摘要

湿实验科研人员长期深陷移液操作、实验值守、数据手动转录等重复性事务，大量创造性科研时间被挤占，严重制约科研创新效率。本文系统探究AI自动化工具赋能湿实验的核心逻辑，阐释通过构建干湿实验闭环体系破解传统科研瓶颈的路径。文章首先深度剖析湿实验科研的核心痛点，明确物理实验的不可逆试错成本与干湿实验协作断层的本质问题；进而搭建干湿实验闭环体系，拆解出机理认知型AI大脑、全流程自驱动实验室、数据自进化学习机制三大核心要素，同时引入神经符号框架解决AI物理实验操作的安全风险与幻觉难题。依托镁伽科技、Golab物质科学智能研发工厂、SmartTrap光镊系统等产业与科研实证案例，量化验证AI自动化工具的科研增效价值，实现抗体优化周期、催化反应活性、光镊实验效率等核心指标的跨越式提升。最后，探讨该技术变革催生的科研OPC（一人公司）新型科研模式，及其对传统科研组织架构、研发流程与创新范式的重构价值。研究表明，AI自动化工具的核心价值并非替代科研人员的创造性思维，而是全面承接机械性、重复性科研工作，推动科研人员的核心精力回归到科学问题凝练、研究方向研判、创新体系搭建等核心科研本质工作。

一、痛点：湿实验科研人员的“至暗时刻”

1.1 “盯机器”的日常与不可逆代价

在生物医药、先进材料、化学工程等依托实体实验的硬核科研领域，科研工作的真实状态与“思考创新、理论突破”的理想科研图景相去甚远。科研人员的大部分工作时间并非用于科学思辨与方案设计，而是耗费在移液配比、反应值守、设备监测、手动记录数据、重复实验调试等机械性操作中，导致科研人员逐渐从“创新研究者”沦为“实验操作员”，科研创造力被严重稀释。

格物智研联合创始人王雯莉结合自身硕士科研经历坦言，传统湿实验模式下，科研时间浪费问题尤为突出。单次实验的单一反应环节往往需要耗时大半天，科研人员必须全程值守，漫长的等待过程中难以开展高效科研工作，仅能碎片化浏览文献、处理杂务，有效科研时间被大幅压缩。

相较于软件实验可随时撤销修正的特性，湿实验最核心的痛点在于物理世界的不可逆性。试剂配比失误、温度参数偏差、设备运行异常等任一细微差错，都可能导致数周甚至数月的实验成果全部作废，大幅抬高科研试错成本。北京大学团队在ACL 2026年发表的研究论文中明确指出，湿实验室的不可逆实验环境具备极高容错门槛，AI模型的概率性幻觉不仅会造成数据误差，更可能直接引发设备损坏、样本报废、实验整体失败等实质性损失。

1.2 “干湿断头路”困境

当前物质科学研发普遍存在干实验（计算模拟）与湿实验（实体验证）割裂的“干湿断头路”难题，计算科研团队与实验科研团队形成明显协作断层，成为制约科研效率的核心瓶颈。传统研发流程中，计算团队通过模型模拟输出候选分子、材料参数等结果，以表格形式交付实验团队，实验人员人工落地验证后，再手动录入实验数据反馈给计算团队。全流程依赖人工转接，单轮迭代周期最短一周、最长可达数周，研发迭代效率被大幅拖慢。

这一割裂模式造成的宏观科研损耗极为显著。据DeepMind材料探索图形网络（GNoME）模型公开数据，模型通过算力模拟预测出38万种稳定新型材料，但最终仅736种完成实体实验验证，整体验证率不足0.2%。AI算力可单日产出海量模拟预测结果，但依赖人工衔接的湿实验验证流程，需要耗费十年乃至更久时间才能完成全覆盖校验。究其根源，当前AI对科研的赋能多为单点式、碎片化赋能，存在“能计算不能实操、能预测不能合成、能模拟不能验证”的短板，数据、模型、算力、实验工具相互独立，缺乏统一的交互接口与联动机制。

更为关键的是，现有多数科研AI模型存在认知局限，仅能识别物质结构、输出模拟结果，却无法拆解底层科学机理，难以解释结构成型、反应发生的核心成因。大量优质科学假设与模拟成果，因无法落地实体实验校验、缺乏机理支撑，最终止步于理论模拟阶段，无法转化为实质性科研突破，形成严重的科研资源浪费。

