我們對世界的理解，越來越依賴計算。

從藥物、蛋白質設計到新材料發現，科學家們希望在計算機里「虛擬實驗」出物質的性質。要做到這一點，就必須準確地模擬原子中，核、電子之間的相互作用。如果計算的精度不夠，一種催化劑可能被誤判為無效，一種材料的性能預測也會南轅北轍——這意味著數年的實驗與投資都可能白費。

問題是，真正能給出「實驗級」答案的高精度算法——比如量子化學的「金標準」CCSD(T)——雖然在小分子上表現完美，卻在遇到真實材料時幾乎寸步難行。原因在于，真實材料體系過大，而這類方法需要同時考慮體系中成千上萬電子的關聯效應，計算量會隨著體系規模急劇爆炸。因此，過去科學家只能在極小的模型上試驗這些方法，而無法直接研究諸如催化、電化學、電池界面等真實材料體系。

近期，字節跳動 Seed AI for Science 團隊與北京大學物理學院的陳基教授、倫敦大學國王學院的 George H. Booth 教授合作，提出了新的與「金標準」CCSD(T) 相結合的量子嵌入框架SIE+CCSD(T)，輔以自下而上全流程優化的GPU 計算框架設計，首次讓「金標準」方法運行在上萬軌道、數百原子的真實材料體系中。

這意味著，科學家終于可以在計算機上，以實驗級精度研究復雜的表面性質，從而為催化設計、清潔能源與新材料開發提供可信的理論基石。論文已于 2025 年 10 月 21 日發表在 Nature Communications，文章與代碼均可被開放獲取。

文章標題：A multi-resolution systematically improvable quantum embedding scheme for large-scale surface chemistry calculations文章鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41467-025-64374-2代碼鏈接：https://github.com/bytedance/byteqc/tree/main/embyte

亮點速覽

大規模高精度：在包含392 個碳原子、約 1.1 萬個軌道的石墨烯體系中，SIE+CCSD(T) 實現了「金標準」CCSD(T) 級別的計算，并在 GPU 上表現出接近線性的計算效率，真正讓高精度計算走向實用。

精度可控、可系統改進：SIE 框架可以自由結合不同層次的高精度算法，并且通過一種獨特的篩選方式，只保留最重要的軌道與電子，從而在不犧牲精度的前提下，大幅減少計算量。科學家可以像「旋鈕」一樣，按需調節計算精度與速度。

跨體系驗證化學精度：從固體氧化鎂表面（MgO）到多孔金屬有機框架（CPO-27-Mg），再到二維材料石墨烯，SIE+CCSD(T) 在多種真實體系中都達到了與實驗一致的結果，誤差控制在±1 kcal/mol以內，達到實驗級精度。

消除模型局限，首次實現「握手」：在研究水分子吸附在石墨烯表面的體系時，SIE+CCSD(T) 首次讓兩種常見的模擬方式——開放性邊界（OBC）與周期性邊界（PBC）——在大體系下計算出一致結果。吸附能最終收斂至約100 meV，顯示水分子在石墨烯上并沒有明顯的取向偏好。

表面高精度模擬的困難

表面化學是材料科學中最復雜的領域之一。

想象一個水分子落在石墨烯表面，它與下方數百個原子之間的吸引力可能會跨越十幾個原子距離——這種超長程的相互作用意味著模型必須足夠大，否則模擬就會失真。

傳統的量子化學方法（如 CCSD(T)）雖然精度極高，但一旦體系包含數百個原子，就會因為計算量爆炸增長而幾乎無法運行。而密度泛函理論（DFT）雖然計算快，但其結果依賴于選取的泛函，無法系統提升精度。SIE+CCSD(T)的出現，正是為了打破這種「速度與精度不可兼得」的瓶頸。

SIE 核心設計理念：

「分而治之」

SIE，全稱 Systematically Improvable Quantum Embedding，是一種能夠「分而治之」的多分辨率計算思路。

它的核心理念是：

先用較快、低復雜度的方法在全體系上做初步計算；再將整個系統按照初步計算的結果給出的重要性分割成多個小的「區域」；最后，對這些「區域」進行更高精度的計算，并把結果再拼接回整體。

