PART.01 2024 年诺贝尔物理奖与化学奖都颁给“AI for Science”相关领域，这一重大事件无疑为该领域的蓬勃发展注入了强劲动力。在科学研究的新范式——“AI for Science”时代，基于数据驱动的机器学习力场（ML-FFs）成功化解了第一性原理电子结构方法与传统经验力场之间在准确性和效率方面的矛盾。近年来，该领域发展态势迅猛，在 Web of Science 平台的检索结果中清晰可见相关工作频繁登上 Nature、Science、Cell 等顶尖学术刊物。 第一性原理计算基于量子力学基本原理，通过求解复杂的多电子相互作用问题实现高精度材料计算预测，已成为现代物理学、化学、材料科学等诸多领域中不可或缺的研究手段。然而，高昂的计算成本限制了第一性原理计算的广泛应用，使得大尺度材料模拟和材料大数据构建等重要领域的发展面临重大挑战。近年来
………………………………
