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我們?nèi)绾闻袛嗳斯ぶ悄苁欠褚呀?jīng)足夠聰明，能夠從事科學(xué)研究，實現(xiàn)端到端的自主科學(xué)發(fā)現(xiàn)？

(資料圖片)

中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)發(fā)布的最新研究讓AI「大腦」接管機器科學(xué)家實驗室「身體」，由此將這一問題從知識問答和方案生成，推進到真實物理世界中的實驗執(zhí)行與反饋學(xué)習(xí)。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2607.23045

研究團隊搭建了一個機器催化實驗室，其中包括45個覆蓋合成、表征和催化性能測試的模塊化自動工作站。

為了讓AI理解和調(diào)用實驗室能力，研究團隊將這些能力封裝為機器可讀技能（skills）。AI智能體可以通過這些技能直接調(diào)用實驗設(shè)備，同時接受真實設(shè)備能力、操作規(guī)范和實驗條件的約束。

圖1.用于催化研究的AI讀得懂的機器科學(xué)家實驗室架構(gòu)。

圖2.從科學(xué)意圖到機器實驗室執(zhí)行路徑。

壓力測試

基于該平臺，研究團隊對由6種智能體框架和9種大語言模型構(gòu)成的48種實際配置進行了系統(tǒng)評測。

測試覆蓋32項由領(lǐng)域?qū)＜叶x的研究任務(wù)，共計4,608次評測試次。評估不僅考察智能體能否生成實驗計劃，還追蹤這些計劃能否通過核驗并下發(fā)至機器人系統(tǒng)，以及生成的工作流是否能夠在無需人工干預(yù)的情況下直接執(zhí)行。

殘酷的真實世界評測結(jié)果

當(dāng)前領(lǐng)先的大語言模型智能體距離「接管」仍有明顯差距。在4,608次測試中，僅151個工作流無需人工修復(fù)即可執(zhí)行，占全部測試的3.3%。表現(xiàn)最好的Claude Code與Claude Opus 4.7組合，可執(zhí)行率為28.1%；Codex與GPT 5.5組合的可執(zhí)行率為19.8%。

會調(diào)整參數(shù)，不等于會重新規(guī)劃

研究還進一步考察了智能體能否從真實實驗結(jié)果中學(xué)習(xí)。團隊將Codex/GPT 5.5的組合置于一個開放式的五輪閉環(huán)中，連續(xù)開展實驗規(guī)劃、機器人執(zhí)行、證據(jù)獲取和重新規(guī)劃。

智能體能夠根據(jù)返回的實驗結(jié)果調(diào)整材料配方和操作條件，但這些調(diào)整主要停留在局部參數(shù)優(yōu)化層面。

在五輪實驗過程中，智能體始終保留原有的工作流骨架，沒有重新設(shè)計分析方法，也未能糾正一些持續(xù)存在的關(guān)鍵遺漏，例如缺少電極黏結(jié)劑和針對特定分析物的顯色試劑。

結(jié)果表明，能夠讀取實驗反饋并調(diào)整參數(shù)，并不等同于能夠識別研究策略本身的問題，更不等同于進行科學(xué)層面的重新規(guī)劃。

圖3.AI智能體在可執(zhí)行規(guī)劃、驗證和實驗室任務(wù)下發(fā)各環(huán)節(jié)的表現(xiàn)。

長程規(guī)劃仍然是瓶頸

雖然部分智能體生成了經(jīng)專家評估可執(zhí)行、且最多包含44個操作步驟的工作流，但在全部測試中，只有3個工作流超過30個操作步驟。這表明，隨著任務(wù)鏈條延長，智能體維持實驗邏輯完整性和物理可執(zhí)行性的能力仍面臨顯著挑戰(zhàn)。

重新定義AI的科學(xué)能力

研究由此區(qū)分了當(dāng)前「AI科學(xué)家」討論中經(jīng)常被混為一談的三種能力：一是流暢地生成實驗計劃，二是生成能夠在物理實驗室中實際執(zhí)行的工作流，三是根據(jù)實驗結(jié)果調(diào)整整體研究策略。

研究結(jié)果顯示，語言層面的規(guī)劃能力并不能自動轉(zhuǎn)化為可靠的實驗執(zhí)行能力，局部參數(shù)調(diào)整也不能被直接視為科學(xué)層面的重新規(guī)劃。

從「AI測試場」走向「AI訓(xùn)練場」

作為AI for Science的智能科研基礎(chǔ)設(shè)施，機器實驗室既可以成為檢驗AI科學(xué)能力的「測試場」，也可以成為推動AI持續(xù)進化的「訓(xùn)練場」。AI智能體通過機器可讀技能與機器實驗室直接對話，將科學(xué)意圖轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行任務(wù)，并接收來自機器執(zhí)行、儀器狀態(tài)和實驗結(jié)果的真實反饋。

由此形成的「規(guī)劃—執(zhí)行—反饋—重新規(guī)劃」閉環(huán)，不僅能夠暴露AI在知識、操作和研究策略層面的缺陷，還可以將成功的工作流、失敗案例、實驗結(jié)果和專家評估沉淀為模型訓(xùn)練與智能體對齊的數(shù)據(jù)，持續(xù)迭代AI模型及其智能體系統(tǒng)。

機器科學(xué)家由此為回答「我們?nèi)绾闻袛嗳斯ぶ悄苁欠褚呀?jīng)足夠聰明，能夠從事科學(xué)研究？」提供可量化、可重復(fù)、可驗證的物理世界證據(jù)，并推動AI從生成實驗方案，逐步走向涵蓋科學(xué)問題提出、實驗設(shè)計、機器人執(zhí)行、數(shù)據(jù)分析和證據(jù)驅(qū)動重新規(guī)劃的端到端自主科學(xué)發(fā)現(xiàn)。

圖4.開放科學(xué)問題下AI-機器科學(xué)家的五輪迭代。

參考資料：

https://arxiv.org/abs/2607.23045

編輯：LRST

關(guān)鍵詞 科學(xué) 實驗 機器人 工作流 智能體 中國