下一个爱因斯坦，会是具身机器人吗？

科学，真的在以它应有的速度不断进步吗？

一位顶尖的医学研究者，毕生致力于攻克癌症，他距离最终的答案或许只差一步。然而，那关键的一步，并非藏匿于医学典籍，而是隐藏在另一门看似毫不相干的学科——材料科学的最新突破之中。可悲的是，他对此一无所知。

这是当今科研领域每天都在上演的困局。我们推崇科学，视其为人类进步的灯塔，但这座灯塔，却为不同知识间的横向连接设置了重重障碍。顶尖的洞见锁在少数专家的“知识护城河”内，各自为政；研究者们耗费数月心血得出的数据，却沦为信息孤岛，失去价值。

跨学科知识整合或许是突破研究边界的关键，尤其是在应对可持续发展和健康科学等领域的多方面全球性挑战时。然而，它同样正遭遇着重大阻碍，例如需要面对不同的学科文化、特定的方法论差异以及跨领域协调所需的大量时间和资源。

这些困境源自操作本身的重复性与知识整合的复杂性。那些实验员耗费数月获取的数据，因学科隔阂可能无法与其他领域关联。这些长期存在的障碍削弱了有效的沟通、概念整合，也阻碍了连贯研究范式的建立。那打破这场僵局、让科学重获加速度的突破口，究竟在哪里？

01

科研助手的认知进化

近年来，人工智能，尤其是大型语言模型（LLM）和基础模型（foundation model）的进展，带来了跨学科生成和理解类人文本能力的革命性突破。这些模型由大量涵盖多领域的语料库训练而成，在跨学科知识应用方面表现卓越，显著提升了科学研究的效率。

这些工具不仅加快了数据处理和分析的速度，还能发现人类研究人员可能忽略的模式和关联，从深度和广度两方面显著拓展了科学发现边界。

然而，人工智能和大语言模型的应用在很大程度上仍集中于某些狭隘的任务，或纯粹以数据驱动、脱离与物理世界交互的研究。要完全释放其在实体场景的潜力，例如需要与现实世界交互的应用，仍需持续突破。值得关注的是，随着自我修正和递归内省等技术出现，大型语言模型的幻觉问题正逐步改善。而将这些工具与自主智能体和机器人系统融合，可能开启前所未有的科研机遇。

在此背景下，来自多伦多大学、意大利技术研究所、清华大学、浙江大学、罗格斯大学、哈佛大学、佐治亚理工学院和伦敦大学学院等高校的跨学科团队发布了一项最新研究，设想了一个自主通用科学家（AGS）的概念，它将具身机器人与智能体AI相结合，可实现整个研究生命周期的自动化。这个系统可以与真实世界和虚拟环境进行动态交互，同时促进跨学科的知识整合。

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具身智能的突破

迄今为止，人工智能与机器人技术还不足以整合形成一个能将物理与虚拟环境交互、实现跨多学科完全自主科学研究并且能力可与人类科学家媲美的系统。究其原因，一个根本性的挑战在于AI智能体系统尚不能在虚拟世界与现实世界间无缝衔接地运作。比如，这些系统难以独立访问非开放的科学出版物，例如需要订阅或机构认证的专业期刊文献；它们也难以收集需动手实验的数据，或执行跨领域操作任务，例如需要精确物理交互的实验室流程，而这些都是开展全面研究的必备技能。

这种局限性在生物学、医学和工程学等深度依赖物理世界交互的领域尤为显著。例如，在生物医学领域，除了分析海量数据外，还需要研究者能够操纵生物样本或操作实验室设备等。克服这些挑战对于开发自主机器人科学家至关重要。

而机器人通过精准的真实世界交互，不仅加速了数据采集与实验进程，还提升了科学研究的可重复性与准确性。这种技术整合标志着自动化研究系统的关键进展，为构建真正自主的研究框架奠定了基础，并进而提升了科研效率并拓展学术探索的边界。

基于AGS的自主程度、与模拟及现实环境的交互能力，以及整体研究能力，研究人员将其划分为不同的级别：

▷AGS的等级划分。

其中，最高级别Level 5代表着在科学研究中超越人类能力的完全自主系统，称为人工超级智能机器人（ASIR），这类系统可在所有环境，包括虚拟、物理和实验环境中完全独立运行，能够在没有任何人类干预的情况下开展突破性研究。它不仅能综合跨学科知识，还能创新并制定全新的科学原理。其工作成果将带来前所未有的科学发现，使其成为人工智能驱动研究的前沿开拓者。

尽管由于巨大的技术、伦理和实践挑战，Level 5的实现存在固有的不确定性，但这一级别仍是自主科学发现领域的长期目标。它持续激励研究者探索创新路径，推动该领域发展。

▷图注：不同自动化水平的自动化研究时间线

AGS是一个将前沿人工智能与机器人技术相融合的统一框架。它基于多智能体系统构建，将智能AI与具备通用操作能力的具身机器人系统相结合。具体来说，AI智能体能负责处理编程、假设构建和数据分析等虚拟任务，同时机器人则承担操作实验室设备、执行精密实验等工作。这种结合不仅加快了研究速度、提升了数据准确性，还确保了实验结果的可重复性，这将为跨学科研究带来颠覆性的变革。

