主动学习与自动化的结合是否能够从根本上解放人类在实验室的工作负担？在真正推动材料研发前，人工智能系统需要被精确设定，以确保其稳定运行并具备处理认知偏差与随机误差的能力。随着自主实验的广泛应用，如何在设计中实现可重复性、可重构性和互操作性成为关键挑战。

背景洞见

材料的发现历来是一个高强度劳动过程的积累，正如早期为点亮灯泡而进行的反复试验。如今，机器人技术与主动学习结合，催生了半自动化的工作流，尤其在预算与场地受限时，全面自动化并非唯一选择，但可以从半自动化路径入手，例如在仪器之间进行样品阵列的人工转移。以高斯过程回归、贝叶斯优化及其变体为基础的主动学习方法，已经在多种工艺优化任务中展现出色的适应性。与通过大量外部知识来培养技能的过程相比，主动学习驱动的实验仍然需要大量的外部指导与经验积累。

走向互联的AI驱动实验室

为应对能力提升与资源限制，模块化的云端实验设施日益被视为可行方案。这类体系强调跨多处自主实验室之间的互操作性，借助统一网络实现信息共享，而物理层面则由轮式机器人和无人机等载体负责样本传输。研究者可以远程对系统发出指令，形成任务子规划并由智能系统进行分发执行。未来的设备将具备双接口：一个用于物联网AI协作的主接口，另一个面向人类研究者的访问界面。设备的操作逻辑类似于软件库中的子程序，需遵循严格的输入输出规范，模块化的链条能够快速重新配置或拆装。必要时，样品在模块之间的运输也可由移动机器人完成。尽管自主材料发现的理念已提出多年，实际落地往往受限于预算与灵活性，因此需要跨实验室的协同与标准化的传输、检测与数据管理方案来实现真正的互联协作。

认知错误与可重复性的挑战

长期可重复的数据集是成熟自驱动平台具备主动学习能力的前提。当一次实验重复两次却得到不同结果，差异来源分为偶然误差与认知错误。偶然误差来自随机性，可以通过自动化手段进行消除，并以统计模型中的噪声来描述；而认知错误则可能对自主实验的可靠性造成更大破坏。举例而言，在一个简单的液滴铸造流程中，碳基底的性质出现显著波动，最终指向一个关键变量——碳基底的取样与切割方式对结果的影响。可重复性为何如此重要？因为在人类研究者身上，经验和直觉能在很大程度上缓解这一问题，但在完全自动化的体系中，若缺乏对潜在变量的探查与控制，错误信息容易被算法误当作信号，导致资源浪费与错误结论的产生。相反，若能系统地纠正认知偏差，历史上也确有因对实验条件的深入理解而带来突破性发现的案例。

未来的自动化实验室需要更全面的认知诊断能力mile米乐。大型语言模型等前沿工具可以帮助生成完整的科学假设，而后续的广泛实验与自动化验证将用于解释潜在的认知误差。计算机视觉与多模态传感技术的结合，使系统能够比人类更细致地追踪湿度、背景辐射、材料纹理与不均匀性等条件，并以庞大的先验知识库为支撑，帮助定位误差来源并优化工作流程。通过新控制论的思路，强化学习与感知能力的结合预计将推动实验室自动化进入新的阶段。

实现互联的AI驱动实验室的路径

在预算与场地受限的现实中，建立模块化云实验室成为实现可扩展互操作性的可行途径。一个高效的AI网络应覆盖实验与理论层面的协同，实现劳动分工与经济规模化，并建立必要的制衡机制。现有商业设备多以服务单一人类用户为设计初衷，未来的设备需要提供两类接口：物联网AI系统的主接口与人类研究者的操作接口；设备的每一次操作都应被视为库中的一个可重用子程序，严格定义输入输出标准。可重构的设备链应具备快速拆装与重新组装能力，必要时通过轮式机器人或小型飞行器实现模块间的样品转运。尽管早在上世纪中期就已提出自主材料发现的设想，但在学术环境中，受限的预算常导致对认知错误的识别与应对能力不足，导致灵活性不足与协同受限。因此，跨实验室的共用标准与跨域数据传输机制至关重要。需要开发用于在不同环境间转移液体、粉末、凝胶、颗粒与单晶材料的标准化载运胶囊，确保污染控制与兼容性，同时构建面向灵活自动化的基础设施，支持机器人与人类研究者并肩工作。AI时代已然到来，推动从“看得见的手”与“看得到的眼”两方面来释放潜力：一方面要提供高效的材料合成、设备自组装与样品转移能力，另一方面要具备高精度表征与多模态感知能力，形成对现实世界的持续反馈。

综述性展望

通过全球范围内对接口与硬件模块的广泛共享，结合强大的AI支持，未来的实验室将呈现出更高的柔性与自我校正能力。实现真正高效的自驱动材料发现，需要建立一个完善的生态系统：标准化的样本与数据传输、无污染的样品转运方案、以及能够在不同实验室之间无缝协同的工作流。这一转变需要从技术、标准与治理层面共同努力，推动材料研究进入一个以AI驱动、互联互通、可重构且可持续发展的新阶段。

图1：在AI网络中的自主实验室。