨领域协同研发。 该蓝图与美国政府推动的"创世纪任务"（Genesis Mission）高度契合：英伟达表示将深度参与该计划第二阶段的多个入选项目，领域涵盖量子运算、核融合、加速器设计与微电子学；同时深化与美国能源部的既有合作，持续支持阿贡国家实验室打造大型科学超级计算机，并协助阿贡与洛斯阿拉莫斯国家实验室额外建置共 7 套先进运算系统。对分子模拟领域而言，量子化学与材料计算是这轮科研基建投入的直接受益方向。 来源：TechNews 科技新報 · https://technews.tw/2026/10/13/nvidia-invest-1-billion-build-superintelligence/ 微软发布 Maia 300：2nm 工艺、288GB HBM4，明年部署超 100 万颗 10 月 13 日，微软发布第三代定制 AI 芯片 Maia 300，并计划明年部署超过 100 万颗用于支撑内部 AI 服务，主要面向编码、复杂业务任务等场景。芯片主计算模块采用台积电 N2P 制程，主计算单元拆分为多个"芯片组"，两侧配制程稍旧的 I/O 模块，并配四个作为系统级主内存的 DDR RDIMM 模块，支持 3.2 TB/s 的芯片间链路。 规格上，Maia 300 搭配 288 GB HBM4（由八个堆栈组成、带宽 18 TB/s），整个 SoC 功耗 950 W，FP4 精度下可提供 13.8 PFLOPS 算力。系统层面以每机架 96 颗芯片部署、功耗约 167 kW，横向扩展最多可配置 12,000 颗；微软称在 AI 推理任务里每兆瓦电力可处理的 Token 数比"领先的基于 GPU 的系统"高约 40%，并计划从明年开始部署"多吉瓦级"Maia 300 算力。目前 Maia 200 已在美、欧、澳部署，Maia 300 预计 2027 年开始实际部署。 微软此前已表示本财年资本支出预计超过 1750 亿美元。自研推理芯片规模化部署，将直接改变云上分子模拟、AI 制药等科学计算工作负载的成本结构。 来源：今日头条·超能网 · https://www.toutiao.com/article/7696101623281549878来源：网易·环球网 · https://www.163.com/dy/article/L950BDQJ0514R9OJ.html 爱芯元智工博会发布 AX8860：256 TOPS 边端大算力芯片，对标 DGX Spark 10 月 13 日，爱芯元智在上海 2026 中国国际工业博览会（CIIF 2026）上正式发布 AX8860 系列大算力 AI 芯片，定位专为大模型在边缘与端侧落地的算力底座。芯片搭载 16 核 Arm Cortex-A55 CPU 与自研 NPU，提供 256 TOPS 混合精度算力（原生 FP4，无稀疏性），配备最高 128 GB LPDDR5X 内存，256-bit 位宽下带宽 273 GB/s，采用 6nm 制程并支持 PCIe 5.0；支持 64 路视频解码与 16 路编码。 多芯级联方面，芯片支持 256 Gbps 网络接口，双芯级联可达 512 TOPS、四芯级联宣称可实现 1024 TOPS，扩展效率约 80%。软件侧支持 vLLM、SGLang、PyTorch 等主流推理框架，提供 ONNX、Hugging Face 等模型格式开箱即用支持，兼容 OpenAI API 接口。性能对比上，在 Qwen 27B 模型上 AX8860 的 prefill 速度比 NVIDIA DGX Spark 快 25%、decode 速度快 30%；整机定价据称"接近 DGX Spark 的一半"。爱芯元智同步发布元曦模组 A256S，并展出元曦系列推理卡与推理服务器；后续路线图还包括 500 TOPS 的 Axera 8950 与超 700 TOPS 的下一代 8970。 来源：腾讯新闻·IT之家 · https://news.qq.com/rain/a/20261013A0C9FS00来源：证券日报网 · http://www.zqrb.cn/gscy/qiyexinxi/2026-10-13/A1791877768577.html 长三角工业智能论坛：陈十一称 CAE 是"物理 AI 的底层基础设施" 10 月 13 日，2026 中国国际工业博览会分论坛"智造长三角·共创启新程——长三角工业智能创新发展论坛"在国家会展中心（上海）举行，近 300 位嘉宾参会。中国科学院院士、宁波东方理工大学校长 陈十一在题为"面向工程应用的 AI+CAE"的主旨演讲中指出，物理 AI 正成为人工智能从数字世界走向物理世界的主要焦点，而 CAE（计算机辅助工程）是物理 AI 的底层基础设施，应加快 AI 赋能 CAE 全流程，推动 CAE 从"专家工具"向"工业智能体"演进。 论坛上，全国政协常委、中国工程院院士钱锋指出长三角面临创新力量分散、工业软件存在短板、创新链产业链融合尚有堵点等挑战；上海市经济信息化工作党委书记张伟表示上海将面向长三角开放工业实证场景，聚力工业软件、工业垂类大模型等关键领域协同攻关。现场"长三角产业创新协同促进中心（筹）"揭牌，长三角投资公司与宁波东方理工大学签约共建长三角工业软件孵化基地，并联合中国信通院华东分院等发起成立"长三角工业软件创新联合体"。对分子模拟而言，多物理场仿真与工业 CAE 的"AI 化"是同一条技术脉络的不同落点。 来源：腾讯新闻·央广网 · https://news.qq.com/rain/a/20261013A0DIT700 四、科研前沿：高校与院所成果 RESEARCH BREAKTHROUGHS David Baker 团队 × 新加坡国立大学：文本条件化全原子蛋白质生成模型 Prompteina 10 月 13 日报道，华盛顿大学 David Baker 团队联合新加坡国立大学（NUS）等提出文本条件化的全原子蛋白质结构生成模型 Prompteina：以自然语言提示为输入直接生成全原子结构，通过单一自然语言接口即可指定所生成蛋白质的期望结构与功能特性，让蛋白质结构生成"类似于文本到图像生成"。 为支撑训练，团队构建了文本—蛋白质结构数据集 Prompteina-Data，包含 180 万个结构与超过 5000 万条描述整体及残基特异性结构、功能特性的说明文字，数据来源包括 PDB 实验结构、AlphaFold 数据库预测结构与 Teddymer 合成二聚体。模型建立在预训练 Complexa 之上，新增两条文本条件化通路与一个辅助的文本—残基对齐目标：Complexa 的去噪器生成主链坐标与每个残基的侧链潜变量，再由冻结的变分自编码器解码为全原子结构与氨基酸序列。自然语言条件化接口可覆盖从全局特性（折叠类别、整体形状）到残基特异性特性（二硫键、催化位点、结合体—靶标接触）的跨尺度设计目标，代码与数据已开源（arXiv:2610.13917）。 来源：网易·ScienceAI · https://www.163.com/dy/article/L9516DEF0552A8U8.html来源：arXiv · https://arxiv.org/abs/2610.13917 华东理工大学：AlphaFold 结构指导 + 分子对接，重设计 TdT 酶用于 DNA 数据存储 10 月 13 日报道，华东理工大学钱江潮教授团队联合上海交通大学，提出一种 AI 辅助蛋白结构指导的酶工程策略，显著提升末端脱氧核苷酸转移酶（TdT）的可溶性表达与催化效率，用于规模化酶法合成 DNA 以支撑 DNA 数据存储。该技术路线正是分子模拟与计算设计的典型组合：利用 AlphaFold 预测 TdT 三维结构进行蛋白聚集倾向分析，通过改造表面疏水区域增强可溶性表达；在此基础上，通过结构预测、分子对接与定点突变优化活性中心，提高对可逆终止子的催化效率。 