过去是科学推动技术，如今则是技术在促进新的发现。
人工智能既能使研究更加精准、更有针对性，也能简化整体研发流程。
企业领袖应主动探索并推动技术辅助的研发。
几个世纪以来，科学与技术在进步的舞步中相互推动。传统上，科学发现引领方向：牛顿定律引发了工业革命，量子力学则为数字时代铺平了道路。在这一范式下，科学主要推动了技术进步。
如今，我们正目睹一场引人注目的角色逆转。
尽管科学洞见仍在推动技术创新，但我们越来越多地看到，技术，尤其是人工智能和机器学习，正在催化科学突破。人工智能算法预测蛋白质结构的速度快于传统实验室方法，机器学习模型正在加速药物发现，先进的计算能力则使前所未有的复杂科学模拟成为可能。
在这一新范式下，新兴技术能力为更深入的科学理解打开大门，进而为进一步推动技术发展带来新的机遇。
科学与技术这一良性飞轮具有巨大潜力，可转化为我们日常生活中的切实改善，从更有效的药物到更智能的设备和更清洁的能源解决方案。
推动各领域的科学发现
人工智能正在大幅缩短研究和实验周期，使过去需要数十年才能实现的发现在短短数年内成为可能。
在化学和生物学领域，人工智能驱动的算法正在改变我们应对复杂挑战的方式，例如预测分子结构和相互作用。一个突出的例子是DeepMind的AlphaFold，它以前所未有的精度预测蛋白质结构，彻底改变了蛋白质折叠研究。
在同样的领域中，还可以关注个性化医疗和疾病控制，人工智能驱动的平台正在以过去一小部分时间识别潜在治疗方案。一个突出的例子是将人工智能与CRISPR基因编辑技术相结合。人工智能模型有助于预测CRISPR可能产生的脱靶效应，使基因编辑更加安全、更加精准。这加速了新疗法的开发，拓展了基因修饰和个性化治疗的可能性边界。
另一个从技术驱动的加速创新中大为受益的领域是材料科学。该领域正通过先进技术的融合而经历转型。得益于创新研究和技术，从可持续替代品到更坚固的合金，新材料正以前所未有的速度被开发出来。
从航空航天到可再生能源，各行业的影响十分深远：创新周期更快、研发成本降低，并在开发满足未来市场需求的材料方面获得竞争优势。
尽管人工智能是技术推动科学创新新一轮势头的催化剂，但机器学习和量子计算等其他技术也在加速这一趋势。量子计算的应用仍处于起步阶段，但D-Wave等公司已率先投资于以下领域量子退火，这一技术可以比经典计算机更快地解决复杂的分子比较问题；此外还有基于门的量子计算，用于模拟分子结构和化学反应。
人人可参与的研发
人工智能的普惠效应，即通过消除许多传统的成本和获取障碍，拓宽了多种专业知识和工具的获取渠道，同样延伸至研究与开发过程本身。通过快速的数据分析、自动化实验和成本降低，人工智能如今使各种规模的机构都能够开展更为精深的研究。
人工智能智能体将充当不知疲倦的研究助手，能够自主分析数据、提出假设，甚至设计实验，并很快将对人类工作形成补充。这些人工智能驱动的工具不会取代人类的创造力；相反，它们将放大这种创造力，使研究人员能够以过去只有资金充足的机构才能达到的速度和规模探索各种想法。
此外，人工智能正在推动开放数据计划和协作平台的发展，使全球研究人员能够更便捷地在彼此工作的基础上开展研究。诸如Cognizant对韧性项目的贡献，以支持联合国可持续发展目标，表明人工智能能够促进全球在紧迫挑战上的协作，这些挑战涵盖从气候变化到教育及大流行病防范等诸多领域。
发出的邀请
人工智能和其他技术为科学创新带来的加速，不仅仅是需要跟上的挑战，更是重新定义行业边界、改变日常生活的机遇。
领导者必须主动探索并评估如何将技术驱动的研发纳入其业务战略，并建立一种实验文化。
研发文化：要充分利用这一良性循环，研发职能必须演进。这不仅意味着整合新技术，更意味着培育一种实验与敏捷的文化，使创新持续进行，并同时受到科学发现与技术能力的双重驱动。
投资策略：将技术驱动的研发视为具有指数级回报潜力的战略投资。尽早投资人工智能、量子计算及其他先进技术，可使企业在其行业中处于领先地位。
人才结构：随着科学与技术之间的界限不断模糊，对跨学科人才的需求日益增长。企业应寻求组建这样的团队：既融合传统科学领域的专业知识，又具备人工智能、数据科学和计算建模方面的技能。
通过把握这种动态的相互作用，领导者有机会推动变革性的改变，不仅在其所处行业内部，也在应对世界上一些最紧迫的挑战方面，将复杂问题转化为有益于企业、人类和地球的突破。随着我们在这一不断演变的格局中前行，问题不在于是否参与这一循环，而在于我们将以多大的勇气投入其中。
