前 言

本书适合非计算机、非数学专业的本科生作为通识课教材，旨在帮助读者了解化学生物信息学与人工智能相关的理论框架和技术实践。该领域发展迅速，新的方法和技术层出不穷，对于希望深入研究这一领域的读者，建议在阅读本书的基础上，进一步查阅最新发表的研究成果。本书内容涵盖数学、物理、化学、生物、药学和计算机等多个学科，重点介绍人工智能（AI）技术及其在化学生物信息学中的应用。在AI部分，我们以导论的形式，用较少的公式阐述基本原理；在应用部分，则侧重于理解化学、生物、制药等学科中的实验数据形式、模型评估指标、经验规则及底层规律。

本书在工业界的应用主要包括化学合成、生物合成以及AI制药。随着自动化和机器人技术的发展，化学和生物合成领域正在进行产业升级，其核心是利用AI处理化学和生物信息，并通过机器人完成实验。AI制药作为化学生物信息学的重要应用领域，是一个多学科交叉、快速发展的前沿方向。尽管AI技术本身仍处于发展阶段，许多底层原理尚未被完全理解，但AI在药物研发中的应用前景广阔。

2023年2月至6月，我完成了第一个学期的线下课程教学，与清华学生们的讨论让我受益匪浅。随后，我与百度飞桨、临港实验室共同举办了首届AI药物研发算法大赛，并得到了刘刚、丁克、张健、李洪林、林翼、张肖男等药物化学和计算机辅助药物设计专家的大力支持。微软亚洲研究院的王童团队最终获得了比赛的第一名。2023年至2025年，我实验室的学生陈和地、刘宇帆、张蓉、范逍宇等陆续发表了多篇与化学信息、生物信息和AI制药相关的研究论文，标志着我的实验室从转型期进入稳定期。2025年初，我最终决定将本书命名为《化学生物信息学与人工智能》，并将AI制药作为其中的重要应用方向。尽管本书的筹备和编写过程持续了近四年，但这段经历让我在知识和心态上都得到了极大的提升。2025年初，我们见证了DeepSeek大放异彩，相信又多了不少对AI感兴趣的同学。然而，我发现新加入我实验室的同学入门并不容易。因此，我会将本书视为一项长期事业，不断迭代和完善，尽量提高入门AI同学的学习效率。

感谢本书其他几位作者，包括贾蕊祯、常嘉敏、陈靖轲、杨志浩、陈和地等。感谢辅助制作课程资源的范逍宇和张孝春同学。感谢清华药学院领导们的支持，包括前任领导丁胜、尹航，以及现任领导钱锋、肖百龙和陈立功。最后，我要特别感谢我的家人，尤其是我的妻子，她不仅是本书的首位读者，还给予了我无尽的支持；同时，也感谢我的女儿田一可，为本书绘制了精美的封面。

田博学

2025年秋