所得突变体 HL2-LKI 无需融合标签与低温诱导，即可实现 3.4 g/L 的可溶性蛋白表达，对四种可逆终止子的平均掺入效率达 99.9%，酶生产成本降至约 0.7 美元/克，为野生型的 44.6%。作者以磁珠为固相载体，通过 8 轮两步酶法合成把文本"hi SJTU!"编码为 96 bits 信息，NGS 测得平均写入准确率达 98.9%。该成果发表于《Angewandte Chemie》，团队估算未来若结合百万级高通量合成平台，DNA 写入成本仍有进一步下降空间。 来源：科学网 · https://news.sciencenet.cn/htmlpaper/2026/10/20261013101928474156458.shtm 天津大学：本科生一作，用 Rosetta + 分子动力学把甜味蛋白耐热温度提升 27.5 ℃ 10 月 13 日报道，天津大学生命科学学院2023 级强基计划本科生王之宽以第一作者身份在《Current Research in Food Science》发表题为"Integrated computation-guided thermostabilization of the fungal sweet protein Honey Truffle Sweetener"的研究论文。团队针对新近发现的真菌甜味蛋白 HTS（由 121 个氨基酸组成），在保留甜味的前提下提升其热稳定性。 方法上，团队先以 X 射线晶体衍射解析分辨率为 1.58 Å 的 HTS 结构，再结合 Rosetta 与 ThermoMPNN 的预测结果构建 72 个单点突变体并测定热稳定性；随后利用实验数据开发 SMRC-Net 残差学习模型，把蛋白质语言模型提取的序列信息与分子动力学模拟得到的结构特征结合，辅助后续突变筛选；最后把经验证的突变按小模块逐步组合并引入人工设计二硫键，得到变体 FM。其热变性温度由野生型的 54.6 ℃ 提升至 82.1 ℃，提高 27.5 ℃，感官评价确认甜味得以保留。 来源：天津大学新闻网 · https://news.tju.edu.cn/info/1012/616249.htm 遵义医科大学 Nature Communications：MD + DFT + MM-GBSA 解释近对称底物的立体选择性 10 月 13 日报道，遵义医科大学陈永正团队在《Nature Communications》发表题为"P450-catalyzed enantiodivergent kinetic oxidation to access chiral haloalcohols"的研究。不对称催化中，催化剂需区分取代基的空间与电子差异，而甲基与氯的范德华半径仅相差 0.07 Å，近对称底物的立体识别长期是难题。团队用工程化 P450PL2 酶催化 (2-氯丙基) 苯衍生物的动力学羟基化，同时控制相邻手性中心。 野生型 P450PL2 对底物 1a 的 er 仅 73.5:26.5，团队把突变位点集中在血红素附近与底物结合口袋，经迭代位点饱和突变与多轮筛选，从 P300H 逐步优化到 P300L/L96I 等变体，将 er 提升至 98:2、dr 达 94:6，DS 与 DR 变体分别导向不同构型产物，实现对映发散合成。机理层面，团队以分子动力学模拟与 DFT 计算解释立体选择性来源：anti 过渡态的 C–H 抽提能垒低于 syn 过渡态，酶口袋中 L109、L303、A253、P300、V99 等残基与底物甲基和氯形成不同空间接触；MM-GBSA 分解显示 DS、WT 与 DR 对 (R)-1a 与 (S)-1a 的结合自由能差分别约 2.0、1.0 与 0.8 kcal/mol，loop 区构象变化影响近对称底物识别。 来源：贵州省生物催化与手性药物合成重点实验室 · https://gzsklbccds.zmu.edu.cn/info/1129/1470.htm 湖南大学 × 中南大学 Nature Chemistry：用 DFT 找出同位素筛分的"理论描述符 δ" 10 月 13 日综合报道，湖南大学王双印、文国斌与中南大学任博华等在《Nature Chemistry》发表"Catalyst-directed vibrational frequency disparity for isotopologue sieving in CO2 electrolysis"。针对 ¹³C 分离长期依赖低温精馏等高能耗工艺的瓶颈，该工作建立了从分子振动频率调控到同位素富集性能的理论描述符 δ，并把反应路径、零点能、振动频率与吉布斯自由能变化同实际分离性能定量联系起来。 团队以氮、磷、硼掺杂锡催化剂为模型体系，通过 DFT 与实验共同证明锡基催化剂相较银、镍体系更有利于 ¹³CO₂ 在未反应气流中富集，其中氮掺杂锡表现最佳：氮掺杂调控锡表面电子结构，降低 CO₂ 同位素振动频率差异，并促进 ¹³CO₂ 脱附与 ¹²CO₂ 质子化，从而放大同位素筛分效果。放大实验中，在 10 A、10 × 10 cm² 流动电解条件下，¹³CO₂ 丰度由约 1.14% 提升至 14.03%，富集率约 1,131%，分离因子达 14.15，显示出规模化潜力。 来源：腾讯搜索·顶刊解读 · https://so.html5.qq.com/page/real/search_news?docid=70000021_0976acd7c6a55752 2026 未来科学·创想季：数学与计算机科学 × 数字未来，交锋"AI 能否自主发现科学规律" 10 月 13 日报道，2026 未来科学·创想季"数学与计算机科学 × 数字未来"跨界对话在上海举办。深势科技创始人兼首席科学家、北京科学智能研究院理事长张林峰作《AI 时代的科学基础设施：探索与实践》主旨分享，回顾十年 AI 赋能科学研究的历程后指出，AI for Science 正从单点技术突破走向科研全链路、平台化的基础设施建设；团队构建"四梁 N 柱"架构，整合文献专利、异构算力、自主实验室等资源，依托 AI 智能体构建可验证反馈闭环。他认为未来五年内，AI 有望继数学之后在理论科学、计算科学到实验科学逐步突破，关键在于构建科学形式化工具、大知识模型及智能体原生科研生态。 对话由上海交通大学特聘教授、人工智能学院副院长张娅主持，北京大学董彬、上海未来产业基金总经理魏凡杰等参与。张娅强调数学与 AI 形成双向促进关系，但 AI 成果如何在真实物理世界验证并走向应用仍面临挑战，同时需要推动高质量数据积累与开放共享；董彬认为 AI 现阶段擅长知识储备与推理，但提出高价值数学猜想仍是人类数学家的核心优势，数学家可提供高价值评测基准与长链条推理数据反哺 AI；张林峰则明确表态，完全自主发现科学规律仍有距离——真正原创的好问题离不开人类的价值判断与共识。 来源：腾讯新闻 · https://news.qq.com/rain/a/20261013A06Y7G00来源：网易·证券时报 · https://www.163.com/dy/article/L94KNI5L053469RG.html 五、市场与政策 MARKET & POLICY 港股 AI 制药回调：晶泰控股连跌五日，累计跌幅超 23% 10 月 13 日，港股 AI 制药板块延续节后回调态势。板块核心标的晶泰控股（02228.HK）早盘一度跌近 9%，截至午间收盘报约 6.49 港元、跌幅超过 5%，总市值回落至约 279 亿港元；至此近五个交易日累计下跌超 23%，股价距 52 周低点 6.30 港元仅一步之遥，较 2025 年 10 月的 15.12 港元盘中高点回撤已超过五成。 