广东
我们如何判断人工智能是否已经足够聪明，能够从事科学研究，实现端到端的自主科学发现？
一项题为“Stress-testing large language model agents in a robotic chemistry laboratory”的研究（https://arxiv.org/abs/2607.23045），让AI“大脑”接管机器科学家实验室“身体”，该研究由此将这一问题从知识问答和方案生成，推进到真实物理世界中的实验执行与反馈学习。
AI读得懂的机器科学家实验室
研究团队搭建了一个机器催化实验室，其中包括45个覆盖合成、表征和催化性能测试的模块化自动工作站。为了让AI理解和调用实验室能力，研究团队将这些能力封装为机器可读技能（skills）。AI智能体可以通过这些技能直接调用实验设备，同时接受真实设备能力、操作规范和实验条件的约束。
对主流大语言模型智能体开展压力测试
基于这一平台，研究团队对由6种智能体框架和9种大语言模型构成的48种实际配置进行了系统评测。测试覆盖32项由领域专家定义的研究任务，共计4,608次评测试次。评估不仅考察智能体能否生成实验计划，还追踪这些计划能否通过核验并下发至机器人系统，以及生成的工作流是否能够在无需人工干预的情况下直接执行。
残酷的真实世界评测结果
当前领先的大语言模型智能体距离“接管”仍有明显差距。在4,608次测试中，仅151个工作流无需人工修复即可执行，占全部测试的3.3%。表现最好的Claude Code与Claude Opus 4.7组合，可执行率为28.1%；Codex与GPT 5.5组合的可执行率为19.8%。
会调整参数，不等于会重新规划
研究还进一步考察了智能体能否从真实实验结果中学习。团队将Codex/GPT 5.5的组合置于一个开放式的五轮闭环中，连续开展实验规划、机器人执行、证据获取和重新规划。智能体能够根据返回的实验结果调整材料配方和操作条件，但这些调整主要停留在局部参数优化层面。在五轮实验过程中，智能体始终保留原有的工作流骨架，没有重新设计分析方法，也未能纠正一些持续存在的关键遗漏，例如缺少电极黏结剂和针对特定分析物的显色试剂。这表明，能够读取实验反馈并调整参数，并不等同于能够识别研究策略本身的问题，更不等同于进行科学层面的重新规划。
长程规划仍然是瓶颈
虽然部分智能体生成了经专家评估可执行、且最多包含44个操作步骤的工作流，但在全部测试中，只有3个工作流超过30个操作步骤。这表明，随着任务链条延长，智能体维持实验逻辑完整性和物理可执行性的能力仍面临显著挑战。
重新定义AI的科学能力
研究由此区分了当前“AI科学家”讨论中经常被混为一谈的三种能力：一是流畅地生成实验计划，二是生成能够在物理实验室中实际执行的工作流，三是根据实验结果调整整体研究策略。研究结果显示，语言层面的规划能力并不能自动转化为可靠的实验执行能力，局部参数调整也不能被直接视为科学层面的重新规划。
从“AI测试场”走向“AI训练场”
作为AI for Science的智能科研基础设施，机器实验室既可以成为检验AI科学能力的“测试场”，也可以成为推动AI持续进化的“训练场”。AI智能体通过机器可读技能与机器实验室直接对话，将科学意图转化为可执行任务，并接收来自机器执行、仪器状态和实验结果的真实反馈。由此形成的“规划—执行—反馈—重新规划”闭环，不仅能够暴露AI在知识、操作和研究策略层面的缺陷，还可以将成功的工作流、失败案例、实验结果和专家评估沉淀为模型训练与智能体对齐的数据，持续迭代AI模型及其智能体系统。机器科学家由此为回答“我们如何判断人工智能是否已经足够聪明，能够从事科学研究？”提供可量化、可重复、可验证的物理世界证据，并推动AI从生成实验方案，逐步走向涵盖科学问题提出、实验设计、机器人执行、数据分析和证据驱动重新规划的端到端自主科学发现。
机器科学家
让自主科学发现走向现实
研究团队已将相关论文提交至预印本平台 arXiv (https://arxiv.org/abs/2607.23045)
图1.用于催化研究的AI读得懂的机器科学家实验室架构
图2.从科学意图到机器实验室执行路径
图3.AI智能体在可执行规划、验证和实验室任务下发各环节的表现
图4.开放科学问题下AI-机器科学家的五轮迭代
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