上海
如何加快破解新药、新材料研发周期长、试错成本高等难题？7月7日，由上海科学智能研究院（下称“上智院”）牵头建设，孵化企业上海格物智研科技有限公司（下称“格物智研”）打造运营的“Golab物质科学智能研发工厂”，在漕河泾会议中心发布。
这一国内领先的“智能研发工厂”已成功跑通“AI计算-自动实验-数据回流-模型自进化”闭环全流程，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，在国内率先实现较高程度的无人干预科研全流程，已在生物医药、能源材料、日用化工等多个行业方向开展验证性应用，正有力推动科研从“人驱动”迈向“智能驱动”。
同步启动的“百题马拉松”直播将连续运行5天5夜，以源于真实场景的科研问题公开验证该系统能力。
直播截图
【技术闭环已成全球AI产业化共识】
特斯拉依托全球数百万辆存量车构建真实路况数据闭环，每日产生约16亿帧图像数据，持续反哺自动驾驶能力迭代；宇树科技今年3月开源的人形机器人真机数据集，包含189万条真实场景动作轨迹数据，用以驱动模型持续迭代；OpenAI将GPT-5接入云端实验室，蛋白质生产成本降低40%……
无论是自动驾驶、具身智能还是科学智能，“计算—执行—反馈—迭代”的技术闭环，正成为全球科技公司从技术验证走向商业落地的共识路径。
上智院自2023年成立起便基于这一技术理念持续攻关。近年来，大语言模型技术迅猛发展，然而能预测的模型不等于能自主运转的科研工厂。上智院物质科学/格物智研的研创一体团队，因此提出“超级科研工厂”理念。其关键在于三要素彼此咬合：通用的跨领域基础模型作为“大脑”，自驱动实验室作为伸向物理世界的“双手”，以及让二者持续互相校正、越用越强的自进化系统。
“Golab物质科学智能研发工厂”正是围绕这三者构建。团队研制的“燧人”模型在业界首次统一建模微观电子结构与宏观统计行为，只需少量数据便能跨领域迁移预测；团队建成的自驱动实验室，首次实现AI计算与自动化实验设备零人工介入、直接联动，并攻克了合成与提纯之间的自动衔接；模型、自驱动实验室、自进化系统，三者之间由“浑天绫”工具包平台串联：它将“干实验”（AI模拟计算）-连接层（智能体）-湿实验（物理世界验证）-数据回流”编排成一条可自动执行、无需人工翻译的完整链路。
作为该闭环体系的关键环节，自驱动实验室一期于今年6月在漕河泾新兴技术开发区建成并投入运行，在国内率先实现较高程度的无人干预科研全流程。由格物智研与青浦复旦未来技术研究院共同推进的近3000平方米自驱动实验室二期工程已启动建设，计划明年初在青浦区投入运行。
【多个应用方向初见成效】
应用成效已初步显现。
在生物医药领域，针对业内公开的一项难成药靶点，该系统仅用一两天便筛选出候选分子，而传统方式往往需要数月甚至更长时间；在某难成药靶点药物选择性优化中，实现了200倍的提升，用时仅2个月。
在能源材料领域，传统研发需数百次试验才能找到合适方案，团队与华谊集团合作开展高分子材料合成规划，研发效率提升约30%。
在日用化工领域，与中国科学院上海有机化学研究所的合作中，团队发现了一个长期被忽略的关键反应条件，将一类重要催化反应的选择性提升3倍。
【降低实验室建设门槛】
对于OPC（一人公司）创业者来说，降低获取和利用优质数据门槛是他们最主要的诉求之一。
“即使是一个小团队或一位科学家，便可承担从前端研发到实验验证的完整科研闭环，这也是我们用‘工厂’来命名这套体系的原因。”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说。
上智院AI科学家曹风雷
格物智研目前形成了三种商业模式：项目制、联合开发以及面向长尾用户的自动化交付，其中自动化交付模式，即用户提交需求、平台自动交付结果，让过去动辄百万元级投入的实验室建设门槛大幅降低。
“这套体系能够跑通落地，核心在于上海提供的制度环境和创新组织方式，让基础研究、技术开发与产业转化在同一个体系中不断循环迭代。”复旦大学校长助理、上智院理事长吴力波说。
原标题：《破解研发周期长等难题，上海发布国内首个零人工介入物质科学“智能研发工厂”》
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