分子体系的多尺度计算在化学、材料和生命体系中具有广泛的应用。深度学习模型、算法和硬件的快速进步为分子体系的模拟计算能力提升提供了新契机，为跨尺度的分子体系计算研究带来范式变革。在本报告中，我们将介绍AI应用于分子和分子聚集体体系结构预测和基于功能需求的优化设计等任务的方法发展、典型场景和案例，特别是分子模拟和深度学习模型应用于生物分子体系研究的计算方法和软件平台发展；对应的将结构预测、分子生成和动力学计算等集中在统一的深度学习框架下，原生于人工智能的多模态和跨尺度分子模拟工具的设计和实现；以此为基础实现的基于物理和基于数据的算法和软件的融合；分子结构预测、设计和动力学模拟等与大语言模型的对接和多模态模型的构造；通过构建科学智能体促进分子模拟在拓展应用场景、提高精度和使用方便性。 我们将进一步讨论AI在生物医药等方向的应用前景、当前模型的局限性、可能的发展路径。