直播AI做實驗，物質科學智能研發工廠落地上海

　　一間位于上海漕河涇的“超級科研工廠”昨天開啟實時直播：白色機械臂在實驗室里平穩移動，取樣、投料、反應、分離一氣呵成，全程沒有人類參與，100道科研課題正在此由AI進行推演驗證。這是由上海科學智能研究院（簡稱“上智院”）牽頭建設、上海格物智研科技有限公司（簡稱“格物智研”）打造運營的“Golab物質科學智能研發工廠”。

　　這個工廠的“百題馬拉松”將進行5天5夜直播，直接把AI科研全流程搬到線上，讓每個人都能見證物質科學研發從“人力驅動”加速轉向“智能驅動”。

　　“Golab物質科學智能研發工廠”也是國內首個實現“AI計算—自動實驗—數據回流—模型自我進化”干濕實驗全閉環的智能系統，真正讓科研人員告別“手搓實驗”的傳統模式。目前，該系統已在生物醫藥、能源材料、日用化工等多個方向開展驗證性應用。

　　團隊介紹，一期實驗室于6月在上海市漕河涇新興技術開發區建成并投入運行。近3000平方米二期實驗室已啟動建設，預計明年初在青浦區投用。

　　格物智研打造的自驅動實驗室一期。 （上智院供圖）

　　從“大腦”到“手腳”的閉環

　　當OpenAI、Anthropic等頂尖AI公司紛紛布局科學智能，“計算—執行—反饋—迭代”的技術閉環，已成為全球AI創新從論文走向產業落地的共識，兩年多來，上智院物質科學團隊讓AI真正走進物理世界。

　　“‘Golab物質科學智能研發工廠’堪稱超級科研工廠。”上智院AI科學家、青浦復旦未來技術研究院未來材料領域首席科學家、格物智研創始人曹風雷告訴記者，在生物醫藥領域，團隊與醫藥企業合作優化藥物選擇性，僅用半年就將靶點選擇性從7倍提升至1600多倍。針對難成藥靶點，篩選候選分子的速度從過去的數月變成了現在的一兩天；在新能源領域，電解質研發項目短時間內就讓電池使用壽命提升數倍。“對于科學智能而言，技術體系只有嵌入完整的產業鏈，才能形成廣泛價值。”

　　曹風雷介紹，這座“工廠”由三層彼此咬合的核心架構組成。其“大腦”是能解析科學機理的“燧人”物質科學大模型。他解釋，此前AI模型只學結構、不懂機理，“就像AlphaFold能精準預測蛋白質折疊結構，但說不清楚為什么會形成這樣的結構，也不知道折疊的動態過程。而做科研不僅要知道‘是什么’，更要知道‘為什么’。因此，科學機理才是未來科學模型的核心”。目前，在50余種熱力學性質預測任務中，“燧人”物質科學大模型均達到業界最優水平，部分性能相比現有模型實現30%到50%提升，并展現出極強的跨領域泛化能力。

　　這座工廠的“手腳”是一座自驅動實驗室。團隊調研發現，國內多數實驗室只能實現單個步驟自動化，既沒打通從合成到表征測試的全流程，也不能自動設計實驗方案，嚴重制約閉環效率。在上月投用的一期實驗室里，團隊首次實現了AI計算與自動化設備的零人工聯動，更啃下了行業公認的“硬骨頭”——合成后處理環節的自動化。

　　“工廠”的最上層則是系統的“自進化機制”。曹風雷坦言，剛開始，系統調用工具的失敗率較高，但系統會留存所有失敗案例，由大模型分析原因、沉淀為知識，就像人類形成肌肉記憶，下次再遇到同類問題就能直接糾錯。“任務跑得越多，系統就越聰明，最終形成模型生成方案—實驗驗證—數據回流—模型迭代的正循環。”

　　一人也能完成全鏈條研發

　　上智院研究員、格物智研聯合創始人王雯莉在讀研時，曾接到一個全新方向的課題，沒有師兄師姐帶路，所有實驗方案都靠她自己從零摸索。“這讓我真切感受到，很多年輕人的精力，都耗在了重復操作和資源協調上。”她舉例說，以前做一輪實驗，僅一個反應環節就要等大半天，人只能在旁邊守著空耗時間。現在由AI預測可能性最高的物質、自動化設備跑實驗，科研人員可以騰出手推進另一個研究。過去兩三年才能完成的實驗，現在半年到一年就能做完。此外，AI模型還能大幅減少無效實驗，減輕科研人員的負擔。

　　目前，格物智研面向用戶實現自動化交付，即用戶提需求、平臺自動出結果。同時，格物智研針對具體研發目標與科研人員開展項目制合作，還可對優質項目進行聯合孵化。王雯莉介紹，過去建一個實驗室動輒百萬級投入，現在通過平臺按需使用，門檻大幅降低。“這就是科研普惠，讓每個科學家都能低成本實現自己的好想法。”

　　更深刻的變革，是科研組織模式的重構。曹風雷提出了“科研OPC（一人公司）”的概念，即能力強的科學家依托這套平臺，一個人或一個小團隊就能完成過去需要大團隊才能承擔的全鏈條研發工作。平臺提供AI能力、實驗能力和數據沉淀，科學家只需要專注提出科學問題、判斷研究方向。

　　“AI工具只能提高某個環節的效率，但閉環的智能系統將改變整個科研組織的運轉方式。”曹風雷說，當個人能力可以通過平臺規模化，能服務的科研用戶就會呈幾何級增長，“超級科研工廠+科研創業者，才能真正賦能千行百業。”

　　復旦大學校長助理、上智院理事長吳力波認為，科研技術閉環與OPC模式的結合，正在重新定義科創的基本單元。當科研組織能力可被按需調用，大量優秀的科學假設不再因資源匱乏而止步，這會是產業AI化的深層動力。

　　“百題馬拉松”公開檢驗體系能力

　　這套智能科研系統到底行不行？團隊從昨天啟動為期5天5夜的“百題馬拉松”全程直播，進行公開驗證。

　　上智院主任研究員、格物智研高級算法專家徐麗成介紹，100個干實驗任務同步開跑，同時選取5個濕實驗課題進入自驅動實驗室開展真實驗證，覆蓋新能源、新反應、新材料、新藥物四大方向，包含催化劑篩選、可降解高分子設計、電解質研發、藥物篩選等十大應用場景。“單個實驗驗證一個環節，多個實驗共同檢驗整套體系的通用性。”

　　根據直播安排，5天里將依次設置催化劑篩選干濕閉環、多步反應機理推演、高分子材料與電解液實驗、藥物篩選與后處理、第二輪催化劑迭代收官等多個專場，直播收官當晚將完成第二輪模型迭代驗證。所有實驗結果將在7月18日的科學智能開放論壇上公開。

　　“哪怕實驗跑錯了也沒關系，成功和失敗的數據都會沉淀成平臺的知識，下次就不會再錯。”徐麗成說，團隊更期待AI能發現一些突破現有認知的新反應、新路徑，而非重復人類已有的發現。

　　同日，格物智研與科研機構、企業等簽約，攜手打通數據、算力、空間等科研要素，進一步推動新技術在生物醫藥、能源材料等領域落地。

　　原標題：《國內首個無人介入物質科學智能研發工廠落滬，直播AI做實驗——超級科研工廠！科研OPC時代到來》