据新华网、量子位智库报道，AI for Science正成为继AlphaGo、ChatGPT之后的第三个AI里程碑事件。2026年AI在蛋白质结构预测、药物研发、材料设计、能源催化、气候建模、生命科学等领域的应用持续突破，已催生大量原创性成果。
谷歌DeepMind团队在Nature发表AlphaFold-Dynamics最新成果，首次实现对蛋白质动力学过程的精准预测，将AI应用从静态结构预测拓展至动态行为建模。Anthropic与多家顶尖实验室合作推出”科学发现加速计划”。微软研究院推出AI4Science开源平台。中国科学院、清华大学、上海人工智能实验室等机构也在AI for Science方向持续突破。
张亚勤在多个公开场合指出：”AI for Science将成为继AlphaGo、ChatGPT之后的第三个AI里程碑事件。”2026年AI驱动科学发现呈现三大特征：一是模型能力持续提升，能够处理多模态科学数据；二是AI与自动化实验系统深度融合，形成”AI假设-机器人实验-AI验证”闭环；三是开源开放成为主流，加速科研协作。iMedLoop全球医疗影像数据平台是AI for Science在医疗领域的代表性成果。分析认为，2026年下半年AI将在更多科学领域实现”从0到1″突破。
