AI化学观察室 | 构建可组合、模块化的实验室生态系统，加速材料自主研发

自主研究与开发正在成为材料科学领域的变革性力量。当人工智能与自动化实验设备紧密结合，一个能够自行设计实验、执行测量、分析数据并迭代优化的自驱动实验室便应运而生。这种方法有望将材料研发速度提升数个数量级，但高昂的构建成本和复杂的集成过程成为其广泛推广的主要障碍。近期，来自美国国家标准与技术研究院（NIST）的研究团队在《Matter》期刊上发表论文，提出了一个颇具前瞻性的解决方案：构建可组合、模块化的实验室生态系统，通过标准化接口让不同供应商的硬件和软件能够像积木一样自由拼接。

• 为什么材料科学需要自主研究？

材料科学的核心使命是阐明材料的结构、加工工艺与性能之间的关系，并利用这些知识设计出满足社会需求的新材料。然而，可能的材料组成、加工方式与性能组合空间极其庞大，传统研究方法在高维参数空间面前几乎无能为力。这种 “维度灾难” 使得试错法效率低下，而许多重要材料问题（如高熵合金、增材制造工艺优化、循环经济中回收材料的加工适配）又过于复杂，难以用纯理论模型精确描述。

自主实验室正是为解决这一困境而生。它的核心是一个紧密耦合的闭环反馈回路：科学家首先设定目标和约束，并提供先验知识；基于人工智能的预测模块构建出一个计算成本低廉的模型；决策智能体根据模型判断哪些新数据能最有效地增进知识或接近目标；自动化系统执行相应实验；数据分析后更新模型，循环往复。与传统方法相比，自主实验不仅能极大提高每个数据点的价值，减少低价值数据的收集，还能消除人类决策中难以量化的偏见。更重要的是，自动化平台可以全天候运行，其数字原生特性使得实验元数据的记录变得系统而完整。

• 困局：缺乏标准化导致的高成本与低复用

尽管自主平台潜力巨大，但实际推广却步履维艰。问题的核心在于缺乏标准化。目前，对于样品如何在仪器之间传输、数据如何共享、仪器如何被程序化控制，都没有统一的标准。研究人员面临两难选择：要么向供应商高价定制专属系统，要么自己花大量时间拼凑。而这些平台往往为单一目的设计，一旦研究目标发生变化，之前的工程投入便付诸东流。

供应商同样感到为难。由于缺乏标准接口，不同客户会提出不同需求，需要重复的定制工程。更让供应商担心的是，与自己接口交互但不受自己控制的软件可能随时变化，带来无休止的维护负担。在一次由 NIST 主办的研讨会上，多家知名 X 射线衍射仪制造商明确表示，由于客户需求不足且标准缺失，他们暂时不会提供仪器自主控制功能。这形成了 “鸡与蛋” 的死循环：终端用户因成本过高而却步，供应商因市场不明而观望。

• 破局之道：一个模块化的生态系统

要打破这一僵局，需要一个中央协调的努力来产生足够的临界质量。研究者从半导体行业的 SEMI 标准中汲取灵感 —— 该协会制定的超过 1000 项标准极大地简化了半导体供应链，平均每项采购会引用 25 项标准。类似地，自主材料研究也需要一套社群驱动的互换标准。

论文提出了一个模块化生态系统的架构，将自主平台划分为两个主要层次。科学层是平台的大脑，包含三个相互连接的虚拟模块：

1. 预测模块整合所有可获得的信息（实验数据、外部数据库、物理定律等），对材料的感兴趣属性进行预测

2. 决策智能体负责确定优先实验，判断哪个新数据点能最大程度地提升知识或接近目标

3. 数据管理系统则分类存储平台生成的数据与元数据，跟踪样品的历史轨迹

此外，人机交互界面允许科学家输入外部知识、设定目标，或在必要时进行人在回路干预。

图 模块化自主材料研究生态系统的架构

数据生成层则相当于平台的身体。编排智能体扮演着类似脑干的角色，负责处理决策智能体发出的高层命令，协调实验的时序，与各个仪器通信，并通过样品管理系统在仪器间移动样品。仪器层涵盖合成、加工、表征等各类设备，每种仪器都配备有本地智能体和设备控制器两层结构。设备控制器是仪器自带的电子系统，而本地智能体则承担更智能的任务：将通用实验协议翻译为仪器特定的指令，整理数据和元数据，甚至可以执行实时的测量优化。