二、解法：干湿实验闭环的三大核心要素

针对干湿实验割裂、科研效率低下、试错成本高昂等行业痛点，学术界与产业界已形成统一共识：破解科研瓶颈的核心路径是构建干湿实验闭环体系，形成“AI计算（干实验）→自动化实验（湿实验）→数据回流沉淀→模型迭代自进化”的全链路智能研发闭环。2026年7月，上海科学智能研究院牵头建设、其重点孵化企业上海格物智研科技有限公司落地运营的Golab物质科学智能研发工厂正式发布，成为国内首个实现干湿实验全流程闭环落地、可自主迭代优化的智能科研系统，填补了国内物质科学全链路智能研发的空白。

上海科学智能研究院AI科学家、格物智研创始人曹风雷将该闭环体系拆解为三大协同共生的核心模块：负责机理研判与智能决策的通用跨领域AI基础模型（AI大脑）、负责全流程实体实验落地的自驱动实验室（科研双手）、实现数据沉淀与模型迭代的自进化机制，三大模块相互咬合、动态校正，构成完整的智能科研体系。

2.1 关键一：会“理解机理”的AI大脑

传统科研AI模型以结果预测为核心能力，典型如AlphaFold可精准预测蛋白质折叠结构，但无法阐释结构形成的底层机理，也无法还原动态折叠过程，属于“知其然不知其所以然”的浅层智能。曹风雷指出，现代物质科学研究的核心诉求不仅是获取预测结果，更要厘清底层科学原理，机理认知能力是下一代科研AI模型的核心竞争力。

基于这一核心理念，上海科学智能研究院自主研发燧人（Suiren）物质科学大模型，打破传统模型重结构、轻机理的局限。模型依托超1亿条第一性原理计算数据完成底层训练，深度融合量子力学、统计力学等微观科学机理，将基础物理化学规律嵌入模型训练与推理全流程，实现从“结果预测”到“机理推演”的升级。对此，曹风雷以学业层级类比：传统科研大模型仅掌握表层结构信息，相当于低年级本科生的认知水平；而燧人系列模型深耕底层科学机理，具备研究生级别的专业认知，可深度拆解科研现象背后的核心逻辑。

Suiren-1.0（燧人分子基础大模型）搭载18亿参数，在业内首次实现3D量子力学空间向2D分子拓扑空间的跨维度知识迁移，大幅提升模型的认知与泛化能力。在覆盖药物研发、先进材料、能源化工等8大领域、包含40余项分子性质预测任务的MoleHB综合基准测试中，Suiren-1.0达到行业最优（SOTA）水平，其中20余项任务性能提升超20%，部分热力学性质预测误差降幅高达67%。在50余种热力学性质预测场景中，该模型整体性能稳居业界首位，核心指标较现有主流模型提升30%—50%，跨领域泛化优势显著。

在催化科学细分领域，上海科学智能研究院联合复旦大学、浙江大学研发的燧人催化大模型，依托1300余万条真实反应数据完成预训练，在反应活性、反应选择性等15项核心评价指标中，13项达到国际领先水平，相关研究成果作为《Nature Machine Intelligence》2026年9月刊封面论文发表，获得国际学界认可。

2.2 关键二：能“动手”的自驱动实验室

AI模型输出的虚拟候选物质、实验方案，必须通过实体合成、提纯、表征、测试完成验证，才能转化为有效科研成果。当前国内自动化实验室普遍存在“单点自动化、全流程不贯通”的短板，多数设备仅能实现单一实验步骤的自动化操作，无法打通“合成—分离提纯—表征测试”全链路，尤其难以攻克合成与提纯环节的自动化衔接难题，成为制约干湿闭环落地的关键卡点。同时，传统自动化设备不具备自主实验设计能力，全程依赖人工指令输入，无法实现真正的无人化、智能化研发。

2026年6月，上海科学智能研究院与格物智研团队在上海漕河泾新兴技术开发区建成自驱动实验室一期工程，首次实现AI计算系统与自动化实验设备的零人工介入联动，重点攻克合成与提纯环节的自动化衔接痛点，打通物质科学研发全流程闭环。目前，近3000平方米的二期实验室已启动建设，预计2027年初在青浦区正式投运，将进一步放大智能科研规模化效能。

