近日，北京大学教务部公示了《2026年北京大学教材建设立项名单》，城市规划与设计学院院长赵鹏军教授编著的《交通地理学》、科学智能学院副院长莫凡洋副教授编著的《机器学习在物质科学中的应用》、化学生物学与生物技术学院执行院长李子刚教授编著的《人工智能在生物医药的应用——上》获得“教材建设”立项。三部教材聚焦学科前沿，涵盖交通地理、机器学习与物质科学、AI for Science等交叉领域，充分展现了我院在跨学科研究与教学创新方面的雄厚实力。

《交通地理学》系统介绍了交通地理学的理论体系、方法与技术，融合了大数据与人工智能等新技术方法，探讨交通地域系统及其对经济社会发展的影响。教材可作为地理学、交通运输工程、城乡规划、区域经济、国土空间规划等专业的本科生和研究生教材，也可为交通规划、城乡规划、生态环境保护、自然资源管理等领域的科研、技术和管理人员提供重要参考。

赵鹏军

赵鹏军，北京大学博雅特聘教授，博士生导师，北京大学城市规划与设计学院院长。英国社会科学院院士，中国地理学会会士，北京大学城市与环境学院教授，自然资源部陆表系统与人地关系重点实验室主任。国际地理联合会交通地理执委会副主席，长期从事交通地域系统分析模拟、城市与区域规划等领域研究，主持国家杰出青年科学基金及其延续资助项目等。

《机器学习在物质科学中的应用》是一部面向物质科学与人工智能交叉学习的入门教材，以“机器智能如何促进科学发现”为主线，系统介绍机器学习在化学、材料与自动化实验中的基本方法。教材涵盖随机森林、神经网络、贝叶斯优化等核心算法，以及化学信息学、材料信息学、自然语言处理、数据挖掘、机器人控制与实验自动化等关键技术。通过薄层色谱自动化、高效液相色谱手性分离、红外光谱预测、范德华界面结构解析、多溶剂pKa预测和机器人智能合成等丰富案例，生动展示了人工智能从数据表示、模型构建到实验闭环优化的完整路径，旨在帮助学生建立AI for Science的知识框架与研究思维。

莫凡洋

莫凡洋，北京大学长聘副教授，科学智能学院副院长，北京大学博雅青年学者、国家级青年人才、斯坦福全球前2%顶尖科学家。聚焦于人工智能与合成化学的交叉领域，致力于利用多学科知识和研究手段解决合成化学中的关键问题。针对色谱分离这一痛点，积极探索传统实验模式向智能化研究的转型。主要研究方向包括开发自动化色谱平台、构建色谱分离预测模型、开发分子光谱深度学习预测工具及实现智能柱层析全流程革新。近五年在人工智能合成化学交叉研究领域发表多篇高影响力论文，累计发表论文90篇，引用6000余次，H因子35。

《人工智能在生物医药的应用——上》聚焦AI for Science前沿领域。教材内容涵盖人工智能学习范式与算法原理、大语言模型与智能体、单细胞测序与虚拟细胞中的AI方法、AI驱动的蛋白质与多肽设计，以及人工智能驱动的药物发现与分子设计等内容，为面向AI+生物、化学、医药等领域的科研人员提供从实验设计到数据分析、从模型构建到算力的完整介绍。

李子刚

李子刚，现任化学生物学与生物技术学院执行院长，博士生导师。入选北京大学百人计划，获科技部“万人计划”中青年科技创新领军人才、广东省特支计划百千万工程领军人才、深圳市海外高层次人才，深圳市杰出青年基金获得者，获北京大学拜尔研究者奖、深圳市“杰出青年”称号，为北京大学优博导师、深圳市优秀教师。主持/参加国家、省市以及横向合作项目30余项，基于稳定多肽的核素药物正在进行临床研究者发起的临床研究。以通讯作者身份在包括Nat. Comm., JACS, Sci. Adv., Cancer Res., Angew.Chem.Int.Ed.等国际知名期刊发表论文150余篇，引用6000余次，H-Index 39；申请发明专利90余项。入选科睿唯安高被引学者，入选全球前2%顶尖科学家榜单。

此次三部教材成功获批校级教材建设立项，标志我院在AI赋能交叉学科教材开发领域实现重要突破。三部教材紧扣当下学科变革趋势，打通多学科理论与实践壁垒，未来正式出版后，将为交通地理、AI物质科学、AI生物医药等交叉领域的人才培养、科研创新提供优质教学资源，持续助力相关学科高质量发展。