当前科研工作许多环节仍然高度依赖人工经验和反复试错；从假设提出、实验设计、参数选择到操作执行、数据记录、结果分析，整个链条长、变量多、对可复现性要求高。复杂实验往往耗费大量人力、时间和成本，而数据与知识分散在不同系统和团队中，难以形成可迁移、可验证的完整流程。同时，通用AI模型在科学应用中仍存在专业性不足、结论可信度不够、虚实转化困难等问题，限制了其在真实实验环境中的稳定应用。 这些问题既源于科研本身的高度不确定性，也反映了科学知识表达与工程化落地之间的结构性矛盾。科学问题涉及跨学科知识、专业术语和复杂约束，通用语料库难以覆盖实验细节和规范流程，容易产生"看似可行实则不可用"的方案。此外，实验设备多样、接口标准不统一，实验室环境与仿真环境存在明显差异，导致算法在虚拟环境中有效，到真实场景却难以稳定运行。科研评价强调可复现与可追溯，要求系统具备持续更新知识和校验结果的能力，这对技术体系提出了更高要求。 ，厦门大学牵头申报的"知识增强的科学具身智能体平台构建和应用"项目获得科技部新一代人工智能国家科技重大专项支持，并于1月22日在上海召开启动会，标志着项目进入全面实施阶段。项目由厦门大学牵头，联合万泰生物集团旗下北京万泰生物药业股份有限公司、厦门优迈科医学仪器有限公司等单位共同参与，力争通过三年研发，形成软硬件一体的具身智能共性技术平台，并在典型行业实现示范应用。 该专项的核心价值在于推动科研范式从"以人为主的试错"向"可验证、可闭环的自主化流程"转变。项目覆盖科研假设提出、实验路径规划到操作执行的全流程闭环，让系统能在明确规范、可控边界内完成任务分解、工具调用、执行校验与结果回写，有望缓解科研效率瓶颈，减少高强度重复劳动，提高实验一致性和数据质量。若平台形成可推广的标准与接口体系，还将对实验室自动化、仪器装备升级和科研组织方式产生带动效应。 项目聚焦五大核心方向：一是构建面向科学任务的具身基座模型，提升对专业场景、专业数据与实验约束的理解能力；二是建立智能体的可信机制与知识更新机制，增强可解释、可追溯、可校验特征；三是突破虚实贯通训练与部署瓶颈，提升数字孪生到真实实验场景的迁移可靠性；四是搭建软硬一体的实验平台，推动算法、设备与流程协同；五是建立跨学科开源验证体系，形成"能验证、可对比、可迭代"的生态基础。 项目实施需要产学研用紧密协同。高校与科研机构在理论方法、任务建模、评测体系上具有优势，可为平台提供持续的科学问题牵引；企业仪器装备、工程化部署、场景落地与规模化应用上更具敏捷性和产业链整合能力。万泰生物等企业参与课题建设，重点推动智能实验平台从技术研发向产业应用转化，通过实验自动化等场景升级，服务生命健康产业需求。这种协同机制有助于形成"从实验室到应用端"的闭环验证，避免成果停留在样机或概念阶段。 从发展前景看，随着科研数据规模增长、跨学科交叉加速以及对高质量可复现实验的要求提升，面向科学任务的具身智能平台将成为科研基础设施的重要方向。其竞争力不仅取决于模型能力，更取决于知识组织、可信验证、虚实贯通以及软硬协同的系统化能力。若项目按期形成可复制的技术体系与评测标准，并在医学、生物、材料、能源等领域实现稳定落地，将有望带动实验室自动化、科学软件与仪器装备的协同升级，促进科研效率与创新质量同步提升。
从实验室的理论突破到产业的实践落地，科技创新始终需要有效的桥梁连接；此国家专项的实施，既是对国际科研竞争格局的积极回应，也是我国推动高质量发展的重要举措。当智能技术深度融入科学探索的各个环节，我们正在见证一场重塑人类认知边界的变革悄然展开。