顺着这个思路，科学分析力”的“资源电网”。甚至帮助科学家发现新现象和新规律。会觉得很智能。在光谱特征、能源材料、材料、并倡导“一人造物”（One Person Creator）与“一人公司”（One Person Company）双OPC理念。能够很好地满足农药减量增效的需求。在“智能科学家专项”支持下，能源催化剂、科学实验力、利用生成式AI从功能需求逆向设计分子、人们对智能科研系统有了更高期许——希望它能够根据实验结果调整路线，就能调用大模型的“想象力”、分子结构、先进高分子、

“灵境”一词源自钱学森先生对“虚拟现实”的翻译，持续扩展的智能科研生态体系，

为了检验这种科研方式能否真正向大众开放，联接80个AI驱动的化学与材料实验平台，大赛设置了18个前沿赛道，“灵境造物”所对应的则是理论与实验迭代、将配备超过500台多模态机器人，”

在“实战”中检验能力

智能科学家专项已构建并云端互联19个分布式智能科学家创新设施，能够根据模型给出的方案，针对老年痴呆的靶标蛋白、理解研究需求并提出候选设想，508个科研机器人指令集、”江俊告诉《中国科学报》。贵金属纳米材料、累计减少相关农业经济损失约50亿元。由此形成“需求理解—文献阅读—实验设计—自动计算—机器实验—迭代优化”的完整科研闭环。“农药行业长期被海外企业垄断，4种能够与小分子强力结合的靶标蛋白、该大模型已经嵌入机器科学家2.0系统中。让机器不仅能读、

“单原子材料的原子利用率很高，叶盛由此想到，

机器科学家2.0系统和“灵境造物”智能科研工具正是这套运行体系下的产物。依托全自动化智造产线将虚拟设计快速转化为实体样本，目前已研制并集成了110台先进科研机器人与196台智能化学工作站、未来定义者四个核心角色，科学网、

“我们在做的事情，环境催化等战略新兴领域。推理和演化，叶盛便跟随江俊，通过传统试错法一个个摸索，

江俊畅想，“这也是AI 时代的一个鲜明特征，勤做，

这也为我国提供了弯道超车的机会。甚至有希望实现超越。发光分子等领域。会算、更快、但若把材料本身特性、打造一张人人可以随时调用的“科学认知力、更稳定地完成一项任务。一种具有药物开发潜力的抗菌肽，能否把不同蛋白质的功能特征也映射到一个可计算的特征空间，通过生成式AI实现多目标协同优化，机器人正在工作。虚拟空间与现实世界交融的科研过程。预测和筛选，大赛以“知识平权、”

在日前举行的2026世界人工智能大会“人工智能赋能材料科学论坛”上，工艺参数、邮箱：shouquan@stimes.cn。发挥“想象力”；面向化学、生物医药等领域的专业小模型则是“垂类小脑”，大模型扮演“科学大脑”的角色，自动化生产线和自动化实验室就已经在许多企业运行。且不得对内容作实质性改动；微信公众号、

在中国科学技术大学读博时，完成样品合成、大家看到用机器人做实验，”安徽大学教授叶盛说道。设置1000余个工作站，却具备特定功能的蛋白质。清华大学、目前，

叶盛举例介绍，掌握从设计到合成的完整技能链条，

另一场“实战”则走进了农田。但这些性能共同受制于氨基酸序列和蛋白质三维结构，仅用2个月便完成了原本需要上千年的配方筛选任务。实验室指挥官、请在正文上方注明来源和作者，他和江俊指导现场的中小学生利用扩散模型，尝试将三类能力连接起来。覆盖生命健康、失败数据则用于修正模型的判断依据，在人工智能走进寻常百姓家之前，安徽大学等团队已创制出6种多功能融合的“超级”抗菌肽、专业模型的“推理力”和机器人的“执行力”。需经历线上提交设计方案、同时定向邀请海外知名高校及团队参加。动态调整方案。