值得特别说明的是计算实验的处理。像密度泛函理论或分子动力学这样的模拟方法，虽然速度较慢、难以快速更新，但它们提供的有价值数据可以从生态系统的视角被视为计算机实验，只需以与物理仪器相同的接口接入，只是没有实体样品而已。

• 五大标准化领域

要让这套生态系统真正运转起来，需要在五个关键领域建立标准。

样品管理标准是材料科学面临的特有挑战。与生物学和化学中广泛使用标准化微孔板处理液体不同，材料科学需要处理薄膜、块状样品和粉末等固体，每种都有独特的处理要求。研究者提出借鉴 USB-C 标准的思路，定义通用样品架的物理外形、样品形式、尺寸、温度、气氛等多个维度，不同仪器和样品架可以在不同级别上支持这些特性。

模块间通信标准解决 AI 基础设施、数据基础设施与实验室硬件之间的数字连接问题。虽然物联网领域已有 MQTT 等协议，科学仪器领域也有 SILA 和 EPICS 等工作，但需要评估并确定最适合实验材料硬件独特挑战的前进道路。

数据管理标准至关重要。自主系统需要机器可操作、AI 就绪的数据。尽管计算数据的 FAIR 化已取得进展，但实验数据方面的工作相对滞后，亟需在数据交换格式和知识图谱上建立共识。

模块本体标准让生态系统的各个部分能够理解彼此。决策智能体和编排智能体需要知道每个组件是什么、有什么功能、精度如何、耗时多少、成本几何。只有当存在描述每个组件的公共本体时，动态快速地从不同部分组合成单一平台才成为可能。

算法交换标准则着眼于更高层的抽象。原子模拟环境已经证明，统一的、高层接口可以让通用的科学问题陈述由各种底层计算代码无缝解决。实验材料科学同样需要一个类似的环境，建立在 BlueSky、ChemOS 等先驱工作基础上。这样的环境不仅能促进算法在不同平台间的可移植性，还能推动科学 AI 领域的标准化 —— 通用 AI 库如 PyTorch 固然成功，但它们缺乏对物理知识的融入，而物理感知的机器学习（科学 AI）作为一个新兴领域，在实施、记录和评估方面都缺乏规范。

• X射线衍射为例

图 生态系统部分示例（使用XRD仪器），展示模块功能与

数据流示例；右侧为“本地智能体”和“设备控制器”的课程伪代码示例

文章用 X 射线衍射仪详细说明了生态系统中仪器如何工作。在硬件层面，衍射仪带有 X 射线源、检测器和多组运动平台。设备控制器处理电机位置、源电压电流等底层信号，并负责安全检查。要集成到自动化平台中，设备控制器必须暴露可脚本化的 API，数据以开放的、有良好文档的格式输出。

在设备控制器之上，本地智能体扮演翻译官的角色。当科学层要求测量非均匀样品上的特定点时，本地智能体将这些样品坐标转换为衍射仪的平台坐标。更具挑战的是数据整理：本地智能体将测量数据与元数据结合，还可以执行数据缩减和科学量提取，如相分数或晶粒尺寸。在更复杂的实现中，本地智能体甚至具备过程优化能力，当科学层询问 “相分数在 1% 不确定性内是多少” 时，过程优化器可以自动调整样品到检测器的距离、扫描速度等参数，以最高效率提供答案。

通过这样的分层抽象，衍射仪的低级细节，如如何移动单个电机、如何处理检测器原始输出等被完全隐藏，而本地智能体也无需了解平台试图解决的更广泛科学问题。这种关注点分离正是模块化的精髓。

• 从愿景到现实

当然，这样的生态系统不可能一蹴而就。论文中描述的架构只是一个起点，还有许多具体问题需要共同决策：计算实验应该作为虚拟仪器实现还是直接与建模智能体绑定？数据应该流经编排智能体还是直接进入数据管理系统？这些决策需要在最小化必要组件数量、降低交换协议复杂性、降低单个模块复杂度等竞争目标之间取得平衡。

研究者呼吁建立由工业界、政府实验室、学术界共同参与的联盟，通过一系列研讨会和工作组来制定标准。最终用户将因能够组装现成的、经过验证的组件而降低风险和投入，供应商则将因清晰的标准路线图而找到产品开发方向并扩大市场。

