寧波材料所“機器人海洋材料學家”平臺首次公開亮相

機器人穿梭于各模塊之間，在AI科研助手和智能化平臺的指揮下，精準而高效地完成稱粉、球磨、壓制、燒結、鑲樣、磨拋、表征等實驗操作。

——這一高度自動化的場景已成為中國科學院寧波材料技術與工程研究所（以下簡稱“寧波材料所”）“機器人海洋材料學家”實驗室的日常。其背后，是一場關于海洋關鍵材料研發模式的演進。

而這場演進的核心，遠不止于“用機器替代人手”那么簡單。

傳統研發模式的兩大“隱形浪費”

海洋服役環境對材料的力學、耐磨、耐蝕等多種性能提出了嚴苛要求。

以耐磨耐蝕金屬陶瓷復合材料為例，寧波材料所海洋關鍵材料全國重點實驗室副主任常可可對《中國科學報》表示，依靠傳統人工試錯模式開發一款高性能新材料，往往需要數年反復調試，漫長周期只是表象，研發體系中兩大“隱形損耗”是長期制約創新效率的核心瓶頸。

一是海量實驗數據大量流失、價值無法釋放。

傳統研發模式下，研究人員在成千上萬次實驗中積累了海量原始數據——每一次稱量的偏差、每一爐燒結的溫度曲線、每一組磨拋后的表面形貌……然而，這些實驗數據大多散落在實驗記錄本或零散的電子文檔中，缺乏系統性的采集、存儲與結構化處理。

而這些“沉默”的數據，恰恰是機器學習模型最渴望的“負樣本”。

二是人力、物料與實驗數據精度多重損耗。

從粉末原料到成品檢測，涉及稱量、混合、壓制、燒結、表征等十余個環節。

其中，稱粉、磨拋等重復性工序技術門檻低、操作頻次高，一名熟練的研究人員可能需要花費大量時間在這些“體力活”上，同時這種重復操作也消耗了大量的實驗原料及能源。

更關鍵的是，人工操作帶來稱量誤差、磨拋壓力不均等隨機擾動，形成數據噪聲，進一步降低實驗數據可信度。

“配方”與“工藝”雙重耦合的研發難題

高性能材料的研發，從來不只是“找對配方”那么簡單。“新材料開發有點像炒菜，配料、火候、加工工藝缺一不可。”常可可打了個比方。

金屬陶瓷復合材料的最終性能，不僅取決于成分設計，更在很大程度上取決于制備工藝——從球磨時間與轉速、壓制壓力與保壓時間，到燒結溫度曲線與氣氛控制、熱處理制度等，每一個工藝參數的微小波動都可能引發材料微觀結構的顯著變化，進而影響最終目標性能。

傳統研發往往需要在成百上千組工藝參數組合中摸索最優條件，耗時耗力。

而大量“工藝不成功”的實驗數據——如燒結溫度不當導致的致密度不足、熱處理參數失配引起的相變失控——同樣被棄置不顧，卻正是這些數據蘊含著工藝-性能關聯的深層規律。

從“數年”到“數月”支撐重大工程應用

“機器人海洋材料學家”平臺的建設，正是針對傳統研發數據割裂、人工低效、工藝摸索周期長等系列痛點開展系統性布局。

然而，高性能海洋材料的制備驗證，面臨高溫、高壓、高速、高鹽、高濕的“五高”考驗，使得從稱粉到表征各環節的自動化改造面臨耐蝕密封、抗振控溫、在線檢測及系統集成等多重技術壁壘。

為此，團隊立足真實研發場景，反復論證、多輪打磨技術方案，在研究所的全面支持下，從最初一間40平方米的小型實驗場地“改頭換面”，逐步打造出占地400平方米的一體化平臺，實現典型海洋材料——耐磨耐蝕金屬陶瓷復合材料從制備到表征的自動化全流程。

該平臺集成了合金/復材制備、涂料制備、表征檢測、服役模擬、總控觀察五大功能區，并自主研制了取粉、球磨、篩分、燒結、磨拋、硬度、X射線衍射、鹽霧等模塊化裝備，各模塊既可獨立運行，也可靈活組合。

寧波材料所機器人與智能制造裝備技術實驗室主任方灶軍介紹：“針對海洋多元合金及復合材料的制備需求，我們研制出兩款基于主動萬向腳輪的全向移動作業機器人，定位精度可達5毫米，兩臺機器人24小時不間斷協同作業，實現了各模塊之間的柔性串聯。”

此前，寧波材料所已聯合中國科學院文獻情報中心發布MarineMatAI海洋關鍵材料AI科研助手，二者形成深度協同。

MarineMatAI作為智能大腦，負責自主設計配方、優化工藝參數、整合行業文獻知識；“機器人海洋材料學家”自動化平臺作為智能執行終端，精準落地全套標準化實驗流程。

二者聯動搭建起“AI設計—自動化制備—高通量表征—數據反饋迭代”完整研發閉環，從而實現全流程數據自動采集，以及無人化精準操作。

平臺價值已在實踐中得到驗證。研究團隊在常可可帶領下，借助AI輔助的性能預測與成分設計模型，利用平臺開展自動化制備和高通量表征實驗，成功研制出新型耐溫耐磨蝕多元金屬陶瓷復合材料，力學、摩擦學等關鍵性能指標較現役三元材料體系提升30%以上。

他們研制的系列耐高溫螺桿鉆具產品在深地川科1井7500至10000米井深段實現進口替代，有力支撐了我國萬米特深井重大鉆探工程的順利實施。

常可可認為：“科研智能化的最終目標不是讓機器獨立完成科研，而是讓科學家得以在更高維度上提出科學問題。”在這一圖景中，“機器人海洋材料學家”正以其高通量實驗與智能數據分析能力，為海洋關鍵材料創新注入源源不斷的智能動力，在人機協同中提升研發效率、拓展認知邊界。