AI时代，需要怎样的机器科学家？
AI时代，需要怎样的机器科学家？
“五年前，大家看到用机器人做实验，会觉得很智能。为什么现在反而觉得它不够智能了？因为人工智能大模型给人们带来了更高的期待。”
在日前举行的2026世界人工智能大会“人工智能赋能材料科学论坛”上，中国科学技术大学科学智能物质创制中心主任江俊教授一语道破AI快速发展对科研领域带来的深刻影响。
江俊。中国科学技术大学供图，下同
2021年底，由江俊团队牵头研制的机器化学家“小来”问世。它集成两台移动机器人、19个智能化学工作站和高通量计算系统，能够根据模型给出的方案，完成样品合成、表征和测试。
但现如今，让机器人“7×24小时”不间断做实验已远非终点。人们对智能科研系统有了更高期许——希望它能够根据实验结果调整路线，甚至帮助科学家发现新现象和新规律。
赋予机器人创造力
自动化并非新概念。在人工智能走进寻常百姓家之前，自动化生产线和自动化实验室就已经在许多企业运行。
传统自动化主要解决的是如何按照固定指令，更快、更稳定地完成一项任务。AI带来的变化，则是让系统能够根据运行结果自主发现问题、动态调整方案。
“我们在做的事情，就是让自动化与思考深度融合，让机器不仅能读、会算、勤做，还具有创造力。”江俊告诉《中国科学报》。
江俊（左二）团队与机器人“小来”。
机器化学家面世后，江俊团队一方面在实践中积累数据和需求，另一方面则持续升级系统，尝试将三类能力连接起来。其中，大模型扮演“科学大脑”的角色，负责阅读文献、理解研究需求并提出候选设想，发挥“想象力”；面向化学、材料、生物医药等领域的专业小模型则是“垂类小脑”，负责计算、预测和筛选，提供受到科学规律约束的“推理力”；科研机器人则提供“执行力”，将虚拟空间中的方案转化为真实样品。
实验结果还会重新反馈给模型。有效方案得以持续迭代优化，失败数据则用于修正模型的判断依据，由此形成“需求理解—文献阅读—实验设计—自动计算—机器实验—迭代优化”的完整科研闭环。
机器科学家2.0系统和“灵境造物”智能科研工具正是这套运行体系下的产物。
2025年，在“智能科学家专项”支持下，江俊团队与合作者建成全球最大规模的智能物质科学基础设施——机器科学家2.0系统。这是一个可自我进化、持续扩展的智能科研生态体系，目前已研制并集成了110台先进科研机器人与196台智能化学工作站、508个科研机器人指令集、3200个化学实验模板、310个科学智能模型。
今年4月，中国科学技术大学进一步发布支持云端运行的“灵境造物”智能科研工具。
“灵境”一词源自钱学森先生对“虚拟现实”的翻译，“灵境造物”所对应的则是理论与实验迭代、虚拟空间与现实世界交融的科研过程。“人们可以在‘灵境’这个虚拟空间进行物质设计、推理和演化，再回到现实空间‘造物’。”江俊表示。
“灵境造物”具有智能科研技能底座和全流程编排能力两大核心能力，目前已开发部署千余项技能，包括200余个实验工作站技能、500余个机器人基元操作技能，100余个计算技能、300余个智能科研技能和100余个通用技能。
江俊透露：“我们正在进行内测，顺利的话，计划明年对大众开放账号，让有需要的人们通过‘灵境造物’调用机器科学家2.0系统的硬件资源。”
在“实战”中检验能力
智能科学家专项已构建并云端互联19个分布式智能科学家创新设施，联接80个AI驱动的化学与材料实验平台，覆盖80%的化学与材料实验类型，实现了“设计－合成－表征－分析”全流程的自动化运行与数据闭环，并广泛应用于高熵材料、能源催化剂、贵金属纳米材料、发光分子等领域。
“AI时代，物质科学的一个核心问题，是怎样利用AI自主、快速地创造功能分子。”安徽大学教授叶盛说道。