夜雨聆风当化学遇见人工智能，研发模式正在被重新定义，未来的科学发现，会是什么样？
一、三十余年创新积累——构建全球领先计算科学平台
全球员工超过850人 博士学历员工占比超过40% 超过50%的员工专注于研发工作 服务全球约1,785家客户
二、数字化化学——开启研发新范式
更快速获得科学洞察 更精准筛选候选方案 更高效探索未知化学空间 降低无效实验成本
三、Physics + AI——科学计算与人工智能的融合
高准确度科学预测 基于物理规律的数据 对未知化学空间的探索能力
海量数据快速处理能力 高效率预测能力 大规模计算能力
四、一体化平台——让复杂计算更加简单
分子建模 物理模拟 AI/ML计算 数据分析 科学可视化
五、全球支持体系——助力科研价值真正落地
本地专家支持 在线培训课程 合同研究服务 持续技术咨询
六、未来已来——让计算驱动科学发现
计算化学领域的创新引擎：从原子尺度洞察，到产业创新落地
在生命科学和材料科学领域，研发创新始终面临一个核心挑战：
如何在庞大的化学空间中，更快、更精准地找到最佳答案？
一个新药分子的发现，可能需要经历数百万甚至更多候选结构的探索；
一种先进材料的设计，也需要综合考虑结构、性能、稳定性以及工艺可行性。
传统实验方法虽然不可替代，但面对越来越复杂的研发需求，仅依靠实验筛选已经难以满足未来创新速度。
因此，计算科学正在成为现代研发体系的重要组成部分。
而在计算化学领域，Schrödinger（薛定谔）凭借三十余年的技术积累，正在通过：
物理模拟（Physics-based Modeling）
人工智能（AI） 机器学习（Machine Learning） 数字化研发平台
帮助全球科研人员重新定义分子设计与材料发现方式。
三十余年科学积累：打造全球领先数字化研发平台
薛定谔成立以来，始终专注于开发基于物理规律的计算方法，并不断融合人工智能技术，推动科学计算从理论研究走向工业化应用。
目前，薛定谔已经形成覆盖全球的研发与服务体系：
全球员工超过850人； 博士学历员工占比超过40%； 超过50%的员工专注于研发； 服务全球约1,785家客户。
薛定谔不仅是一套软件工具，更是一套围绕现代研发流程构建的数字化科学平台。
从底层量子化学计算，到分子动力学模拟，再到人工智能辅助设计，薛定谔覆盖了研发过程中多个关键环节。
Schrödinger Suite：覆盖从基础计算到智能决策的完整体系
01 计算材料科学平台——探索下一代高性能材料
材料研发涉及复杂的结构—性能关系。
薛定谔材料科学平台（Materials Science Suite）通过多尺度模拟技术，帮助研究人员预测材料性能、优化设计方案，并减少传统试错成本。
核心工具包括：
MS Maestro：统一建模与分析平台，支持复杂分子、聚合物以及周期性材料体系构建。
Jaguar：高性能量子化学计算引擎，用于研究电子结构、反应能量以及分子性质。
Desmond：高性能分子动力学模拟平台，支持聚合物、电解质等复杂体系研究。
MS DeNovo ML：结合机器学习和生成式模型，根据目标性能自动探索新材料结构。
同时，针对不同工业需求，薛定谔提供：
介电性质预测； 载流子迁移率分析； 分子扩散与传输模拟； 材料形貌预测； 反应动力学研究； 配方优化； OLED材料设计。
通过计算模拟，让材料研发从“经验探索”走向“数据驱动设计”。
02 小分子药物研发平台——从靶点分析到候选药物筛选
在药物发现领域，薛定谔拥有全球广泛应用的计算药物设计工具。
其核心优势在于：
帮助研究人员更早、更准确地判断哪些分子值得进一步开发。
Glide：行业领先分子对接工具
用于预测小分子与靶蛋白结合模式，实现高精度虚拟筛选。
FEP+：薛定谔核心技术之一
基于自由能微扰方法，对分子结构变化带来的结合能力变化进行预测。
帮助药物化学家：
优化先导化合物； 减少实验合成数量； 提高候选分子成功率。
LiveDesign：面向企业研发协作的平台
连接计算科学家、药物化学家和项目团队，实现：
分子设计； 计算分析； 数据共享； 实时决策。
此外，薛定谔还提供：
Epik / LigPrep：分子状态与构象准备； WaterMap：结合位点水分子分析； SiteMap：成药性口袋预测； IFD：诱导契合分子对接； QikProp：ADME性质预测； DeepAutoQSAR：机器学习模型建立； Prime：蛋白结构预测和优化。
形成覆盖早期发现到候选物优化的完整计算体系。
03 生物制剂研发平台——推动抗体、蛋白和多肽药物创新
随着抗体药物、蛋白药物和多肽药物快速发展，大分子计算设计成为研发的重要方向。
薛定谔 BioLuminate 平台提供：
蛋白结构建模； 抗体设计； 蛋白-蛋白相互作用分析； 稳定性优化； 免疫原性评估。
核心工具包括：
BioLuminate：生物大分子综合设计平台。
PIPER：高性能蛋白-蛋白对接算法。
Prime：蛋白结构预测与精修工具。
Antibody Design：支持抗体CDR区域优化、人源化设计。
Enzyme Engineering：帮助优化酶活性与稳定性。
通过计算方法，加速复杂生物药研发。
计算机模拟赋能药物制剂开发：从分子设计到工艺优化
除了药物发现阶段，薛定谔同样关注药物开发后期的重要挑战：
如何提高药物稳定性？如何优化制剂性能？如何降低研发风险？
借助分子模拟与机器学习技术，薛定谔能够从原子尺度帮助研发人员理解药物与材料之间的相互作用。
预测晶型稳定性：为药物制剂提前“排雷”
药物晶型变化可能影响：
溶解度； 稳定性； 生物利用度； 生产工艺。
薛定谔可以基于候选药物结构预测潜在晶型，并进行热力学稳定性排序，帮助研发团队提前识别风险。
预测药物溶解度
通过计算模拟：
分析晶型与无定形状态差异； 预测API溶解性能； 评估非晶态材料潜在优势。
帮助研发人员更加精准选择候选制剂方案。
解析药物稳定性与降解机制
薛定谔能够：
预测无定形材料玻璃化转变温度； 分析吸水行为； 评估化学稳定性； 定位潜在降解风险。
为制剂设计提供更加全面的科学依据。
优化药物递送系统
针对脂质体系、聚合物体系以及复杂制剂：
薛定谔可以帮助研究人员：
分析组分相容性； 预测分子相互作用； 优化药物释放性能； 改善递送效率。
Physics + AI：未来研发的新模式
人工智能正在改变科学研究。
但真正高价值的科学AI，需要可靠的数据基础。
薛定谔通过物理模拟产生高质量科学数据，再结合机器学习模型，实现：
科学准确性 × 人工智能效率
这种融合模式，使计算工具不仅能够分析已知体系，更能够探索未知化学空间。
未来已来：让计算驱动科学发现
从材料设计，到小分子药物发现，再到复杂生物制剂开发：
薛定谔正在帮助全球科研人员减少试错、提高效率，加速创新成果从实验室走向产业。
未来的研发模式，将不再只是：
实验探索
而是：
实验 + 计算 + 人工智能
共同推动科学突破。
