在北京，「黑燈實驗室」正發揮更多作用

AI for Science作為加速科學研究的新型範式，已在全球範圍內形成共識，正在成為新一輪科技革命的重要推動力量。當AI能夠在材料、化學、生物等領域自主感知、決策、行動，科研創新效率將被指數級提升。

記者從北京市科委、中關村管委會獲悉，北京聚焦人工智能賦能科學研究（AI for Science）發展機遇，以智能化科研平台建設為抓手，賽前分析佈局、系統推進科研全鏈條智能化升級，助力基礎研究工作。

AI+黑燈實驗室，代替科研人員完成重覆操作

在傳統科研領域，科研人員常常被困在繁瑣、重覆，甚至危險的實驗操作中，大量寶貴時間消耗在移液、檢測、記錄等基礎工作上。如今，這一困境正迎來顛覆性突破。即便關著燈，機器人也可以24小時完成重覆性強或危險性高的實驗環節，為科研人員騰出更多時間和精力開展創新攻關。在北京，這樣的「黑燈實驗室」正越來越多地在研發場景中發揮作用。

作為國內AI for Science領域的頭部企業，戴納科技提出「AI+黑燈實驗室」概念，正在將科研人員從「流水線工人」的角色中解放出來，引領科研從「經驗驅動」向「智能驅動」轉變。

據企業負責人遲海鵬介紹，「AI+黑燈實驗室」並非簡單的機器換人，而是一個由AI大腦調度、機器人自主執行，且可以不斷進化的科研平台。它能夠自主進行實驗路徑設計、自動完成樣品處理與儀器操作、實時分析並出具報告，徹底替代人工在劇毒、高精度、高強度環境下工作。目前，戴納科技已經服務於800餘家國內外企業及科研機構，技術方案逐步向海外市場複製推廣。

遲海鵬以落地盛虹石化的丙烯腈檢測實驗室舉例，該實驗室原為重工石化高毒實驗室，曾有人員因皮膚接觸樣本到醫院就診。戴納科技為其部署了由25個智能化工作站組成的系統，覆蓋了從送樣、pH滴定、黏度水分檢測，到前處理、分液、氣液相色譜分析，乃至洗瓶、打標、回收的全流程。AI系統每天處理1600個樣本、完成5000多個實驗，實現人與高毒物料的完全物理隔離。原來擁有70餘名實驗人員的實驗室，如今僅保留少數人員做定期手動複檢。

催化劑載體檢測場景，考驗的是系統對「微觀世界」的精準感知。催化劑載體是一種直徑僅1毫米左右的微小陶瓷或金屬顆粒，其表面是否有裂縫，直接影響催化劑的負載效果和最終產品質量。過去，這項工作完全依賴人工，實驗人員需要借助放大鏡或遊標卡尺，一粒一粒地肉眼觀察，憑經驗判斷顆粒是否有缺陷。一個熟練工人每小時最多隻能挑揀幾百粒，而且長時間盯著微小的顆粒，眼睛極易疲勞，漏檢率很高。戴納科技的「AI+黑燈實驗室」系統，將這一過程實現全自動、毫秒級、高精度閉環操作。系統通過高解像度工業相機，在顆粒被振動盤分散開的瞬間快速掃瞄。不到1秒鍾，AI算法就能完成對每一顆載體的「體檢」，準確判斷其直徑是否達標、表面有無裂縫、形狀是否飽滿、邊緣是否缺損。

傳統自動化只能替代重覆動作，而「AI+黑燈實驗室」卻能替代人類憑多年經驗累積形成的「手感」和「直覺」。在為聯合利華搭建的洗髮水沐浴液取樣系統中，一個關鍵步驟需要精度達0.01克的移液。即使有20年經驗的老員工，平均也要錯20-30次才能成功一次。而戴納的系統通過算法學習，運行10次左右就能達到萬分之一克的精度，比人工提升兩個數量級。

人類做科研通常是「先做實驗，再總結規律」，效率低下且容易陷入局部最優。AI驅動的黑燈實驗室則相反：它先利用大模型讀取海量論文，生成靈感，再由算法規劃出最高效的實驗路徑。每個實驗都是「心中有數」的驗證，而非盲目試錯。

為科學儀器裝上「AI大腦」

2018年，中國科學院院士鄂維南首次提出推動發展AI for Science。北京始終緊盯人工智能發展前沿，將科學智能作為產業佈局新賽道。

2021年，北京市超前佈局，推動成立了全球首個專注AI for Science領域的新型研發機構——北京科學智能研究院，為平台建設提供核心技術與研發支撐。近年來，北京科學智能研究院取得了一批基礎設施成果，如建立Science Navigator新一代科研文獻開放平台等。今年3月，我國首套智能雙束電鏡系統Hyper-FIB在中關村論壇上發佈，開啟了AI賦能高端科學儀器的新階段。

據北京科學智能研究院研究員、表徵負責人張澤中介紹，雙束電鏡既是表徵設備，可以觀察物體，又是加工設備，可以切削材料，是「微觀世界的雕刻家」和「材料缺陷的偵察兵」。以往操作雙束電鏡完成取樣需要長期的訓練，高度依賴經驗，還需要全程盯守在儀器前。

由北京科學智能研究院、北京大學材料學院趙曉續課題組與深勢科技聯合開發的智能雙束電鏡系統，將工作流、科學智能體、高保真物理仿真與機器視覺技術深度融合。雙束顯微鏡的離子束和電子束在其中扮演著「手」和「眼睛」的關鍵角色，Hyper-FIB則相當於為儀器裝上了「大腦」。

「長期以來，我國科學儀器處於追趕階段，儘管近年來硬件取得了一系列突破，軟件逐漸能夠有序執行，但數據與算法仍然零散，迭代週期仍需提升。」在張澤中看來，AI賦能高端科學儀器包含兩個核心內涵：高效率與高精度。高效率對應自動執行和智能決策，高精度則需要打通算法、原理與模型，兩者形成良性循環。

目前，智能雙束電鏡系統Hyper-FIB實現了「無人值守超過8小時」，樣品的製備成功率達到90%以上，單樣品的製備時間縮短到60分鐘以內。研發團隊正在將這套方案推廣至掃瞄電鏡、透射電鏡、掃瞄隧道顯微鏡等高端科研儀器上。

實現數據互通、模型共用，推動基礎研究成果湧現

記者從北京市科委、中關村管委會獲悉，2025年，北京率先發佈全國首個地方性科學智能專項政策《北京市加快人工智能賦能科學研究高質量發展行動計劃（2025-2027年）》，構建起完善的政策保障體系。

依託堅實的技術與政策支撐，北京市智能化科研平台全面打通「讀文獻、出方案、做干實驗、做濕實驗、成果應用」的完整科研鏈路，整合模型、數據、實驗設備等核心科研要素，實現多學高高研場景全覆蓋，為科研工作者提供一站式智能化服務，推動基礎研究原創性、引領性成果競相湧現。

在智能化科研平台系統建設中，深耕AI for Science領域的新型研發機構與行業龍頭企業負責聯合平台的技術研發、架構搭建、生態運營全流程工作，實現平台建設與一線科研需求深度適配。

同時，突出「新的場景化適配機制」，圍繞化學、新材料等重點科研領域的差異化需求，打造專屬化的智能科研解決方案，精準破解不同領域的科研痛點。依託平台打通模型、數據、實驗等核心科研要素的融通壁壘，實現數據互通、模型共用、儀器共享，構建全要素聯動的智能科研閉環，大幅提升科研全流程效率。

新京報記者 張璐

編輯 劉夢婕 校對 付春愔