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多AI—多机器人”协同智能体系统(MARS)

已有 899 次阅读 2026-2-7 07:38 |个人分类:人工智能|系统分类:论文交流

中国科学院深圳先进技术研究院研发的“多AI—多机器人”协同智能体系统(MARS),确实将功能性新材料如微胶囊的研发周期从数月缩短至几小时,这标志着人机协同的科研新范式正在走向现实。

🔬 MARS如何颠覆材料研发

MARS的核心突破在于它模拟了一支人类科学家团队的分工协作模式。该系统构建了包含 “PI”(项目负责人)、“设计师”、“编程师”、“实验师”、“分析师”五大技术职能组的层级化架构,协调19个专业智能体与16种异构机器人或领域工具。其革新性体现在两个层面:

  • 全流程自动化:MARS实现了从任务规划、实验设计、代码编程到实验执行和数据分析的全流程闭环自主运行。研究人员仅需提出目标,后续复杂环节均由系统自动完成。

  • 物理世界的深度操控:与传统AI仅处理数据不同,MARS通过标准化接口直接调度移动机器人、导轨机器人等物理设备,将AI的决策转化为对物质实体的实际操作,是具身智能在科研领域的重要实践

🚀 从实验室到产业化的快速路径

MARS的价值在基础研究和产业应用中都得到了验证:

  • 惊人效率提升:在微胶囊等功能材料的创制与优化上,MARS将传统需要4个月的研发周期压缩至4小时,效率提升超过700倍,极大加速了材料探索进程。

  • 技术落地成果:相关核心专利已授权并转让给孵化企业实施应用。基于MARS系统开发的灭火微胶囊等产品已完成工艺开发和优化,并走向市场,体现了其解决实际问题的能力。

🌐 科研范式的全局变革

MARS是当前人工智能引领科研范式变革的一个缩影。其趋势主要体现在:

  • AI角色转变:AI正从辅助工具逐步转变为科研过程中的主动决策者,形成“人类提出需求-AI生成路径-机器自动验证”的新范式。

  • 科学家角色进化:科学家得以从重复性劳动中解放,更专注于提出关键科学问题、创新理论框架和设计实验方向。

  • 未来实验室形态:未来的实验室可能演变为由AI调度管理的“分布式智能网络”,实现24小时不间断的自主科研和全球协同。

💎 总结与展望

MARS系统成功展示了人机协同在提升科研效率和解决复杂问题方面的巨大潜力。随着技术成熟,这种模式有望从材料科学扩展到生物医药、能源技术等领域,并通过结合更强大的多模态大模型和精细物理仿真,进一步提升复杂任务的规划与执行能力。



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