AI For Science 落地路径：晶泰以 Physical AI 赛事，预演研发产业未来

Physical AI 在科研自动化场景中的真实应用

当AI从虚拟算法走向物理世界，其真正的价值锚点在于高价值、高难度的产业真实场景。晶泰通过定义与开放生命科学赛道，不仅验证了 Physical AI 在产业级应用中的技术成熟度，更在 AI for Science 赋能物理世界的宏大叙事中，确立了以场景定义能力和产业落地经验为核心的技术话语权。

人工智能的演进正经历从 “感知智能” 到 “认知决策”，最终迈向 “物理执行” 的关键跃迁。Physical AI，作为 AI 与物理世界交互的最终载体，其规模化落地的瓶颈已不再是算法本身，而是复杂、动态、高精度的真实作业环境。

在这一背景下，实验室——这一环境可控、任务多样、流程灵活的场所，成为 Physical AI 从原型走向产品、从理论验证走向产业应用的最佳试验场。晶泰科技选择以生命科学赛道切入Physical AI并非偶然，其背后是基于在 AI for Science 领域长达数年的深耕，涵盖新药研发、新材料发现等方向的AI自主实验平台产业实战。2026年，晶泰科技与ICRA（IEEE国际机器人与自动化会议）官方赛事 WBCD（What Bimanuals Can Do）全球双臂机器人挑战赛的深度合作，是将这一产业判断置于全球技术精英面前进行公开验证的举措。

定义赛道:

场景即话语权

在 Physical AI 的发展进程中，拥有定义和开放高价值场景的能力，意味着掌握了技术演进方向的话语权。通用场景的验证固然重要，但常规科研操作所要求的微米级精度、牛顿级力控与小时级流程稳定性，才是检验 Physical AI 能否胜任 “科学家助手” 角色的试金石。

晶泰科技为 WBCD 赛事打造的生命科学赛道（XtalPi Lab Experiments Track），直接源自其自动化实验室的日常作业流程。赛题要求机器人完成 “机械臂精准夹取试管放入试管架”、“拉开抽屉将样品架装入分析仪器”、“拧开并交换试剂瓶盖” 等一系列动作。这些看似基础的步骤，实则构成了多模态感知、自主决策、精细操控的完整技术闭环，是 Physical AI 在非结构化环境中执行复杂长流程任务的 “珠穆朗玛峰”。

晶泰科技自动化实验室实景，为赛事提供真实的考核场景

定义这一高难度赛道的底气，源于晶泰科技长期构建的 “AI+机器人+Multi-Agent” 研发飞轮。截至目前，晶泰已在全球部署超过 300 台 AI 机器人实验工站，建成逾 5,000 平方米的 AI 机器人实验室，是全球商业运营规模最大的 AI 机器人实验工站集群。累计开发超 200 个专业 AI 模型，覆盖小分子、抗体、分子胶、小核酸等多模态药物发现，并拓展到化学、材料、能源、健康消费品等领域，平台已获全球超 300 家顶尖企业与科研机构认可。在新药研发与新材料发现的产业实践中，晶泰不仅积累了海量的实验数据，更深入解决了机械臂协同、样品轨迹规划、异常工况处理等一线工程难题。

2026 年 6 月，晶泰携手中石化（上海）石油化工研究院联合打造的 “智能化物理/化学吸附分析自主实验工作站” 正式投入运营，首次在产业级场景中将材料表征全流程纳入 “AI+机器人+Multi-Agent” 智能体系，实现 7×24 小时无人化运行与日均样品处理量的数量级跃升。此次开放赛事场景，实质上是将内部经过验证的技术框架转化为行业公认的评估基准。

技术高峰:

硬核赛题下的成果验证

一场高水平赛事的意义，不仅在于竞技，更在于对某一技术方向成熟度的集中检验。WBCD 2026 全球双臂机器人挑战赛吸引了包括斯坦福大学、上海交通大学、北京航空航天大学、香港科技大学（广州）、南京大学等顶尖高校，以及中科院工业人工智能研究院等科研院所和一线科创团队参与。如此高规格的参赛阵容，本身就印证了生命科学赛道在 Physical AI 领域的前沿性与吸引力。

聚焦于赛事呈现的整体技术趋势，从各参赛队伍在晶泰生命科学赛道上的表现可以看出，Physical AI 在精密物件操作、多步骤流程编排、环境适应性等方面的技术能力正在快速提升。