2.3 关键三：自进化——让“失败”成为资产

为打通AI大脑与自驱动实验室的协同链路，团队自主研发浑天绫Skills智能平台，作为全流程闭环的核心调度中枢。平台将算法、数据、算力、实验设备四大核心科研要素标准化、模块化，形成可自由组合的智能技能包，搭配智能实验设计智能体，构建起“干实验计算—中间层调度—湿实验执行—数据全自动回流”的标准化链路，全程无需人工翻译、人工转接，实现全流程自动化运转。

该闭环体系的核心创新之一，是建立了失败案例留存与自主学习机制，彻底改变传统科研“重成功、轻失败”的认知误区。曹风雷介绍，系统试运行初期，工具调用、实验执行存在一定失败率，但平台会对所有失败案例进行结构化留存、归因分析，同步反馈至AI模型，驱动模型参数自主修正、能力迭代。上海科学智能研究院主任研究员徐丽成补充道，无论是成功的实验数据还是失败的试错数据，都会沉淀为平台核心知识库，有效规避同类问题重复发生，实现系统持续优化。

这一机制让科研阴性结果从“无效损耗”转化为“优质训练资产”，持续产出高可信度、可复现的实验数据——而这类标准化数据正是当前物质科学领域的稀缺资源。模型依托海量闭环数据持续迭代优化，实验体系依托模型优化结果精准调整方案，形成“数据越用越多、模型越用越准、实验越做越高效”的正向循环，实现整套科研体系的自主成长。

2.4 安全关键：给AI套上“确定性紧箍咒”

AI落地物理实验场景面临独特的安全风险，大模型普遍存在的“幻觉问题”在实体科研中风险被无限放大。代码、文本场景的模型误差可实时纠错、无痕修正，但湿实验场景中，AI的一次越界操作、参数误判，就可能造成设备故障、样本报废、实验中断，甚至引发安全事故，这也是制约AI全自主落地湿实验的核心安全难题。

针对该痛点，北京大学研究团队在ACL 2026年发表研究成果，提出BioProAgent神经符号框架，为AI物理实验操作提供确定性安全约束方案。该框架构建“双引擎协同校验”机制：由大语言模型（LLM）承担创造性推理、实验方案设计工作，由有限状态机（FSM）作为确定性控制器，依托符号系统完成物理规则、实验逻辑的双重校验，强制执行“方案设计—安全验证—精准修正—落地执行”的标准化工作流，确保所有硬件操作指令输出前，必须通过科学机理与物理安全的双重核验，从源头杜绝AI幻觉引发的实验风险。

在BioProBench专项基准测试中，BioProAgent框架实现95.6%的物理操作合规率，而未加约束的标准ReAct基线模型合规率仅为21.0%，充分验证了神经符号约束体系在不可逆物理实验场景中的可靠性。同时，该框架通过语义符号接地技术，将高维模型参数解耦为轻量化符号指针，使Token消耗降低6倍，同时实现100%资源调度一致性，兼顾安全性与高效性。

三、实证：增效数据与典型案例

3.1 镁伽科技：抗体优化周期从3-4年压缩至4个月

生物医药领域的智能研发落地案例，直观印证了AI干湿闭环体系的极致增效价值。据《科技日报》2026年7月权威报道，2024年8—12月，苏州镁伽科技有限公司依托多智能体协同的干湿实验闭环体系，仅配置8名科研与实验人员，4个月内完成56轮高精度干湿迭代优化，将抗体稳定性、蛋白表达量、毒性控制、抗原亲和力四大核心指标的预测精度从70%提升至90%左右。反观传统研发模式，达到同等优化精度，需要组建40—50人的专业团队，持续投入3—4年研发周期，AI赋能模式实现人力成本缩减80%以上、研发周期压缩90%以上。

镁伽科技创始人兼CEO黄瑜清表示，传统生物制药行业存在“十年研发、十亿投入、一成成功率”的行业困境，AI自动化科研体系的核心价值，就是大幅压缩研发时间、降低研发成本、提升新药研发成功率。公开行业数据显示，2024年镁伽科技智慧实验室业务收入位列国内自主科研智能体供应商首位，机器人技术应用场景覆盖规模位居国内行业第一。

此外，途深智合联合镁伽智能科技开发的酶分子设计智能体，搭建起“AI智能设计—自动化实验验证—数据实时反馈—模型迭代优化”的快速迭代链路，将传统以“月”为单位的酶研发周期压缩至以“周”为单位。其自主研发的抗体AI设计干湿迭代智能体，可在1.5个月内完成有效抗体设计、全功能实验验证，可直接衔接动物实验阶段，将新药前期研发成本降至传统模式的千分之一。

