微软总裁Peter Lee指出，2026年AI将进入科学发现的核心领域。AI不再只是总结论文、回答问题、撰写报告，而是主动参与物理学、化学和生物学的发现过程。
「AI for Science」已成为科研范式变革的核心驱动力。AI大模型能够自主设计并验证实验，在材料科学、药物研发等领域加速「从0到1」的突破。传统的「假设-实验-验证」循环可能需要数年时间，而AI可以在数天内完成数百万次虚拟实验，找出最有潜力的方向。
量子计算与AI的融合也取得了关键进展。IBM公开表示，2026年将标志着量子计算机首次能够超越传统计算机，解决此前无法处理的问题。混合计算——AI找模式、超算做仿真、量子加精度——正在成为下一代科学发现的基础设施。
这一趋势对科研机构和企业研发部门意味着：不拥抱AI的科研将在效率上被拉开代差；跨学科能力（AI+领域知识）将成为科研人才的核心竞争力；研发投入的优先顺序需要重新评估。2026年，AI不再只是科学家的工具，而是科学家的合作伙伴。