▷图注：机器人科学家的进化之路

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跨学科知识整合

当代科学研究面临的核心挑战是处理日益庞大的多维数据集，这些复杂数据常常超出人类的理解能力。而自主系统能够系统地应对这种复杂性，从而加速初始研究阶段，使研究人员更快地进入实验验证和实际应用阶段。然而，传统研究范式受限于高度专业知识的门槛，这形成了科学进步的瓶颈。当前科学问题往往跨越单一学科边界，需要融合多领域方法应对。

而经过跨领域训练的专用研究智能体则可以协同合作，利用互补的专业知识解决孤立研究工作难以解决的复杂问题。例如，在气候科学中需要整合大气物理、生态学和计算机建模等领域的智慧。然而，现实挑战在于不同学科的"语言体系"常使合作变成"翻译难题"，比如物理学家用公式描述的现象，社会学家可能需要用调研数据重新解读。

另一方面，传统的自动化文献综述存在双重局限。首先依赖人工操作或受限的数据库与API访问，这既限制数据范围又影响时效性。数据库检索因索引延迟导致信息滞后，而API工具尽管响应更快，却面临显著局限性，因为许多学术期刊和出版商根本不提供API访问权限。

Survey Agent和AutoSurveyGPT这类系统可以通过对话式AI和GPT模型加速综述进程，而癌症研究中的AI聊天机器人等专业工具则为细分领域提供支持。尽管这些工具相较人工方法有所改进，但也存在一些根本缺陷，比如受限于数据源，API驱动的系统获取前沿研究的能力严重不足，这也凸显了对其他方法的迫切需求。

大型语言模型可以有效地整合大量文献库中的知识，从而使更多人能够参与生成有实质内容的研究方案，而无需受限于专业背景。而且，自动化系统可以通过专业评审智能体的结构化反馈循环，生成、评估并系统地改进研究概念，确保研究方案符合严格的创新性和可行性标准。

▷图注：科学发现范式的演进：从以人类为中心的研究到协作系统，再到自主通用科学家

开放科学（OS）智能体能模拟人类与数字平台的交互方式，直接连接网站和应用程序，从根本上突破静态API限制。诸如GPT-4 Vision之类的工具，可以借助视觉理解能力处理复杂的网络任务，包括在没有API的情况下访问期刊网站、解读搜索结果，以及从各种出版物格式中提取数据。

OS-Copilot通过持续自我提升机制推动了这一范式的发展，该系统每次操作都会学习新经验，动态适应变化的数字界面，这种进化能力对高效浏览异构化学术资源库尤为关键。多模态智能体进一步扩展了这些功能，VisualWebArena在真实文献搜索场景中提供了严格的基准测试，而OSWorld则实现了跨平台复杂导航功能，包括需要账号登录的学术资源库、出版商平台及封闭引文网络等传统API无法覆盖的领域。

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认知迭代机制

在自然语言处理（NLP）领域，由大型语言模型生成的研究思路比人类专家提出的思路更新颖性[1]。AGS首先会对文献进行自动化缺口分析（gap analysis），识别其中的矛盾点和暂未探索的关联。随后，系统遵循结构化工作流程，首先制定精确的问题陈述并划定研究边界；第二步基于理论基础生成可验证假设；第三步设计包含对照组和统计检验的严谨方法论；第四步规划详细实施方案，明确时间线与资源需求。在整个过程中，AGS采用多智能体架构，由专门的组件评估方法论的可靠性、新颖性与可行性。

▷图注：基于AI智能体与机器人的自主通用科学家框架。科研智能体/机器人可加速科学研究进程，并弥合不同学科间科学知识的鸿沟。

AGS的文献综述模块突破了API限制，能凭借类人交互模式，在学术数据库与期刊平台间自如穿梭，甚至能跨越订阅壁垒，对文献进行全面深入的分析，为后续研究筑牢坚实基础。完成文献积累后，会生成研究方案。系统基于文献剖析，构建出涵盖问题陈述、研究目标、创新假设的完备研究方案，并设计详细的虚拟仿真与物理实施框架，为研究绘制出精准路线图。

进入实验阶段时，AGS更是展现出强大的统筹能力。无论是虚拟实验还是真实操作，系统都能精准规划资源、高效执行试验。借助机器人技术与人工智能，确保数据采集与实验的动态优化，确保研究顺利推进。最后，论文撰写模块将成为成果转化的核心。系统将研究成果系统整合，自主完成数据分析、结论推导，严格遵循学术规范编排论文结构，并通过多重评估机制，保障论文的学术水平与发表价值。