报道将诱因归为三重共振：其一是资金获利了结——6 月以来港股生物医药板块整体修复，晶泰控股自年内低点大幅反弹后积累丰厚获利盘，10 月 7 日起板块调整骤加速；其二是海外临床失败事件冲击——10 月 7 日艾力斯公告伏美替尼一项全球 III 期临床未达无进展生存期主要终点，其海外合作方 ArriVent 股价单日暴跌近五成，成为资金集中兑现的导火索；其三是外围流动性压制——海外生物医药板块走弱、美债收益率上行，叠加港股通暂停造成流动性真空。基本面上，晶泰控股 2026 年上半年营业收入 3.94 亿元、同比下降 23.9%（主要因上年同期一笔 5100 万美元管线授权首付款形成高基数），剔除该影响后同比增长 73.8%，但公司尚未盈利，"高增长与亏损并存"使估值锚存在分歧。 来源：今日头条·21 世纪经济报道 · https://www.toutiao.com/article/7696020002314486322/ AI 安全治理提速：全国 1112 款生成式 AI 服务完成备案，政策主线转向"行为可控" 10 月 13 日，财联社报道《关于发展新质生产力的意见》在"全面实施'人工智能+'行动"一节中明确提出"构建技术监测、风险预警、应急响应体系，确保人工智能安全、可靠、可控"。人工智能分析师李云认为，这可以看作对此前分散政策的顶层整合——把安全能力从单点产品上升为系统性基础设施，政策主线正在从"内容合规"转向"行为可控"：智能体一旦能调用工具、访问系统、执行任务，安全治理就必须覆盖资产识别、权限管控、运行审计与应急处置全链条。 报道同时给出数据：截至今年 8 月底，全国累计有 1112 款生成式人工智能服务完成备案、731 款应用或功能完成登记；中央网信办部署的"清朗·整治 AI 应用乱象"专项行动第一阶段累计处置违规 AI 产品 1.4 万余款，人工智能健康发展综合性立法也已提上日程。此外，市场监管总局就《食品安全法（修订草案征求意见稿）》公开征求意见，新增 37 条、修订 93 条，把"互联网+人工智能"智慧监管明确写入法律，标志着监管从"人海战术"向"数智赋能"转变；北京大学电子商务法研究中心主任薛军提醒，AI 介入商业各环节后，食品生产者、经营者与 AI 提供者之间的资质审核义务与法律责任需要新的具体界定，否则责任可能被虚化。 来源：今日头条·财联社 · https://www.toutiao.com/article/7696004264321204779/来源：腾讯新闻·第一财经 · https://news.qq.com/rain/a/20261013A0CNVU00 AI 制药投资风向：从"算法故事"迈向"产业实证"，MNC 与国内平台双向加码 10 月 13 日发布的行业观察指出，AI 制药正处在从"算法故事"迈向"产业实证"的拐点。海外侧，英伟达的 BioNeMo 科学大模型平台专门对接机器人湿实验室，提供完整软硬件栈，赋能药企搭建 Lab-in-the-Loop 循环体系；罗氏宣布建设 AI 实验室、目标 2030 年推出 20 种新分子实体；诺和诺德与礼来亦相继披露湿实验合作进展。国内侧，工信部等十部门印发的《医药工业发展"十五五"规划》提出深化人工智能赋能升级，支持共建医药高质量数据集、搭建医药健康可信数据空间，并围绕药物发现、临床研究、工艺优化、智慧监管等全环节打造 AI 制药应用场景。 资本与生态层面，上海未来产业基金总经理魏凡杰在同日论坛上表示，从资本与生态视角看，AI for Science 已成为科学原始创新的主战场，AI 与科学、基础研究与初创科技企业正在相向而行，把科学问题转化为 AI 可处理、可验证的任务，对产业投资是很好的机会。同日另有行业会议披露议程，多家机构将围绕"NVIDIA BioNeMo 平台赋能药物研发""从模型到资产：科学智能体驱动的药物发现闭环"等议题展开讨论，显示算力平台方与药企正把合作推进到方法与管线层面。 来源：东方财富·ETF 风向标 · https://caifuhao.eastmoney.com/news/20261013085401800949900来源：东方财富·2026 中国医药决策者峰会 · https://caifuhao.eastmoney.com/news/20261013171347412127600 地方落地：河南在招投标领域启用 AI 大模型智能检测 10 月 13 日，河南省公共资源交易中心发布通知，为落实河南省发改委与省公共资源交易中心《关于在招标投标领域试行人工智能大模型招标文件智能检测的通知》（豫发改公管〔2026〕612 号），自 10 月 15 日起在省公共资源交易平台试行基于人工智能大模型的招标文件智能检测。适用范围为在省公共资源交易中心开展交易活动的新进场工程建设项目招标文件；检测依托平台部署的 AI 大模型，对招标文件开展合规性、合理性、错敏词等多维度检测，自动识别违法违规和排斥限制竞争等问题，提示判断依据与修改建议。 流程上实行"先检测、作参考、后发布"机制：招标人上传文件后由大模型首次检测并出具报告，招标人参考报告决定是否修改；文件发布后大模型仍将进行二次检测，报告反馈行政监督部门作为后续监督参考。这类"垂类专业场景 + AI 审核"的落地模式，与科研领域中 AI 用于数据校验、结果核查的思路同源——共同点是把 AI 放在可验证、可追溯的流程节点上，而非替代最终判断。 来源：河南省公共资源交易中心 · https://hnsggzyjy.henan.gov.cn/ggfw/004006/20261013/cbde756c-a77e-415d-ad18-e51b119ebd4f.html 编辑小结 今日行业呈现"生成式设计稳定产出、异构算力走向专用化、机器学习势函数补上二阶导数短板"三条主线。企业端最能说明问题的是英矽智能：同一套 Pharma.AI + Chemistry42 体系在五个月内推动全年 PCC 提名达到 11 个、累计 35 个，覆盖分子胶降解剂这类新模态，说明"AI 生成分子 + 多目标优化 + 快速实验反馈"已经具备可复现的产出节奏；Generate 与 Zealand 的 12 亿美元级里程碑交易、字节 Anew Labs 的 2.9 亿美元独立融资，则进一步把价值锚点从"模型能力"推向"科研生产力与系统化生物设计"。算力侧的关键词是专用化——思朗"天穹"以 3D 科学计算机承载百万原子级、微秒级分子动力学，把 AlphaFold 的"静态照片"补成"动态视频"，让隐蔽结合口袋这类只能从轨迹中发现的靶点进入可计算范围；英伟达以五年 10 亿美元切入量子、医疗、能源与材料，微软与爱芯元智则分别在云端与端侧把自研推理芯片推向量产规模，科学计算的成本曲线正在被重新定价。方法层面，HIP 用等变模型直接学习 Hessian 而非微分求取，直指"力精度 ≠ 二阶导数精度"这一长期被忽视的误差放大问题，把零点能误差砍掉九成以上；Behler 等发布的路线图则提醒整个领域——通用势函数的 RMSE 低，不等于分子动力学稳定或宏观性质正确，盲测、不确定度校准与统一评测必须成为共享基础设施。科研端，Baker 团队把蛋白质设计推向"文本条件化"，华东理工与天津大学分别用 AlphaFold、Rosetta、分子对接与分子动力学完成酶与甜味蛋白的定向改造，遵义医科大学与湖南大学则代表了中国高校在 MD/DFT/MM-GBSA 解释机理与建立理论描述符上的稳定水位。市场与政策端，港股 AI 制药的深度回调提醒高估值仍需临床与收入验证，而"技术监测、风险预警、应急响应"写入中央文件、全国 1112 款生成式 AI 服务完成备案，则意味着合规能力正在从成本项转为科学智能平台的准入门槛。 