当这样的生态系统成熟时，材料研发将进入一个新纪元。从高熵合金的快速筛选到增材制造工艺的实时优化，从循环经济中回收材料的动态适配到室温超导体等开放式科学问题的探索，自主实验室将成为应对 21 世纪材料挑战的核心工具。而这一切，始于我们今天对标准化和模块化的坚持。

文献原文：

DOI：10.1016/j.matt.2026.102756

声明：

本文所有内容旨在学术探讨与信息交流，所有权利归原作者所有。

晶泰科技——从理念到落地

的自主实验室生态

• 核心架构：高度契合的“干湿实验”智能闭环

晶泰科技将大脑（科学层）与身体（数据生成层）深度融合，完美对应自主实验室生态系统中预测模块与仪器层的紧密耦合。

科学层（AI 大脑）：晶泰拥有超 200 种 物质发现领域AI模型，利用量子物理计算、专有大模型及 LLM，在数字世界进行 “干实验”，探索化学空间并预测材料性能。多智能体系统作为决策代理，自主设计实验并调度资源。

数据生成层（机器人身体）：依托全球规模领先的超 200 台自动化机器人集群，晶泰的自主实验室 7 × 24 小时执行 “湿实验”，精准完成投料、反应与表征，将 AI 设计转化为物理实体，并实时收集结构化数据反哺模型，形成 “算法设计 → 实验 → 反馈 → 迭代” 的DMTA智能闭环。

这一设计完美诠释了论文中预测模块与仪器层的闭环反馈，将传统经验驱动转型为数据 × 智能双驱动模式，解决了数据管理标准与 AI 就绪数据的痛点。

• 模块化与标准化的落地实践

如同 NIST 主张的可组合、模块化理念，晶泰科技并未提供封闭的 “黑箱”，而是通过模块化的硬件与软件设计，可根据客户不同需求自由拼接，解决了缺乏标准化、集成成本高的行业痛点：

模块化硬件平台：

针对特定研发场景推出专用工站和功能模块，实现特定环节的深度自动化，并可集成于实验岛，实现功能的高效整合。

• XmartChem^® 智能合成工作站：

打通合成实验中投料、合成、产物稀释、过滤和液质分析的全过程，突破高通量合成筛选的瓶颈。

• 智能电解液工作站：

专为电池材料研发设计，可精准完成电解液配制及高通量测试。

• 基础功能模块：

如 ChemPlus^® 桌面型固体加样仪、四通道球磨机与智能马弗炉等。这些模块就像是 NIST 文中提及的 “积木”，可以灵活组合，搭建专属的研发平台。

标准化数据基建：

晶泰自主研发为 AI 算法而生的数据基础设施，将材料结构、配方、工艺等关键参数编码化，构建专属结构化实验数据库，解决传统实验数据碎片化、非结构化的难题。

• 跨行业应用验证：生态系统的扩张

一个成熟的模块化生态系统必须具备跨领域的通用性。晶泰科技的方案已成功跨越生物医药，进入更广泛的材料科学领域，与文章中强调的 “应对 21 世纪材料挑战” 的目标一致：

• 化工巨头巴斯夫：

成功交付配方稳定性测试自动化工作站，建立 “样品管理 - 测试分析 - 数据管理” 全链路自动化体系。

• 电池与新能源：

推出电池材料智慧实验室平台，与多家新能源领域企业合作构建 AI 高通量实验线，实验通量大幅提升。

• 无机材料与半导体：

提供覆盖配料、球磨、焙烧、压片全流程的自动化解决方案，已应用于高通量材料开发。

• 生物医药与化学：

NeoDispenser 智能微量粉末分装系统解决微量粉末精确分装难题，智能合成机器人及化合物管理系统助力高效科研，分别获得韩国 JW 制药、罗氏等全球顶尖药企订单。

• 学术与科研：

服务于北京大学、复旦大学等多所国内外高校和研究院所，合作探索 AI 驱动的科学发现新边界。

NIST 的文章为材料自主研究描绘了 “积木式” 的终极理想，而晶泰科技的实践则证明，通过标准化的硬件模块、AI 驱动的软件大脑以及跨行业的工程落地能力，这一理想正在成为现实。从 “经验驱动” 到 “数据驱动”，晶泰科技真正实现了研发范式的新跨越。

晶泰科技智能自主实验平台