自主实验

据中国新闻网 10 月 18 日报道（http://www.chinanews.com.cn/cj/2026/10-18/10716745.shtml ），10 月 18 日中国科学技术大学牵头的智能科学家生态联盟第四届年会在合肥举行，会上正式发布机器科学家 2.2 系统。中科大科学智能物质创制中心主任江俊介绍，该系统融合大模型的大胆假设、小模型的小心求证与科研机器人的精准实验，形成自主创造新物质、发现新知识的能力，是新一代智能物质科学基础设施。系统已集成 110 台先进科研机器人、196 台智能化学工作站、508 个科研机器人指令集、3200 个化学实验模板与 310 个科学智能模型，可覆盖约八成化学与材料实验类型，实现设计、合成、表征、测试全流程自主运行，应用于生物医药、绿色农业、新能源、航天探测等领域。年会同步设立每年超 500 万元的科学智能人才专项奖助基金，以及首期规模 3 亿元的灵境造物投资基金，系统基于华为算力与云平台打造国产自主技术生态，已为近百家单位提供服务。 大胆假设加小心求证的分工怎么落到一台机器上？ 2.2 的核心不是让一个大模型从头做到尾，而是按认知环节拆给不同规模的模型：大模型负责提出假设方向与检索文献，小模型负责在已知实验空间里收敛求证，物理动作交给科研机器人完成。这种分层解决了单一模型的两个短板，大模型想得多但容易脱离物理约束，纯自动化设备又没有提出新问题的能力。110 台机器人加 196 台工作站组成的是可复用的实验底座，508 条指令集与 3200 个模板决定了底座的覆盖范围，系统越用模板库越厚，这是它和一次性自动化实验箱的区别。 全流程自主运行离无人实验室还有多远？ 官方口径是覆盖约八成化学与材料实验类型、四环节自主运行，剩下两成恰恰是最前沿、最非标、最依赖人类判断的部分，比如异常现象的重新解释、跨领域类比与实验伦理把关。2.2 的价值在于把重复劳动从研究员手里接走，而不是宣称取代科学家。判断这套系统成熟度的务实指标是：新模板能否从一次实验失败中自动沉淀、机器人在不同实验室间的可迁移性、以及外部单位接入后复现率，这些都比发布会上的演示镜头更能说明问题。 3 亿元造物基金和人才奖助在生态里起什么作用？ 科研基础设施最容易卡在只建平台不孵化项目，这次同步配了首期 3 亿元产业基金与年度人才专项，等于把技术平台、资金通道与人才激励放进同一个闭环。对创业团队，意味着从想法到中试到融资少了几层对接，对联盟内近百家单位，则是把国家项目资源市场化导流。需要观察的是基金投向是否真正围绕 2.2 平台产生的数据与模板，而不是变成普通硬科技财务投资。 国产算力底座对这套系统意味着什么？ 系统基于华为算力与云平台构建，与常见的海外大模型加海外云的组合不同，这让整条链路从模型到实验设备到云资源都在国内可闭环。对受出口约束的科研单位这是刚需价值，但也要看到材料科学训练数据与模型权重的开放程度，决定了联盟外部团队能否在同一套标准下贡献模板。AI 造物的长期竞争力不在单台机器人数量，而在开放标准能否让百家实验数据沉淀为公共知识库。 去论坛讨论 前往 silicon-agi.com 论坛 参与讨论