标准化催化科技创新

《Precision Chemistry》：Standardization Catalyzes Scientific Innovation

中国科学技术大学发布开放化学研究框架及操作系统2.0，通过标准化硬件指令集、开放AI接口和云端协作，实现全国14省25个实验室联动，推动化学AI机器人协作研究。

　　

2025年9月20日，中国科学技术大学（USTC）举办了第三届科学AI生态系统联盟年会，展示了在构建统一的、开放的自驱动化学与材料科学研究框架方面取得的进展。该框架涵盖了标准化的硬件指令集、AI模型和AI代理的开放API、设备接口功能、模块化操作流程，以及专为联邦式、云连接的机器人实验室设计的可重用研究模板。

会上发布了“机器人AI化学家操作系统2.0”（Robotic AI-Chemist’s Operating System 2.0）并开源（https://aisci.ustc.edu.cn/os）。该操作系统是机器人AI化学家实验室的核心控制系统（图1）：它负责协调智能工作站和移动机器人的工作，规划并执行实验流程，并与云端连接以调用AI模型和AI代理来理解和设计研究计划，同时安排和执行计算与实验任务。该系统为研究人员提供了无需编码、用户友好的交互界面。通过这一系统，中国14个省份的25个机器人AI化学家实验室已实现云连接，另有22个实验室正在建设中，预计完工后将加入该网络。所有连接的实验室都可以在“化学孪生地图”（Chemical Twin Map）上可视化展示，实验任务可通过机器人AI化学家云平台（Robotic AI-Chemist Cloud Platform）进行分配。

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图1. 集中式控制系统支持多个实验室之间的协作实验。

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在AI和机器人技术推动下快速发展的化学与材料科学研究领域，一个关键障碍逐渐显现：即研究的碎片化。虽然各个实验室开发了定制的机器人平台和AI驱动的工作流程，但由于硬件、数据格式、软件和语言之间的不兼容性，阻碍了合作与结果的可重复性，从而减缓了创新进程。自2023年成立以来，该联盟已团结了来自学术界和工业界的119个组织，通过标准化本体、开放API和模块化硬件-软件流程来应对这一挑战，实现了符合FAIR（Fairness, Accuracy, Repeatability, Interoperability）标准的数据实践和跨实验室的数据共享。

联盟的云连接模式将各机构的AI引导代理与机器人系统连接起来，使不同平台能够协同工作、共享和重用数据，并复现实验结果。在这种联邦化架构中，自动化设施像“数据电网”一样运作，持续生成包含多种属性的综合性数据集，为闭环研究提供支持，同时保护用户隐私和知识产权。

为维护信任并实现规模扩展，联盟成员正在推进一项注重透明度、公平性和国际参与的治理路线图，包括设立独立的监督机构，并使用符合FAIR标准的公共存储库（具备适当的匿名化和知识产权保护措施）。这些举措为研究结果的可重复性、公众信任以及负责任的全球参与奠定了基础。

技术标准化（包括但不限于设备接口、协议、数据和API）起到了催化剂的作用，将零散的科研成果整合成一个统一的创新引擎，为化学领域的分布式“全球大脑”建设奠定了基础。在AI时代，我们比以往任何时候都更需要加强合作与标准化，以推动创新。