Physical AI进实验室：ProtoPilot让AI从读懂论文到动手实验

duckwolf

从文字理解到物理操作：AI的"第三步进化"

当OpenAI、Anthropic等巨头将大模型能力投向生命科学——解读文献、设计实验方案、分析数据——一场更深层的竞赛已悄然升级：AI能否真正"接管实验室"？

7月2日，上海人工智能实验室与华大智造（688114.SH）子公司涌生智能联合发布ProtoPilot自进化多智能体系统与BioLab Bench全流程评测体系，首次将"生命科学实验室的Physical AI"概念落地。

这标志着实验室自动化正从传统机械执行，向具备感知、决策、执行与自我进化能力的"具身智能"进阶。


ProtoPilot是什么？

ProtoPilot是一个自进化多智能体系统，核心架构包括：


三层智能体协作
• 规划智能体（Planner）：根据实验目标制定全流程方案
• 执行智能体（Executor）：控制自动化设备完成每个实验步骤
• 评估智能体（Evaluator）：实时监测实验结果，判断是否需要调整方案

三层智能体不是简单的"流水线"，而是可以自主反馈和迭代的闭环系统。当评估智能体发现某步骤结果偏离预期，它会触发规划智能体重新调整方案，执行智能体再按新方案操作——这就是"自进化"的含义。


真实生物实验验证
ProtoPilot不是纯软件模拟，而是锚定真实生物实验场景。系统直接对接华大智造的自动化实验设备，从样本处理、试剂添加、PCR扩增到测序分析，全链条在物理世界中完成。


BioLab Bench：首个生命科学全流程AI评测体系

与ProtoPilot同步发布的BioLab Bench，是业界首个面向生命科学实验室AI的全流程评测体系，覆盖：

| 评测维度 | 具体指标 |
|----------|----------|
| 实验规划能力 | 方案合理性、步骤完整性、容错设计 |
| 物理操作精度 | 加样误差率、移液一致性、温控偏差 |
| 自进化效率 | 反馈迭代轮次、方案优化幅度、异常处理成功率 |
| 实验结果质量 | 数据可重复性、与人工实验偏差对比 |

这一评测体系的意义在于：它首次为"AI做实验"建立了量化标准。过去评价AI在科学领域的表现，主要看"能不能读懂论文、写出方案"；BioLab Bench则追问——"你的方案在真实实验室里能跑出什么结果？"


Physical AI vs 传统实验室自动化

传统实验室自动化（如Hamilton、Tecan等品牌）本质是"机械执行"——人写好程序，机器按步骤跑。优点是精确可重复，缺点是零灵活性：任何异常都需要人工干预。

Physical AI的范式升级在于：

| 维度 | 传统自动化 | Physical AI |
|------|-----------|------------|
| 决策方式 | 人工预设 | AI自主规划+实时调整 |
| 异常处理 | 停机报警 | 自动评估+方案迭代 |
| 学习能力 | 无 | 从每次实验中积累经验 |
| 适用范围 | 固定流程 | 动态多变场景 |

换句话说，传统自动化是"高级工具"，Physical AI是"初级同事"——它还不够完美，但已经开始具备自主判断和持续学习的能力。


产业意义：药物发现提速的"最后一公里"

AI在药物发现领域的应用已有多年的历史，但长期停留在"计算辅助"阶段：
• AlphaFold预测蛋白质结构（2020-2024）
• AI筛选化合物库（虚拟筛选）
• AI设计新分子（生成式模型）

这些都在"数字世界"完成。从"AI给出了候选药物"到"实验室验证候选药物有效"，中间存在巨大的物理瓶颈——实验操作需要人力，实验流程需要时间，实验失败需要重来。

ProtoPilot瞄准的就是这"最后一公里"：让AI不仅给出方案，还亲自在实验室验证方案。如果验证失败，AI自动迭代方案再验证，直到找到有效路径。

据估算，传统药物发现中约60%的时间消耗在实验验证阶段。Physical AI如果能将这部分时间压缩50%以上，意味着整体药物发现周期从4-5年缩短至2-3年。


挑战与展望

ProtoPilot目前仍处于早期阶段，面临的挑战包括：

1. 物理精度：加样误差率仍高于熟练实验员（约2-5% vs 人工0.5-1%）
2. 安全性：生物实验涉及有害试剂和样本，AI操作的容错空间极小
3. 法规合规：AI执行的实验数据能否用于药品注册申报，目前法规尚无明确路径

但方向已经清晰：Physical AI不是取代实验员，而是将实验员的"判断力"与机器的"执行力"融合，让实验室从"人操作机器"进化为"人指挥AI+机器协同"。

华大智造作为国内基因测序设备龙头，上海AI实验室作为中国顶级AI研究机构，两者的联合意味着"硬件底座+智能大脑"的组合正在成型。2026年，Physical AI在生命科学领域的故事才刚刚开始。

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数据来源：深圳新闻网、同花顺、新浪财经、华为浏览器资讯（2026年7月2日）