這樣一來，研究者可以在同一框架內按需平衡速度與精度。

性能測試：

SIE+CCSD(T) 可在 1.1 萬軌道的系統中高效運行

SIE+CCSD(T) 通過全面的 GPU 優化實現了計算性能的跨越式提升。

每個「區域」都可以被分配到獨立的 GPU 上并行運行，這讓整個體系的計算復雜度隨系統規模近似線性增長——體系增大一倍，計算時間也僅約翻倍。

在實際測試中，SIE+CCSD(T) 在包含1.1 萬個軌道的系統中依然保持高效運行，而傳統 CCSD(T) 在這種規模下早已無法計算。

圖a為SIE算法整體框架。圖b展示了各個算法的在單張A100上，隨著系統尺寸增長的時間消耗情況。

多結構跨體系的驗證：

SIE+CCSD(T) 計算結果與實驗吻合

圖a為CO+MgO(001)結構，圖b為CO/CO2+CPO-27-Mg，圖c為有機分子+石墨烯。圖d展示了SIE+CCSD(T) 與實驗普遍在 ±1 kcal/mol 的化學精度檔；同時展示了與其他方法在體系規模與實現細節變化下的對比與穩健性。

在不同類型的真實體系上，團隊用同一套 SIE+CCSD(T) 工作流做了多組測試。這些體系的結構、化學環境差別很大，但 SIE+CCSD(T) 計算結果與公開實驗數據整體落在 ±1 kcal/mol 的誤差范圍內。更重要的是，團隊并沒有「按體系微調方法」，而是通過統一的策略，在成本可控的情況下把精度穩定地推廣到不同材料。這一跨體系的一致性，表明 SIE+CCSD(T) 具備成為「通用工具」的潛力。

首次揭示：

石墨烯上水分子取向不「挑剔」

水分子與石墨烯的相互作用長期以來是表面科學的一個懸而未決的問題——不同研究報告得出完全相反的結論：有的認為水傾向「趴著」更加穩定，有的認為「豎著」吸附更加穩定。

借助 SIE+CCSD(T)，研究團隊系統地比較了不同水分子取向下的吸附能，發現：

在小體系下，模擬結果會因邊界條件不同而出現巨大差異，而前人的工作中因為缺乏有效計算工具無法再進一步擴大體系尺寸來消除「小體系」的影響；得益于 SIE+CCSD(T) 的高效性，團隊發現當體系擴大到數百原子級別時，開放性與周期性模型的結果逐漸趨同，差距縮小到僅幾 meV。

最終，一個意料之外的答案出現了：不同取向下的吸附能幾乎相同，約為 100 meV。

這宣告了單個水分子在石墨烯上吸附的基態構型的爭論基本結束，并首次揭示，在石墨烯上，水分子取向并不「挑剔」。這將對研究水在石墨烯表面的流動等行為提供重要的理論參考，這對于藍色能源、水淡化等石墨烯工業應用場景至關重要。

圖a與b，使用SIE+CCSD計算得到的不同水分子取向構型的吸附能以及y軸方向的相對極化率。圖c與d展示了2-leg、0-leg與60°三種構型的表面電子密度變化情況。不同旋轉角度構型的吸附能都處在0-leg與2-leg之間，這意味著不同構型之間的吸附能差距不會超過 10 meV。

總結

從算法理念到工程落地，SIE+CCSD(T) 展示了一個清晰的方向：讓量子化學的「金標準」可用于真實材料世界。

這項工作不僅在性能上跨越了 CCSD(T) 的傳統規模限制，也在方法論上實現了從理論到可系統改進框架的閉環。通過 GPU 全鏈路加速，SIE G 成功地在上萬軌道體系中保持近線性擴展，并在多類表面體系上重現了實驗級精度。

通過展示 SIE+CCSD(T) 的算法框架，希望它的意義不止于一次計算的提速，而是為未來的材料設計、表面機理探索、乃至高精度高通量計算工作流打開了新的可能性。