来源：科技日报
作者：李亚丽 科技日报记者 王春

在上海科学智能研究院（以下简称“上智院”）的零人直播间内，Golab物质科学智能研发工厂已持续运行数十小时。工介个超屏幕上游代码飞速生成指令，入上分子结构模型实时动态调整；而在另一视角下，布国机械臂精准执行取样、内首反应、研工萃取、零人分离等动作，工介个超全程无需人工干预。入上这是布国上智院、其重点孵化企业上海格物智研科技有限公司（以下简称“格物智研”）以及上海市青浦复旦未来技术研究院共同发起的内首“百题马拉松”直播现场——100个科研难题正由AI在“超级工厂”中实现全流程自动化处理。

这场“马拉松”始于7月7日“Golab物质科学智能研发工厂”的研工正式发布。该“超级科研工厂”由上智院牵头建设、零人格物智研负责运营，工介个超成功打通了“AI计算—自动实验—数据回流—模型自进化”的入上干湿闭环全流程，首次实现了AI计算与自动化实验设备之间的零人工介入联动。

长期以来，物质科学研发深受周期漫长、试错成本高昂的瓶颈制约。据DeepMind公司材料探索图形网络（GNoME）模型数据显示，在模型预测的38万种稳定材料中，仅有736种完成实验验证，验证率不足0.2%。尽管AI能在单日产生海量预测结果，但人类往往需要耗费10年甚至更久才能完成全面验证。

问题的根源在于，当前AI介入科研多为单点式突破——能计算未必能实验，能预测未必能合成。数据、模型、算力与工具往往孤立存在，缺乏统一接口。更关键的是，多数AI模型存在“只懂结构、不懂机理”的缺陷，例如能预测蛋白质折叠形态，却无法解释其成因。这导致大量科学假设止步于计算模拟，难以进入物理世界接受检验。

针对科研流程割裂、AI仅能预测而无法自主运转的困境，上智院与格物智研的研创一体团队提出了“超级科研工厂”理念。该体系由三个核心要素紧密咬合而成：作为“大脑”的通用跨领域基础模型、作为“双手”的自驱动实验室，以及促使二者持续互相校正的自进化系统。

“我们需要构建一种类似现代制造业的超级科研工厂——从产业需求洞察、模型设计，到最终实验验证及结果交付，实现全流程闭环。”上智院AI科学家、青浦复旦未来技术研究院未来材料领域首席科学家、格物智研创始人曹风雷表示。

“大脑”：突破机理局限的“燧人”大模型

作为系统的“大脑”，“燧人”物质科学大模型突破了以往AI模型“只懂结构、不懂机理”的局限。团队从底层物理规律出发，基于逾1亿条第一性原理计算数据对模型进行训练，将量子力学、统计力学等微观机理深度嵌入训练与推理过程。该模型在业界首次统一建模微观电子结构与宏观统计行为，在50余种热力学性质预测任务中均达到业界最优水平，并展现出强大的跨领域泛化能力。

“双手”：攻克自动化难题的自驱动实验室

作为系统的“双手”，自驱动实验室解决了国内多数实验室仅具备“单点自动化”的通病。今年6月建成投用的一期实验室，首次实现了AI计算与自动化实验设备的零人工介入直接联动；同时攻克了行业公认的难题——合成后处理环节的自动化，如分离和提纯等。目前，近3000平方米的二期实验室已启动建设，计划于明年初在青浦区正式投运。

连接纽带：“浑天绫”技能包

串联“大脑”与“双手”的是“浑天绫”技能包。它将算法、数据、算力、实验四类要素标准化为可组合的生产单元。AI模拟计算经智能体编排后自动衔接湿实验，实验结果随即回流至模型，形成一条无需人工翻译的完整链路。

系统还会留存失败案例，由大模型分析原因、总结经验，最终形成“模型生成方案—实验验证—数据回流—自进化系统”的正向循环。这一闭环体系的根本价值，在于让AI驱动的研发能力成为各行业可调用、可生长的公共品。目前，该体系已在生物医药、能源材料、日用化工等多个方向开展验证性应用。

重塑科研范式：开启“一人公司”时代

“Golab物质科学智能研发工厂”带来的最深远改变，在于重塑科研的组织方式。复旦大学校长助理、上智院理事长吴力波在发布会上指出，科研技术闭环与“一人公司”模式的结合，正在重新定义科创的基本单元。当科研组织能力被按需调用时，大量优秀的科学假设将不再因资源匮乏而止步。

科研组织变革最直观的体现，是打开了“一人公司”的科研新可能。曹风雷指出，干湿实验闭环能力让一位科学家或一个小团队即可承担从前端研发到实验验证的完整科研闭环。这不仅降低了科研门槛，也大幅降低了跨领域研究的成本，有利于打破学科界限，推动物理、材料、生物等多学科的深度融合。科学家只需提出想法，从模型设计到实验执行、数据回流，整个“工厂”均可自动完成。

持续5天5夜的“百题马拉松”仍在进行中，新分子、新方法甚至新问题正在被创造。无论结果如何，一套全新的科研范式正推向台前——未来，科研将不再是个人的“苦修”，而是人机协同的“交响”。