3.2 Golab工厂“百题马拉松”：催化活性提升至文献方案6倍

2026年7月7日—11日，上海科学智能研究院联合格物智研发起Golab物质科学智能研发工厂“百题马拉松”公开实测活动，通过5天5夜不间断连续运行，对干湿实验闭环体系的稳定性、高效性、通用性进行全场景严苛校验。实测课题覆盖新能源材料、新型化学反应、新型功能材料、创新药物四大核心方向，涵盖电池材料优化、小分子化合物筛选、催化体系迭代等十大主流科研场景，全程公开透明、无人工干预。

本次实测交出极具说服力的科研增效答卷：

干实验层面，系统原定完成102项科研课题，实际高效完成135项，整体题目完成率达99%；全程仅8次工具执行小幅异常，工具调用正确率100%，任务完整完成度超95%。针对行业高度依赖专家经验的过渡态初猜搭建难题，该体系在业内首次实现复杂体系过渡态的全自动化生成，突破传统技术壁垒。实测期间，系统累计算力运行时长超829小时，实现多课题并行高效运算，彻底重构了传统科研的时间与效率边界。

湿实验层面，针对通用有机偶联反应优化场景，AI首轮自主推荐的催化体系，即可将反应活性较现有文献最优方案提升15%；依托首轮实验数据全自动回流、模型迭代优化后，第二轮实验的反应活性达到首轮优化结果的8倍，整体为传统文献方案的6倍，迭代优化效果极其显著。

同时，系统完成多项突破性科研验证：精准复现多篇高水平论文的电解液添加剂反应体系，突破现有专利框架，挖掘出IL-17A全新药物骨架；自主设计可降解高分子功能材料；首次跑通“帕金森病新靶点识别—活性分子智能推荐—自动化实验验证”的全流程无人研发链路。

3.3 药物靶点选择性与新能源领域突破

在生物医药精准研发领域，上智院团队联合药企开展药物靶点选择性优化研究，依托干湿闭环迭代体系，仅耗时半年便将药物靶点选择性从7倍大幅提升至1600余倍，大幅提升药物精准度、降低副作用。针对传统研发难以突破的难成药靶点，该体系将候选分子筛选周期从数月压缩至1—2天，实现靶点研发效率的跨越式提升。

在新能源材料领域，依托AI智能迭代与自动化实验闭环，电池电解质研发项目在短时间内实现电池循环寿命、使用寿命数倍提升，为新能源储能技术迭代提供高效支撑。格物智研王雯莉表示，传统模式下2—3年才能完成的系统性实验研究，当前依托智能科研闭环体系，仅需半年至一年即可完成，同时大幅减少无效试错实验，切实减轻科研人员重复性工作负担。

3.4 SmartTrap光镊系统：效率提升十倍以上

除物质科学、生物医药领域外，AI自动化闭环体系在精密物理实验场景同样展现出极强的赋能价值。瑞典哥德堡大学与查尔姆斯理工大学联合团队在《自然·方法》发表研究成果，研发SmartTrap全自动光镊系统，实现光学镊子实验的全流程无人化、智能化运行。该系统融合深度学习图像分析、精密电子硬件控制、实时流体调控、封闭环境动态反馈等核心技术，可自主完成微粒捕获、三维纳米级精准定位、实验数据测量、样本自动更换等全流程操作，无需人工值守干预。

在单分子DNA拉伸标准化实验中，SmartTrap系统每小时可稳定完成10—15次有效实验，而经验丰富的人工操作员完成同等量级、同等精度的实验任务，耗时是AI系统的十倍甚至百倍。项目负责人乔瓦尼·沃尔佩表示，该智能系统的实验精度、稳定性、重复性不仅不输资深科研人员，在连续作业、精准控制、误差规避等环节的表现更优于人工操作，彻底解决了精密光镊实验人工操作疲劳、效率低下、误差率高的行业痛点。

四、变革：从“团队作战”到“科研OPC”

AI干湿实验闭环体系的规模化落地，不仅是科研工具的迭代升级，更在重构传统科研组织模式与创新体系，催生科研OPC（One Person Company，一人公司）的全新科研范式。