赛事的技术标准制定同样体现了行业共识。晶泰科技作为赛道共同定义方，从产业落地视角出发，围绕任务完成度、操作精度、系统稳定性等维度深度参与赛事标准设计。这种 “产业专家定义标准，学术与产业团队同台竞技” 的模式，确保了赛题不仅具有技术前瞻性，更紧密贴合商业化落地所需的核心能力。

全栈布局:

从赛场验证到产业基建

赛事是技术能力的压力测试，而晶泰科技的目标远不止于举办一场成功的比赛。其核心目标是打造 “自主科学发现的基础设施”，让 “AI 科学家+机器人” 成为研发实验室的标准配置。

在赛后的技术研讨会上，晶泰科技首席科学官张佩宇博士明确指出：“Physical AI 从算法原型走向规模化产业落地，并非一家单位能够独立完成，需要打通产学研创新闭环。” 实验室场景的 “环境可控、任务多样、流程灵活” 特性，恰恰为 Physical AI 提供了持续迭代、快速试错的理想环境。晶泰通过开放自身场景，正是在主动构建这一闭环，将一线研发环境转化为前沿技术的创新试验田。

这一布局与 WBCD 发起人许倬博士的愿景高度契合。他强调 Physical AI 的使命是发展能适应复杂环境的通用智能机器人，而赛事正是推动技术从实验室走向家庭、物流、工业及科研等多元场景的加速器。

在产学研圆桌讨论中，张佩宇博士、许倬博士、WBCD 主裁判陈翔宇、中科院工业人工智能研究院张子豪博士达成共识：前沿技术的突破与青年人才的培养，必须置于复杂工业环境的真实挑战之下。晶泰通过赛事提供的，正是一个将学术视野与工程交付能力相结合的 “实战练兵场”。

这一布局已有坚实的产业验证。2026 年 2 月，晶泰成功向韩国头部药企 JW Pharmaceutical 交付大规模 AI 机器人实验室，这是晶泰 AI 自主实验平台在海外药企的首个规模化落地项目，总金额千万级人民币。该平台通过部署高通量自动化合成工站、AI 反应优化系统及智能分析平台，将实验人效提升 8 倍、数据收集能力提升 40 倍，实现 7×24 小时无人化运行。此次交付本身即是对晶泰交付能力与技术路线的高度认可。从韩国药企到中石化，晶泰的 Physical AI 基础设施正在跨越地域与行业边界，持续验证其作为 “通用智能底座” 的规模化复制能力。

终局思考:

加速人类科学发现的进程

这一愿景已有具象化的科学发现里程碑。2026 年 4 月，晶泰科技与孵化企业希格生科合作研发的全球首创（First-in-class）泛 TEAD 抑制剂 SIGX2649 已完成临床前研究；2026 年 5 月，SIGX2649 比预定时间提前获得美国 FDA 的新药临床试验申请（IND）批件，计划最早于 2026 年第三季度开启 I 期临床试验。SIGX2649 是第一款全覆盖 TEAD 家族全部4种亚型的强活性 Pan-TEAD 抑制剂，有望成为全球首个上市的靶向 Hippo 通路的泛 TEAD 抑制剂，其核心临床前研究数据入选 2026 AACR 年会报告。这一成果标志着 “AI+类器官” 研发策略持续获得临床验证。

当 Physical AI 遇见真实的科研场景，其终极价值便清晰浮现：不是取代科学家，而是拓展科学家的能力边界，将人类从重复、繁琐、危险的实验操作中解放出来，聚焦于更富创造性的假设提出与结果分析。

晶泰科技通过 WBCD 赛事所验证的，是一条以高价值产业场景为牵引、以全栈技术能力为支撑、以开放协同生态为路径的 Physical AI 发展范式。这一定位超越了单一的产品或解决方案，指向了为整个科研领域提供智能化基础设施的长期愿景。目前，晶泰已与 17 家全球排名前 20 的跨国药企展开合作，平台能力覆盖生物医药、新能源、新材料、石油化工、中药现代化等多个高价值产业，持续将一线研发环境转化为推动 Physical AI 进化的产业燃料。

赛事终会落幕，但技术迭代与产业融合的步伐不会停止。晶泰科技将持续把其在药物研发、材料科学等领域的深度积累，转化为推动 Physical AI 进化的燃料。当算法、机器人技术与具体科学领域的知识深度融合，科学发现的效率与边界将被重新定义。

在这一历史性进程中，晶泰科技的角色不仅是参与者，更是通过定义场景、验证技术、构建生态来塑造规则的行业定义者之一。Physical AI 的浪潮已至，而其真正登陆的滩头，将是无数个像晶泰自动化实验室这样，承载着人类探索未知使命的真实产业场景。