在高校的生物、医学、药学、化学等生命科学相关学科中，教学与科研正在经历一个显著变化：从“知识讲授”为主，转向“数据+模型+计算”驱动的能力培养。分子结构可视化、分子模拟、AI建模、虚拟筛选等方法正在从科研前沿逐步走向课堂与实验教学，成为学生必须掌握的核心工具链。

但现实问题也同样突出：工具门槛高、部署复杂、计算资源不足、课程难落地、科研数据难复用……让许多院系想用却用不起来。

在这种背景下，MaXFlow（分子模拟与人工智能创新平台）凭借“可视化+工作流+AI+云端”的产品体系，正在成为高校教学与科研两端兼顾的高适配平台。

生命科学与药物研发相关课程，往往涉及大量抽象概念：蛋白结构与结合口袋、构效关系（SAR/QSAR）、动力学与自由能、ADMET性质、分子对接与虚拟筛选等等……这些知识仅靠PPT讲授，学生很难形成直观理解。

而传统模拟软件虽然强大，却普遍存在三类门槛：

1.操作复杂：依赖命令行、脚本、参数文件，功能分散，学生要投入大量时间去学习，教学成本高；

2.部署重：对本地环境、许可证、算力配置要求高，需投入大量财力去购置服务器，也需专人去维护；

3.课程难复制：教师很难把“科研级工作流”变成“课堂可执行任务”。

这直接导致：很多院系虽认可“计算+AI”的重要性，却难以规模化应用。

图 工作流搭建及提交超算平台计算

MaXFlow在教学场景里最直接的价值，是它具备图形化三维结构展示与交互能力：

• 分子、蛋白、核酸结构可视化

• 关键相互作用（氢键、疏水、静电等）更直观

• 构象变化、对接结果、轨迹分析更易讲解

• 学生能够通过“操作—观察—理解”的方式建立基础直觉

图 蛋白可视化及非键相互作用展示

这意味着，MaXFlow不仅是工具，更可以成为课堂上的“可视化教具”：

把原本抽象的概念转化为可交互的结构与结果，大幅提升学生的理解效率和学习兴趣。

MaXFlow的核心机制之一是工作流引擎：

教师可以把复杂的模拟与AI流程（如：数据准备→建模→筛选→分析→报告），涉及众多功能搭建在一个工作流中，并进一步发布为可复用的APP。

这带来的教学价值非常明显：

• 课程可标准化：同一个工作流可以通过“共享”在不同班级、不同学期重复使用

• 学生可低门槛操作：像使用“实验APP”一样完成任务，而不是学习复杂软件

• 教学成果可追踪：每个学生的参数、过程与结果可被记录、评估与复现

• 从“会用”到“会做研究”：学生在课堂中即可体验真实科研流程

对于高校来说，这相当于把“科研级能力训练”转化为可规模化落地的教学模块。

高校使用科研软件常面临现实约束：

预算有限、IT人手不足、部署周期长、维护困难、实验室电脑环境复杂……

MaXFlow支持以SaaS方式订阅，带来三大优势：

1.上线快：无需复杂部署，浏览器即可使用，适合课程开设节奏

2.灵活扩展：按账号、按学期或按项目配置，适应教学与科研波动

3.成本可控：避免一次性采购、服务器投入与长期运维压力

对高校而言，这种模式显著降低了“想用但用不起、想用但部署不了”的阻力，让工具真正能进入课堂与科研团队日常。

图 浏览器登录在线做模拟计算

在科研场景中，MaXFlow不仅提供分子模拟能力，还整合了AI建模、性质预测与筛选能力，覆盖如下常见方向：

• AI预测模型构建，如QSAR/ADMET建模

• 借助分子生成构建虚拟化合物库

• 模型可与分子对接、动力学模拟、自由能计算组合连用

• 多步骤工作流自动化、结果可追溯、可复现

它特别适合高校科研团队的典型需求：课题周期短、人员流动快、需要快速出结果、需要沉淀方法与模型资产。

图 GNN方法模型训练

MaXFlow并非停留在“理念适配”，而是已经在多家学术单位落地应用并取得成果，包括复旦大学、四川大学、山东大学、中国医学科学院、中科院广州能源所、山东医科大学等。这些机构在教学、科研训练、科研项目推进等方面已经形成了可复制的实践路径，也说明：MaXFlow不仅“能用”，而且“适合规模化使用”。