参考来源链接汇总 01 英矽智能提名 ISM9546 为第 35 款临床前候选化合物（PR Newswire）https://www.prnewswire.com/news-releases/ai-driven-molecular-glue-innovation-insilico-nominates-ism9546-an-oral-peripheral-restricted-vav1-degrader-as-pcc-for-autoimmune-diseases-302906775.html 02 英矽智能（03696.HK）：AI 制药层出不穷（同花顺·新浪港股）https://stock.10jqka.com.cn/hks/20261013/c680616938.shtml 03 Insilico Nominates 35th Preclinical Candidate ISM9546（Minichart）https://www.minichart.com.sg/2026/10/13/insilico-nominates-35th-preclinical-candidate-ism9546-for-autoimmune-diseases/ 04 Generate Biomedicines 与 Zealand Pharma 达成合作与许可协议（Generate:Biomedicines）https://generatebiomedicines.com/news-releases/generate-biomedicines-and-zealand-pharma-enter-collaboration-and-license-agreement-to-develop-protein-therapeutics-engineered-with-ai-for-metabolic-diseases/ 05 字节跳动 AI4S 布局：Anew Labs 独立融资 2.9 亿美元、Protenix-v2 开源（36氪）https://www.36kr.com/p/4022968162195079 06 TikTok's Chief Sees AI Unlocking Science Within Three Years（今日头条·钛媒体）https://www.toutiao.com/article/7695985187355673124/ 07 TikTok CEO 周受资新判断：AI 将在三年内改写科学（澎湃新闻）https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_34237937 08 Rivercell 完成 2200 万欧元种子轮，押注 AI 虚拟细胞（N24）https://n24.com.tr/en/technology/rivercell-secures-22-million-for-ai-drug-discovery-engine-588 09 Drylab 获 300 万美元种子轮，打造自主 AI 科学家（Vertex Ventures）https://www.vertexventures.sg/news/drylab-raises-us-3-million-to-build-ai-scientists-that-grow-smarter-with-every-experiment 10 华科校友推出 AI4S 科研智能体 Apevon Science（网易·科技快报网）https://www.163.com/dy/article/L94HLG590511BTOQ.html 11 以"智"提"质"，张江药谷 AI 制药全链突破（同花顺财经）https://m.10jqka.com.cn/20261013/c680647397.shtml 12 AI Model Predicts Molecular Curvature Directly, Skipping Costly Derivatives（Bioengineer／Scienmag）https://bioengineer.org/ai-model-predicts-molecular-curvature-directly-skipping-costly-derivatives/ 13 Behler roadmap: "Coordinate, do not consolidate" atomistic ML（HelloMarvisAI Today）https://hellomarvisaitoday.com/articles/86d7516b-be40-4372-96c2-976b71cfc4d5 14 中国科大任晓迪、崔壮壮团队 Angew：潜溶剂化调节分子配位实现宽温域锂离子电池（网易·化学加网）https://dy.163.com/article/L942PQG80511CTRH.html 15 Finding the Right Starting Place for Chemistry's Most Difficult Molecules（University of Pittsburgh）https://www.engineering.pitt.edu/news/2026/finding-the-right-starting-place-for-chemistrys-most-difficult-molecules 16 怀柔"地球系统数值模拟装置"（寰）为空气质量预报研究提供算力支撑——ProNet 框架（国际科技创新中心）https://www.ncsti.gov.cn/kjdt/scyq/hrkxc/cqdt/202610/t20261013_258177.html 17 磐石大模型牵手天穹超算赋能科学研究（新华网）https://www.news.cn/liangzi/20261013/c847d0f3bf48448fa7f0f8fd3cbb6137/c.html 18 AI 走进产业之后（腾讯新闻）https://news.qq.com/rain/a/20261013A05LY100 19 AI 走进产业之后（网易）https://www.163.com/dy/article/L949JE3O0556375Z.html 20 五年 10 億美元重金挹注，輝達力推超級智慧助美國科研創新局（TechNews 科技新報）https://technews.tw/2026/10/13/nvidia-invest-1-billion-build-superintelligence/ 21 微软发布 Maia 300：2nm 工艺制造、配备 288GB HBM4（今日头条·超能网）https://www.toutiao.com/article/7696101623281549878 22 微软计划大规模部署自研人工智能芯片：直指成本与算力效率（网易·环球网）https://www.163.com/dy/article/L950BDQJ0514R9OJ.html 23 爱芯元智 AX8860 系列芯片发布，性能对标英伟达 DGX Spark 但价格更低（腾讯新闻·IT之家）https://news.qq.com/rain/a/20261013A0C9FS00 24 爱芯元智工博会发布 AX8860 构筑物理 AI 边端大算力底座（证券日报网）http://www.zqrb.cn/gscy/qiyexinxi/2026-10-13/A1791877768577.html 25 共筑数智制造高地，长三角工业智能创新发展论坛亮相 2026 工博会（腾讯新闻·央广网）https://news.qq.com/rain/a/20261013A0DIT700 26 让蛋白质设计像文生图一样简单，大卫·贝克团队等提出文本条件化全原子生成模型（网易·ScienceAI）https://www.163.com/dy/article/L9516DEF0552A8U8.html 27 Prompteina: text-conditioned all-atom