“物质科学智能研发工厂”在上海落地，AI4S实现科研全流程无人干预

发布时间：2026-07-18 07:46:01 来源：安智兰德资讯网 作者：综合

2026年7月7日，物质无人由上海科学智能研究院（简称“上智院”）牵头建设，科学其重点孵化企业格物智研打造运营的研发研全“Golab物质科学智能研发工厂”在上海正式发布。这套基于干湿闭环技术体系的工厂干预AI驱动超级科研工厂，有望成为AI4S（AI for Science，上海S实科学智能）的落地流程下一代基础设施。

成果发布会现场本文图片均由 上海科学智能研究院 提供

发布会披露，现科该体系已成功打通国内领先的物质无人“AI计算—自动实验—数据回流—模型自进化”干湿闭环全流程，标志着科研模式正从“人驱动”向“智能驱动”转型。科学目前，研发研全该体系聚焦物质科学领域，工厂干预通过持续开放模型、上海S实算力及实验等核心能力，落地流程旨在加速破解新药研发、现科新材料发现中周期长、物质无人试错成本高等行业痛点。

作为闭环体系的关键载体，自驱动实验室一期已于今年6月在上海漕河泾新兴技术开发区建成并投入运行。该实验室首次实现了AI计算与自动化实验设备的零人工介入直接联动，在国内率先达成较高程度的科研全流程无人干预。此外，近3000平方米的自驱动实验室二期工程已启动建设，预计于明年初在青浦区投入运行。

能闭环做实验、能自进化的“超级科研工厂”

AI for Science（科学智能，亦称AI4S）已成为当前科学研究的核心议题。然而，过往痛点在于AI多处于单点介入状态，尽管各环节设备逐步自动化，但整体科研流程仍需人工拼接串联。

“闭环”正成为全球科技公司推进AI产业化的共识，也是科学智能追求的目标。其核心方法论在于让AI在真实物理世界中执行任务、采集数据、反哺模型并实现持续进化。对于科研而言，AI不仅需具备模拟推演能力，更需具备真实实验操作能力，即实现“干湿闭环”。

“Golab物质科学智能研发工厂”成功实现了这一突破。该超级工厂由三大核心组件构建：作为“大脑”的跨领域基础模型、作为“双手”的自驱动实验室，以及让二者持续校准、越用越强的自进化系统。团队建成的自驱动实验室攻克了合成与提纯之间的自动衔接难题，实现了AI与自动化设备的零人工联动。上智院团队开发的浑天绫Skills平台则将三者串联，确保真实实验数据不断回流，推动整套闭环技术体系“自行成长”。

目前，该体系正拓展至生物医药、能源材料、日用化工等行业，凡具备明确分子设计和实验验证需求的领域均可适配。成果发布会上，团队启动了连续五天五夜的“百题马拉松”直播。围绕药物发现、催化剂设计、材料研发、电解液筛选等真实课题，系统同时运行100个干实验任务，并选取部分课题进入自驱动实验室进行物理实验验证。100个课题的完成情况及运行结果，将公开检验该科研体系的闭环能力。

自驱动实验室一期

颠覆创新的科研组织范式

AI4S迈出关键一步，意味着科研工作有望开启“OPC模式”（One Person Company，一人公司）。

“工具”仅提升单一环节效率，而“工厂”通过闭环和系统改变整个组织的运转方式。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指出，面向物质科学的干湿实验闭环能力，是实现新能源、新反应、新材料、新药物等产业场景OPC模式的基础，使单个科学家或小团队即可承担从前端研发到实验验证的完整闭环。

传统模式下，个体或小团队常因高质量数据获取门槛过高而受限。而在该干湿闭环体系中，自驱动实验室的连续运行使得实验越多、数据沉淀越厚、模型迭代越快。对于OPC模式而言，数据获取门槛大幅降低，实现了科研普惠。

曹风雷表示，科研门槛降低的同时，跨领域科研门槛也大幅下降。跨领域学习成本的降低有助于打破学科界限，推动物理、材料、生物医药等多学科融合。同时，科研效率显著提升，将科研人员从重复实验中解放出来，使其能同时推进多个课题。“AI不会完全替代科研人员，而是让其聚焦于创意、思路设计等高价值工作。”他强调。

值得一提的是，在该成果发布的前一天（7月6日），上海举行了科学智能“百团百项”研讨会。上海市委书记陈吉宁强调，要牢牢抓住科学智能的战略机遇，以人工智能引领科研范式变革，加速各领域科技创新突破，助力培育发展新质生产力。

上海不仅具备孵化成熟科学智能技术体系的能力，更拥有丰富完整的产业链以承接这一体系并发挥其价值。复旦大学校长助理、上智院理事长吴力波表示，科研技术闭环与OPC模式的结合正在重新定义科创的基本单元。当科研组织能力可被按需调用，大量优秀的科学假设将不再因资源匮乏而止步，这将成为产业AI化的深层动力。

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