而思考与反馈机制，则是AGS系统持续进化的关键。系统内部组件协同调整，外部融合多方反馈，通过系统性分析，不断优化研究各环节，让研究成果始终契合学术前沿。

▷图注：AGS大脑框架

先进的研究系统可采用复杂的论证架构来完善研究方案，与领域专家、机构利益相关者及专业评估智能体建立双向沟通渠道。系统首先将初步方案转化为结构化学术文本，包括完整的假设阐述、方法论论证及预期意义指标。在研究方案发布后，系统会执行系统化的反馈收集程序，并通过自然语言处理解析批评意见，从而识别概念缺陷、方法论局限及潜在的理论矛盾。

多智能体系统会采用专门的评估模块构建一个模拟严格学术同行评审的全面批评体系，每个模块都要经过校准，来评估研究方案的不同方面，包括理论基础、方法论严谨性、统计有效性及伦理考量。系统会通过适应性信念修正策略实现动态优化。当检测到专家共识或分歧时，自动调整方案组件的置信权重并优先修订薄弱环节。

这一递归完善过程会持续进行多次迭代，直至满足收敛标准，每轮迭代都会增强研究方案的连贯性、方法论的可辩护性及理论贡献。最终的研究框架会确保所有组件自洽统一，形成可直接提交的成熟提案。

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争议与挑战：AGS带来的伦理讨论

机器人自主性的提升引发了关于决策过程及潜在伤害风险的伦理担忧。包括责任分配、隐私保护以及数据的使用伦理问题。与人类协作的机器人必须展现出可靠的伦理与道德推理能力。尤其是直接关系到人类福祉的医疗保健和老年护理等敏感场景中。

此外，人机协作会在非结构化环境中引发潜在的安全隐患。因此，需要确保机器人在操作物体时安全运行。例如，DeepMind使用AutoRT在内的系统实施了力限制机制、人体接近操作约束等全面安全协议，而SafeVLA框架则将安全考量集成到视觉-语言架构中，以此保护环境要素、硬件系统及人类协作者。

而将科学文献编制中使用人工智能，会引发关于署名归属和内容真实性的重要思考。尽管语言模型展现出强大的写作辅助能力，但其可能存在生成不准确信息或产生幻觉的风险。因此，需要提出治理协议来确保人类研究人员全程监督内容创作并承担维护学术诚信的责任。

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人机协同的未来

AGS系统通过全研究周期自动化实现效率变革。在文献综述、假设生成、实验操作和论文撰写各阶段，系统结合实时内部反思与外部反馈机制，显著压缩科学发现所需时间和资源消耗。

这一系统的出现代表了从虚拟AI科学家到通用型AI机器人科学家的演进，随着这些自主系统越来越多地融入研究过程，科学发现将可能遵循新的扩展定律（scaling law），产出将取决于这些自主系统的数量和能力。它们为知识的产生和演化提供了新的视角。

研究人员已经为人工智能驱动的自主科学系统建立了结构化分类框架，为精准沟通提供了操作指南。该框架详细划分科学探索中的自主化层级（levels of autonomy），指导跨学科工具开发；其核心价值在于促进多领域协作，同时回应自主研究中的伦理挑战，例如责任界定与风险控制。

系统开发必须遵循既定伦理准则，例如23项《阿西洛马人工智能原则》[2]，同时遵守适用于先进人工智能应用的监管体系和国际标准。这种严谨的分类方法能推动自主科学平台在增强研究能力的同时，纳入适当的保障措施以防范潜在风险，来进行负责任的技术演进。

随着具身智能和跨模态理解技术突破，AI正从工具属性向人类认知伙伴转型。机器人不再局限于执行预设任务，而是通过情感识别等技术，与人类构建互补协作网络。AI可快速处理海量文献并生成假设，人类则专注于审核与伦理判断，这种模式正在重塑药物研发、材料科学等复杂领域的探索路径。

未来仍需要建立人机权责边界与伦理框架，确保AI在自主决策中遵循人类价值观，同时避免过度依赖而削弱人类批判性思维。这种协同本质上是“生物智能与机器智能的协同进化”，最终将推动社会从“人力主导”向“人机共创”转型，释放前所未有的创新效能。

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结语

AGS正通过“硅基认知”拓展“碳基智慧”的边界，将科研从“人力密集型劳作”转变为“认知创新驱动”的智能流程。具身机器人对极端环境的适应性，加上科学知识积累的飞轮效应，有望不断突破物理和智力的边界。我们有理由相信，AGS系统可以推动科学探究的变革，促进更高效、更创新的方法的出现，克服当前的障碍，并推动科学进步。

不过，我们也必须保持清醒，AGS是认知的放大镜，而非替代品。它能加速知识生产，将文献分析效率提升百倍，却无法替代人类对“为什么而研究”的价值判断。就好像显微镜能放大肉眼的观察能力，却需要生物学家赋予观察的意义，AGS的终极意义和使命，在于拓展人类认知的边疆。

科研的本质是追问"为什么"，而AGS让我们从辛苦搬砖的匠人，变成更自由的探索者。

参考文献：

1. Si C, Yang D, Hashimoto T (2024) Can llms generate novel research ideas? a large-scale human study with 100+ nlp researchers. arXiv

文章来自于微信公众号“追问nextquestion”。