近年来，河北师范大学在人工智能领域展现出强劲的发展势头，通过跨学科融合与技术突破，形成了科研创新与教育实践并重的特色发展路径。学校以计算机科学与技术一级学科为支撑，推动人工智能与生物医药、能源催化、教师教育等领域的深度融合，不仅在国际顶级期刊发表多篇研究成果，还构建了覆盖药物研发、清洁能源、智慧教育的创新生态。这种以“人工智能+”为核心的学科交叉模式，既响应了国家战略需求，又为区域经济发展注入新动能。
在生物医药领域，软件学院与医学机构合作开发的SS-GNN深度学习模型，成功筛选出新型双靶点镇痛化合物E0199，其研究成果发表于《Journal of Pharmaceutical Analysis》。该团队还针对HDAC6抑制剂研发，通过整合240万分子库的虚拟筛选与分子动力学模拟，开发出抗白血病活性优于传统药物TubA的候选化合物，相关技术发表于《Journal of Chemical Information and Modeling》。这类研究凸显了深度学习与分子对接技术在药物设计中的核心作用，将传统研发周期大幅缩短。
能源催化方向的突破则体现在电催化剂理性设计上。王长洪、刘洁宇团队通过XGBR算法与SISSO算法，构建了银基单原子合金催化剂的活性描述符，为清洁能源驱动的NO电还原合成氨提供了高效解决方案。相关成果发表于影响因子16.1的《Angewandte Chemie International Edition》，并形成3篇中科院一区论文。这种将机器学习与密度泛函理论结合的研究范式，为催化材料开发开辟了新路径。
教育创新方面，学校建成“人工智能+教师教育研究与应用中心”，整合教学大数据分析与师范生培养，构建覆盖教学设计、课堂评估的智慧教育平台。软件学院推出的AI集训营采用项目式学习（PBL）模式，学生自主完成“AI入学助手”“智能旅游导航”等应用开发，显著提升了算法实现与商业化落地能力。配套的AI教学辅助工具平台更集成PPT生成、简历优化、多语言翻译等17项功能，日均服务师生超千次。
技术研发层面，学校聚焦算法优化与工具开发：在药物筛选中首创构象评估-骨架聚类-动力学模拟三阶段流程；在催化研究中建立DFT四步过滤法结合机器学习的双轨策略；教学领域则开发支持语音交互与数据可视化的智能助手。这些技术突破为产学研协同提供了标准化工具链。
人才培养方面，通过本硕一体化培养与竞赛实践，涌现出孟思彤等典型代表。其开发的小麦穗目标识别模型，以轻量化设计实现田间精准监测，获国家级奖项并保送中国农业大学深造。这种以真实产业需求为导向的育人模式，使学生在AI算法开发、跨领域协作等核心能力上表现突出，近三年学生主导项目商业化转化率达32%。