曹风雷在Golab工厂成果发布会上明确提出该创新模式：依托完整的AI智能科研闭环平台，优秀科研人员或小型科研团队，可独立完成传统模式下需要数十人、上百人大型团队才能落地的全链条研发工作，涵盖方案设计、模型模拟、实验执行、数据分析、成果迭代等全流程。平台全面承接算力支撑、实验操作、数据沉淀、模型优化等基础性、重复性工作，科研人员可聚焦核心创新工作，专注凝练科学问题、研判研究方向、搭建创新体系。

复旦大学大学校长助理、上海科学智能研究院理事长吴力波评价，科研技术闭环与科研OPC模式的融合，正在重新定义科技创新的基本单元。传统科研受限于设备、人力、算力、技术链路等资源约束，大量优质科学假设难以落地验证；而智能闭环平台实现科研资源的集约化、普惠化供给，让优质科研创意无需依赖大型团队、巨额投入即可落地转化，大幅降低科研创新门槛。

科研普惠是该范式变革的核心价值之一。王雯莉表示，传统实验室搭建需要百万级资金投入，中小科研团队、青年科研工作者难以承担高额研发成本；而智能科研平台提供按需调用的算力、设备、技术服务，大幅压缩硬件投入与运维成本，让每一位科研人员的优质创意都有落地验证的机会。曹风雷进一步强调，科学智能技术只有深度嵌入产业链、科研链全流程，打破技术孤岛与资源壁垒，才能释放规模化、普惠化的创新价值。

在科研工作流优化层面，UniResearch智能科研平台搭建起全流程数字化科研操作系统，整合选题调研、文献解析、知识沉淀、论文撰写、团队协作等全链条功能，彻底打破传统科研工具碎片化、孤立化的问题。平台以“研究项目”为核心统筹所有科研资源，实现文献笔记一键入库、知识库内容直接赋能论文创作，据早期用户实测数据，同等体量的文献调研与综述撰写工作，整体耗时减少40%左右。该工作流数字化闭环与Golab工厂的物理实验闭环形成互补，构建起“理论研究—模拟计算—实体验证—成果输出”的完整智能科研生态，真正实现科研人员精力从“繁琐的研究管理”向“核心的创新思考”回归。

五、展望：科研基础设施级的范式迁移

5.1 技术临界成熟

当前，AI赋能湿实验科研的全链条技术已实现临界成熟，形成全方位落地支撑。其一，科研AI模型完成认知升级，从传统“结构识别、结果预测”的浅层能力，进化为“机理解析、规律推演”的深度智能，燧人系列模型在50余种热力学性质预测任务中达到国际最优水平，具备扎实的科学认知能力；其二，实验室自动化完成流程升级，从单一环节自动化迭代为全流程无人化，Golab自驱动实验室打通合成、提纯、表征全链路自动化衔接，实现零人工干预运行；其三，科研数据理念完成体系升级，摒弃传统“重成功、轻失败”的认知，建立阴性数据结构化沉淀、分析、迭代的自进化机制，让每一次实验试错都转化为科研资产。三大核心技术体系同步成熟，推动干湿实验闭环从理论概念正式落地为可复用、可规模化的科研基础设施。

5.2 科研生产力的根本重构

系列实证案例充分印证，干湿实验闭环体系正在引发科研生产力的根本性重构。Golab工厂通过两轮智能迭代，将催化反应活性提升至传统文献方案的6倍；镁伽科技将数年级抗体优化周期压缩至数月；SmartTrap系统实现精密光镊实验效率十倍级提升。核心变革逻辑在于，闭环体系彻底消除了干实验与湿实验之间的人工转接、人工翻译、人工复盘等低效环节，实现实验数据即时回流、模型实时迭代、方案动态优化，推动科研迭代速度从传统“月级迭代”跨越式升级为“天级、小时级迭代”，科研创新效率实现数量级提升。

5.3 终局判断

科学研究的本质是持续试错、快速迭代的探索过程，迭代效率的核心瓶颈在于数据流转速度与闭环能力。传统科研的核心痛点是数据割裂、流程断裂、迭代滞后，而AI干湿实验闭环体系从根源上解决这一问题。随着该技术体系持续迭代、规模化普及，将从标杆性技术升级为通用科研基础设施，推动科研范式完成颠覆性迁移。未来科研将实现“创意驱动、机器落地、智能迭代”的全新模式，科研人员负责提出创新构想、研判核心方向，模型设计、实验落地、数据复盘、成果优化等全流程工作均可由智能科研工厂自主完成，真正释放科研创新的核心生产力。

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