protein structure generation（arXiv）https://arxiv.org/abs/2610.13917 28 华东理工大学钱江潮 Angew：结构指导的 TdT 重新设计实现规模化酶法合成 DNA（科学网）https://news.sciencenet.cn/htmlpaper/2026/10/20261013101928474156458.shtm 29 生命科学学院强基计划本科生发表蜂蜜松露甜味蛋白耐热改造成果（天津大学新闻网）https://news.tju.edu.cn/info/1012/616249.htm 30 Nature Communications：遵义医科大学陈永正团队 P450 催化对映发散合成手性卤代醇https://gzsklbccds.zmu.edu.cn/info/1129/1470.htm 31 湖南大学文国斌／邹雨芹 & 中南大学任博华 Nature Chemistry：催化剂调控振动频率差异实现同位素筛分https://so.html5.qq.com/page/real/search_news?docid=70000021_0976acd7c6a55752 32 2026 未来科学·创想季"数学与计算机科学×数字未来"跨界对话在沪举办（腾讯新闻）https://news.qq.com/rain/a/20261013A06Y7G00 33 AI4S、具身智能、算力芯片，人工智能哪类项目最受市场青睐（网易·证券时报）https://www.163.com/dy/article/L94KNI5L053469RG.html 34 AI 制药龙头连跌五日（今日头条·21 世纪经济报道）https://www.toutiao.com/article/7696020002314486322/ 35 新质生产力意见明确 AI 安全底线，网安企业加速布局智能体防护（今日头条·财联社）https://www.toutiao.com/article/7696004264321204779/ 36 外卖日峰值破 2 亿单、AI 黑灰产迭代，网络食安共治如何推进（腾讯新闻·第一财经）https://news.qq.com/rain/a/20261013A0CNVU00 37 关于上线招标文件智能检测的通知（河南省公共资源交易中心）https://hnsggzyjy.henan.gov.cn/ggfw/004006/20261013/cbde756c-a77e-415d-ad18-e51b119ebd4f.html 本文仅收录 2026 年 10 月 13 日当天发布或报道的公开资讯，信息来源：英矽智能（Insilico Medicine）、Generate Biomedicines、Zealand Pharma、字节跳动、深势科技、中国科学院自动化研究所、中国科学院大气物理研究所、新华网、澎湃新闻、36氪、同花顺财经、东方财富、证券日报、第一财经、财联社、科学网、天津大学、华东理工大学、遵义医科大学、湖南大学、中南大学、华盛顿大学、新加坡国立大学、匹兹堡大学、Nature Communications、Nature Chemistry、Nature Computational Science、PR Newswire、TechNews、IT之家、央广网、Vertex Ventures、N24、Bioengineer／Scienmag 等本文由 AI 汇总整理，仅供参考，不构成投资建议 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专刊主编 专栏诚邀上海理工大学董庆利教授、青岛农业大学谭玉龙教授、徐州工程学院周金伟副教授作为专栏特邀主编。陈洪教授（洛阳师范学院）、谌小立教授（遵义医科大学）、李海银教授（河北大学）、宋施豪副教授（海南大学）、范民霞助理研究员（中科院武汉植物园）作为副主编。指导符合药食同源资源特色的病原菌防控研究专题议题的策划与选题，评估论文的创新性和科学性，包括但不限于药食同源产品对病原菌影响的基础研究、临床研究、能体现最新国内外研究进展的综述等。 专刊介绍 病原菌污染是食品加工、储存及公共卫生领域的重点难题，极易引发食品安全事件与感染性疾病，对人体健康和产业发展造成严重危害。病原菌的致病机制多样，主要包括群体感应系统活化、生物被膜形成、毒素分泌、氧化应激损伤及宿主免疫紊乱等关键过程。目前，传统化学抑菌剂存在残留超标、耐药性产生、环境危害等诸多弊端，难以满足绿色安全的防控需求。因此，从天然、安全的药食同源资源中挖掘高效抑菌活性物质，研发新型病原菌防控技术与产品，已成为食品科学、微生物学及公共卫生领域的研究热点与重要发展方向。 本专栏聚焦药食同源资源在病原菌防控领域的创新应用，深入探究各类药食同源原料的抑菌活性、作用机制与物质基础，解析其抑制病原菌增殖、破坏生物被膜、阻断群体感应、降低耐药、缓解机体损伤的核心机理，推动药食同源资源在食品安全防控、细菌性/真菌性疾病预防、绿色抑菌产品开发领域的科学化应用与产业化升级，为绿色健康防控体系构建提供理论支撑与技术参考。感兴趣的话题包括但不限于以下： 1.药食同源资源的抑菌活性评价及抑菌机理。 2.药食同源资源对常见致病菌和食品腐败菌的防控效果及作用机制。 3.药食同源活性成分抑制病原菌毒力因子、群体感应、生物被膜形成的物质基础与分子机制。 4.药食同源资源用于食品抑菌保鲜、病原菌污染防控的应用研究。 5.药食同源抑菌产品的研发优化、工艺改良与产业化应用策略。 6.药食同源资源降低病原菌耐药以及与传统抗菌剂协同增效的分子机制。 7.药食同源资源在病原菌防治中的临床研究。 关键词：药食同源；病原菌；抑菌；耐药；毒力因子；群体感应 专家介绍 董庆利，博士，上海理工大学健康科学与工程学院教授，博士生导师。主要从事食品微生物安全研究，国家公派英国访问学者，上海市农业领军人才，联合国粮农组织/世界卫生组织微生物风险评估专家委员会（FAO/WHO JEMRA）、食品预测建模国际委员会（ICPMF Board）、国家食品安全风险评估专家委员会等委员。先后主持科技部重点研发专项子课题、国家自然科学基金（青年/面上）、上海市自然科学基金等30多项科研课题。‌担任《Food Science of Animal Products》《Frontiers in Sustainable Food Systems》《肉类研究》等期刊副主编，《Food Microbiology》《食品科学》等10余本期刊编委。‌‌在Trends in Food Science and Technology、Food Research International、Food Microbiology、LWT-Food Science and Technology等国内外重要期刊上发表学术论文350余篇，授权发明专利及软件著作权近20项。获上海市科技进步二等奖、海关总署科技成果一等奖。‌‌ 谭玉龙，博士，青岛农业大学食品科学与工程学院教授，欧洲华人十大科技领军人才，山东省杰青，山东省泰山学者青年专家，青岛市C类人才。曾先后就职于比利时鲁汶大学，维也纳医科大学，维也纳自然资源与生命科学大学等高校，长期从事病原微生物生物被膜防控方向的研究。主持并参与欧盟第七框架计划项目、奥地利科研转化促进基金会项目、国家自然科学基金重点项目、山东省自然科学基金项目以及多项横向课题项目等。成果发表于Small，Carbohydrate Polymers，Food Packaging and Shelf Life，ACS Applied Materials & Interfaces，Food Control等TOP期刊。