自动驾驶实验室安全发展路径：创新机遇与风险防控框架

随着自动驾驶实验室(SDLs)在加速科学发现中的作用日益凸显，其安全风险防控成为关键挑战。来自国际前沿团队的研究人员系统探讨了SDL安全发展轨迹，通过对比其他自主技术演进历程，提出创新性安全框架构建策略，为这一快速发展的领域提供重要指导。

　　

当自动驾驶汽车(Autonomous Vehicles)逐渐掌握复杂环境导航能力时，科学界正见证另一场革命——自动驾驶实验室(Self-Driving Laboratories, SDLs)的崛起。这些融合机器人技术和人工智能(AI)的智能实验平台，正在重塑科研范式。

随着SDL处理化学过程的能力不断扩展，其安全风险谱系也从"轻微事故"延伸到"灾难性故障"。研究团队通过横向对比自主技术的发展轨迹，揭示了SDL安全建设的独特挑战：既要保障实验人员安全，又要防范设备故障、算法失控等多维风险。

该研究特别指出，当前SDL安全体系存在三大关键缺口：

1. 1.

   缺乏针对高通量化学反应的实时监测系统

2. 2.

   自主决策算法的故障冗余不足

3. 3.

   危险化学品处理的应急机制待完善

有趣的是，研究人员发现借鉴自动驾驶汽车的"安全防护等级(ASIL)"标准，可为SDL建立分级防护体系。例如，涉及强放热反应的实验需配置ASIL-D级（最高级）防护，而常温色谱分析仅需ASIL-B级即可。

展望未来，研究建议SDL社区重点发展：

• •

  基于数字孪生(Digital Twin)的虚拟安全验证

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  具备自解释能力的AI实验系统(XAI)

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  危险实验的"熔断机制"设计

这项研究为快速发展的SDL领域提供了重要的安全路线图，其提出的"预防-控制-缓解"三级防护策略，或将推动智能实验室进入安全可控的新发展阶段。