当科研AI遇上量子计算，MiQroForge探索分子研发新路径

　　传统科研模式，为什么越来越需要AI？

　　终于，AI开始真正走进科研工作流了！就在不久前，微观纪元正式发布了量子+AI分子设计平台MiQroForge，尝试让AI从科研辅助工具，成为科研任务的实际参与者。

　　过去，AI在科研中更多承担文献检索、代码编写等辅助性工作，而复杂的分子研发流程仍需研究人员协调多个工具与环节。如今，MiQroForge正尝试打破这一局限，让AI从单点辅助走向任务执行与流程协同，将计算筛选、合规调研、实验验证等环节串联成可执行、可复用、可协作的科研工作流。

　　当AI不仅能够理解科研问题，还能真正参与任务执行与流程协同，分子研发的工作方式又将发生怎样的变化？

　　MiQroForge正在尝试给出答案。

　　链接Post+Skill+资源层，MiQroForge正把科研变成“可执行的网络”

　　Post：一种全新的信息载体

　　在科研工作中，复杂的研究方法与执行流程往往难以直接复用。为此，MiQroForge提出了全新的科研信息载体——Post，让科研成果从静态的文字、图表和结论，转变为可下载、可执行、可复用的研发单元。其他研究人员能够在已有成果的基础上继续探索，并逐步形成持续协作、迭代的科研网络，让科研知识不再只是被阅读和传播，更能被直接调用。

　　Skill：把复杂科研能力封装为可复用的工具

　　有了任务和知识，还需要真正能够完成工作的工具。为此，MiQroForge引入了另一项重要设计——Skill，将电子结构计算、量子算法调用、问题映射与编码、量子与经典计算协同等高门槛科研能力，封装成可复用的Skill。当研发任务需要特定能力时，AI便可调用相应Skill执行工作，无需研究人员反复配置复杂的技术流程。同时，多个Skill还能围绕同一研发目标协同运作，将复杂科研任务拆解为相互衔接的执行步骤，让专业科研能力从“难以掌握的技术工具”，转变为“可以按需调用的执行能力”。

　　研发协作层：算力与实验资源多元化布局

　　真正的科研不仅需要专业工具，也离不开计算资源与实验验证。为此，MiQroForge整合了多元化的科研资源，在计算层面支持对接超导、中性原子、离子阱等不同技术路线的量子计算真机，探索量子与经典计算协同；在实验层面，通过连接科研工具与协作实验资源，推动计算预测与实验验证形成反馈闭环。

　　工欲善其事，必先利其器。Post承载科研任务与知识，Skill提供专业执行能力，算力与实验资源支撑任务落地，共同构建起从科研知识到实际研发的完整协作体系。

　　MiQroForge Desktop在产业研发中的实际应用

　　在Post、Skill与算力及实验资源的协同支撑下，MiQroForge进一步将这些能力融入实际科研工作流。作为面向科研任务执行的交互入口，MiQroForge Desktop正尝试让AI从“回答问题”走向“执行任务”。研究人员只需提出科研目标，AI便可围绕任务自主调用专业工具、组织执行流程，并通过节点式工作流管理任务进度。同时，结合数据分析与干湿实验交叉验证，实现科研流程的持续迭代。从任务理解、工具调用到结果分析，AI正逐步成为科研工作流中的执行参与者。

　　这一能力也在实际产业场景中得到应用。在VOCs丙酮MOFs材料双轨研发项目中，面对传统吸附材料性能与能耗方面的挑战，MiQroForge以实际需求为起点，将计算筛选、合规调研与实验验证相结合，从5万余种MOF结构中筛选出2种候选材料，为后续研发验证提供新的方向。这不仅是一次大规模材料筛选，更展示了AI如何打通从产业需求到候选方案的研发流程。AI for Science正从单纯的计算预测，迈向真正参与解决产业问题的新阶段。

　　从科研辅助到任务执行，MiQroForge开启分子研发新范式

　　从蛋白质结构预测到新材料发现，AI正不断拓展科学研究的边界。MiQroForge通过构建起Post、Skill、算力与实验资源的桥梁，推动分子研发从传统的分散协作走向智能化、系统化的新模式。

　　未来，MiQroForge希望打造更加开放、高效的分子研发智能工作流平台，探索AI驱动科研创新的新范式。当AI不再只是回答问题，而是真正参与科研执行，分子研发的更多可能性，也正在被打开。