担任奥中科技交流协会（奥地利唯一官方华人科技协会）秘书长及奥中科协生物医药分会副会长，《Food Science and Human Wellness》期刊编委，International Conference on Biofilms联合发起人与分会主席。 周金伟，博士，徐州工程学院食品与生物工程学院副教授，硕士研究生导师。江苏省青蓝工程骨干教师，江苏省青年人才托举工程培养对象。主要从事 “非经典”抗菌剂的筛选和作用机制研究。主持国家自然科学基金青年基金项目、江苏省产学研合作项目、江苏省高等学校自然科学研究面上项目、企业横向项目等。担任Food & Medicine Homology期刊编委，Journal of Future Foods期刊青年编委。以第一或通讯作者在国内外重要期刊上发表学术论文30篇，其中中科院一区论文6篇，二区论文14篇，高被引论文3篇、封面论文1篇、Food Science and Human Wellness年度优秀论文1篇。申请发明专利9项，授权4项。指导学生获得2024年度江苏省优秀本科毕业论文，全国大学生生命科学竞赛一、二等奖。 陈洪，博士（后），洛阳师范学院食品与药品学院教授，硕士研究生导师。主要从事有机功能分子、药物化学、荧光分析材料等方面的研究。担任Frontiers in Chemistry期刊副主编，Talanta，Dyes and Pigments、Surfaces and Interfaces、Ecotoxicology and Environmental Safety等多个期刊审稿人。近年来在Advanced Materials、Advanced Science、Cancer Communications、Cancer Letters、Coordination Chemistry Reviews、Advanced Functional Materials等期刊发表论文50余篇，引用2500余次，H-index为30，授权发明专利4项。主持省部级课题7项，获省科技进步奖一等奖1项，中华医学科技奖二等奖1项，获批河南省本科高校精品课程1门。 谌小立，博士，遵义医科大学公共卫生学院教授，博士生导师。主要从事真菌毒素和环境持久性污染物毒理及生物活性物质对其毒性的缓解机制研究。主持国家自然科学基金2项。以第一/通讯作者发表高质量SCI论文30余篇。担任贵州省环境诱变剂学会第四届理事会理事，贵州省营养学会第四届理事会常务理事，《Food Science and Human Wellness》期刊编委，《Food & Medicine Homology》青委，《The Innovation Nutrition》青年编委。贵州省千层次人才，遵义市高校优秀科技工作者，遵义医科大学首批学科带头人。担任Environment International, Cell Death & Disease, Redox Biology, Phytomedicine, Journal of Advanced Research, Cell Death Discovery, Food Science and Human Wellness, Journal of Agricultural and Food Chemistry等近140个SCI期刊审稿人。 李海银，中山大学博士，华南理工大学博士后，现为河北大学化学与材料科学学院教授，硕士研究生导师。主要从事纳米酶仿生催化以及食品中危害因子快速检测研究。以第一或通讯作者发表SCI论文40余篇，其中分析化学领域权威期刊Anal. Chem. 10篇，自然指数论文12篇，ESI热点论文1篇，ESI高被引论文6篇，主持国家自然科学基金、省自然科学基金面上等科研项目。 刘伟杰，博士，江苏师范大学生命科学与食品工程学院教授。国家自然科学基金委评审专家，教育部学位论文评审专家。主要从事微生物耐药机制研究。先后入选江苏省“333工程”中青年学术带头人，江苏省“六大人才高峰”高层次人才，江苏省“青蓝工程”优秀青年骨干教师。获得教育部科技进步二等奖，江苏省高校科学技术研究成果三等奖，黑龙江省科技进步三等奖，徐州市自然科学优秀学术论文一等奖。主持国家自然基金面上、青年基金项目，江苏省自然科学面上、青年基金项目，江苏省产学研合作项目，江苏省高校重大项目等10余项，到账经费400余万元。以第一或通讯作者在Nature Chemical Biology、Nature Communications和Applied and Environmental Microbiology等期刊发表SCI论文40篇，其中二区以上25篇，授权发明专利7项。 宋施豪，博士，海南大学药学院副教授，博士生导师。主要从事病原细菌群体感应、致病性调控机制、病原细菌-噬菌体互作机制以及新型抗菌药物研制等研究。主持国家自然科学基金青年基金项目、海南省重点研发项目、海南省自然科学基金高层次人才项目和博士后面上项目。以第一或通讯作者在国际高水平SCI期刊如Nature Communications, ISME Journal, Acta Pharmaceutica Sinica B, Cell Reports, PLoS Pathogens, CCS Chemistry, Virulence, ‌Molecular Plant Pathology‌, mLife等发表论文二十余篇，授权国家发明专利多项。 谭小娟，安徽师范大学生命科学院副教授，硕士研究生导师。南京理工大学博士，美国密歇根大学博士后。主要从事病原菌耐药机制及非经典抗菌靶标研究。主持国家自然基金青年基金、安徽省自然基金青年基金、安徽省高校自然科学研究重点项目等。在Microbiology Spectrum、Biofilm、Microbial Pathogenesis、Frontiers in Microbiology等国内外期刊上发表学术论文近20篇。 贾添元，博士（后），深圳大学医学部助理教授。长期从事细菌与宿主互作分子机制、非编码RNA功能及药物研发策略领域的研究。近五年以第一作者或通讯作者身份在Nature Communications、Science Signaling、npj Biofilms and Microbiomes、ACS Catalysis、mBio等期刊发表论文10余篇，论文总被引次数超过100次，申请专利4项。主持国家自然科学基金青年项目、广东省自然科学基金面上项目各1项，参与多项国家级科研项目，入选深圳市高层次人才（卫健系统特聘岗位）。 范民霞，博士，中国科学院武汉植物园助理研究员。主要从事药食同源植物的化学成分分离与活性筛选研究，在多靶点亲和超滤质谱（UF-LC/MS）方法学及应用方面形成了系统性的研究成果。主持国家自然科学基金、省级自然科学基金及横向项目等7项，授权发明专利3项；迄今在Food Chemistry、Journal of Ethnopharmacology、Journal of Analysis and Testing等领域主流期刊上累计发表论文30余篇。担任Journal of Ethnopharmacology、Food & Medicine Homology、Food Biomacromolecules、Food Frontiers、Journal of Future Foods等多个国际SCI期刊审稿人，兼任《医药导报》青年编委、Food & Medicine Homology期刊青年编委及湖北区域负责人。 Muhammad Asim Khan，博士，临沂大学副教授，硕士研究生导师。主要从事MOF、层状双氢氧化物、MXene等复合材料的合成与应用研究。担任Integrative and Complementary Medicine期刊联合主编，Conclusions in Engineering期刊编委。担任Journal of Hazardous Materials、Nano-Micro Letters、Science of the Total Environment、Materials Letters、Progress in Natural Science: Materials International、 Bioorganic Chemistry、RSC Advances、Solar Energy、Chemistry & Biodiversity和 ChemistrySelect等多个多个国际期刊的审稿人。近年来在Coordination Chemistry Reviews、ACS Sustainable Chemistry & Engineering、Journal of Hazardous Materials、 Chemical Engineering Journal、Journal of Colloid and Interface Science、Desalination、Journal of Alloys and Compounds、Molecules、Chemistry & Biodiversity、Catalysts等期刊发表学术论文78篇，H指数为32。 郝渊鹏，博士，山西大学中医药现代研究中心讲师，硕士研究生导师，主要从事中药抗菌化合物的挖掘及作用机制研究。以第一作者在Food Chemistry、Industrial Crops & Products、LWT和Food Bioscience等期刊发表论文10余篇，包括ESI前1%高被引论文2篇。兼任学术期刊Food & Medicine Homology和Journal of Future Foods青年编委。 潘超，博士（后），徐州工程学院食品与生物工程学院讲师。主要从事农产品防腐保鲜研究，聚焦于植物精油在农产品采后储藏过程中的抑菌与防腐保鲜机制研究与应用技术创制。在《Food Chemistry》《Postharvest Biology and Technology》《Food Bioscience》等国内外期刊上发表论文18篇，其中JCR Q1区论文6篇，ESI热点和高被引论文1篇；申请发明专利7项，授权1项。以副主编参编教材《保健食品研发设计与注册应用》《保健食品研发设计与注册应用学习指导》。担任《Foods》《Frontiers in Agronomy》等SCI期刊审稿人。指导学生获得2023年度全国大学生生命科学竞赛三等奖1项。 Special Issue: Application of Food and Medicine Homology Resources in the Prevention and Control of Pathogens Leading Editors: Qingli Dong, Professor, School of Health Science and Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai, 200093, China. Email: dongqingli@126.com Yulong Tan, Professor, College of Food Science and Engineering, Qingdao Agricultural University, Qingdao, 266109, China. Email: tanyulong@qau.edu.cn Jinwei Zhou, Associate professor, School of Food and Biological Engineering, Xuzhou University of Technology, Xuzhou, 221018, China. Email: zhoujw86@126.com Hong Chen, Professor, Shool of Food and Pharmacy, Luoyang Normal University, Luoyang, 471934, China. Email: chenhong@lynu.edu.cn Xiaoli Shen, Professor, School of Public Health, Zunyi Medical University, Zunyi, 563006, China. Email: xiaolishen1983@163.com Haiyin Li, Professor, College of Chemistry and Materials Science, Hebei University, Baoding, 071002, China. Email: lihaiyin@hbu.edu.cn Weijie Liu, Professor, School of Life Sciences and Food Engineering, Jiangsu Normal University, Xuzhou, 221116, China. Email: leonliu2013@126.com Shihao Song, Associate professor, School of Pharmaceutical Sciences, Hainan University, Haikou, 570228, China. Email: songsh@hainanu.edu.cn Xiaojuan Tan, Associate professor, College of Life Sciences, Anhui Normal University, Wuhu, 241002, China. Email: xjtan@ahnu.edu.cn Tianyuan Jia, Assistant Professor, Medical College of Shenzhen University, Shenzhen, 518060, China. Email: jiatianyuan2021@163.com Minxia Fan, Assistant researcher, Wuhan Botanical Garden, Chinese Academy of Sciences, Wuhan, 430074, China. Email: fanminxia@wbgcas.cn Muhammad Asim Khan, Assistant professor, School of Chemistry & Chemical Engineering, Linyi University, Linyi, 276000. China. Email: khanabdali@lyu.edu.cn Yuanpeng Hao, Lecturer, Modern Research Center for Traditional Chinese Medicine, Shanxi University, Taiyuan, 030006, China. Email: haoyuanpeng@sxu.edu.cn Chao Pan, Lecturer, School of Food and Biological Engineering, Xuzhou University of Technology, Xuzhou, 221018, China. Email: chaopan@jsnu.edu.cn Special Issue Introduction Pathogen contamination remains a major problem in food processing, storage and public health, which frequently leads to food safety accidents and infectious diseases with grave impacts on human health and industry. Pathogens employ varied virulence mechanisms, encompassing quorum sensing activation, biofilm formation, toxin release, oxidative stress injury and host immune dysregulation. Traditional chemical antimicrobials suffer from excess residues, antimicrobial resistance and environmental concerns, failing to meet the requirements of green and safe pathogen management. For this reason, discovery of potent antibacterial agents from natural food and medicine homology resources and development of new control strategies is a trending and vital research area across food science, microbiology and public health. This special issue highlights innovative uses of food and medicine homology resources for pathogen control. It investigates the antibacterial properties, mechanisms and chemical basis of diverse food-medicine homologous materials, and clarifies how they suppress pathogen growth, dismantle biofilms, interfere with quorum sensing, mitigate antimicrobial resistance and attenuate host injury. The special issue intends to advance the scientific translation and industrial development of such resources for food safety management, bacterial/fungal disease prophylaxis and green antibacterial product development, offering theoretical and technical foundations for sustainable pathogen control systems. Relevant topics include but are not limited to: 1.Antibacterial activity assessment and mechanisms of food and medicine homology resources. 2.Control effects and mechanisms of food and medicine homology resources on pathogenic and food spoilage pathogens. 3.Chemical and molecular basis of bioactive compounds from food and medicine homology resources for inhibiting pathogen virulence factors, quorum sensing and biofilm formation. 4.Application-oriented research on food preservation and pathogen contamination control utilizing food and medicine homology resources. 5.Formulation optimization, technological upgrading and industrial translation strategies of food and medicine homology antibacterial products. 6.Molecular mechanisms of food and medicine homology resources in alleviating bacterial resistance and achieving synergistic bactericidal effects combined with conventional antimicrobials. 7.Clinical studies of food and medicine homology resources in pathogen prevention and treatment. Keywords: food and medicine homology; pathogens; antibacterial; drug resistance; virulence factors; quorum sensing Instructions for submission: The Editorial Manager System is ready for article submission towards the Virtual special issue: SI: Application of Food and Medicine Homology Resources in the Prevention and Control of Pathogens The submission website for this journal is located at: https://mc03.manuscriptcentral.com/fmhr To ensure that all manuscripts are correctly identified for inclusion into the special issue, it is important that authors select – Pathogens when they reach the “Article Type” step in the submission process. Benefits of publishing with Food & Medicine Homology Resources： Open access (unlimited and free access for readers, and high visibility on SciOpen). https://www.sciopen.com/journal/3136-103X Free of any charge. Precise push, good reference effect. Submission Deadline: March 30, 2027 Publication Date: December 2027 期刊简介