“相约深圳 见证奇迹——APEC大会倒计时100天媒体采风活动”期间，南都湾财社记者走进深圳科技企业，探访人工智能赋能产业发展的新探索。

8月6日，深圳企业晶泰科技（2228.HK）举办媒体沟通会，正式发布XtalPi Science科学智能平台与Genius Agents科学智能体矩阵。该平台通过整合大语言模型、科学智能体与自动化机器人实验能力，探索构建从“数字假设”到“物理验证”的AI4S科研闭环。

晶泰科技媒体沟通会现场。程洋 摄

当前，人工智能正在加速从“能对话、会生成”向“进产业、解难题”演进，科研领域成为AI落地的重要方向。不同于传统AI主要在数字空间完成信息处理，AI for Science（AI4S）需要进一步进入真实实验环境，通过实验数据反馈持续优化模型能力。晶泰科技介绍，XtalPi Science是全球首个深度整合大语言模型、科学智能体和大规模自动化机器人实验室的AI4S综合平台，旨在推动AI从科研辅助工具向更深层次的科学智能基础设施方向探索。

作为深圳人工智能产业创新发展的代表企业之一，晶泰科技此次布局也折射出广东加快推动“人工智能+科学研究”的产业趋势。随着AI与生命科学、新材料、新能源等产业深度融合，科学智能正成为人工智能产业化探索的新方向。

一从“数字推理”到“物理验证”，AI4S探索科研闭环

近年来，大模型快速发展推动人工智能能力不断提升，但在科学研究领域，AI生成假设与真实实验验证之间仍存在明显鸿沟。

目前，不少AI科研工具已经能够辅助科学家完成文献分析、分子设计、实验方案生成等工作，但多数应用仍停留在数字空间，难以独立完成真实环境中的实验验证。而生命科学、新材料等领域的研发过程，不仅需要理论推演，更依赖实验测试、数据反馈和持续迭代。

传统科研模式中，工具分散、流程割裂以及专家经验难以沉淀等问题长期存在。AI可以快速生成大量可能性，但如何从海量方案中筛选有效方向，并通过实验验证转化为可复用知识，成为科学智能进一步发展的关键。

晶泰科技此次发布的XtalPi Science，核心在于尝试打通“数字假设—专业预测—物理验证—数据反馈”的完整链路。平台中的Genius Agents科学智能体矩阵作为核心调度中枢，可以理解复杂科研目标，拆解跨学科任务，并调用专业模型、工具以及机器人实验资源完成验证。

具体来看，科学家提出研发目标后，智能体可以协助完成文献研究、方案设计、模型预测等数字化环节，并进一步调用自动化实验系统，在真实环境中开展合成、测试和分析。实验结果无论成功或失败，都能够形成数据反馈，帮助模型优化下一轮预测和决策。

这一模式改变了传统科研中“提出假设—人工实验—经验总结”的单向流程，让AI参与到科研探索、验证和迭代全过程。晶泰科技联合创始人、董事长温书豪表示，AI下一阶段竞争关键不只是消耗算力，而是能否将智能转化为真实世界的产业增量。生命科学和先进材料等高价值领域，需要精确的数据、严谨的验证和持续的物理交互，这也成为Physical AI探索产业落地的重要方向。

二多智能体协同，AI如何重构科研组织模式？

与传统AI工具主要服务单一科研环节不同，晶泰科技希望通过Genius Agents构建面向复杂研发任务的“虚拟研发组织”。

据介绍，Genius Agents并非单一AI助手，而是一套能够统筹不同科研能力的智能体体系。它可以调用跨学科专家智能体、专业工具以及机器人实验资源，将科研流程拆解为多个可执行任务，并推动不同环节协同完成。

在传统研发模式中，一个科研项目往往需要不同团队、不同工具和不同设备之间反复衔接，研发效率容易受到流程协同影响。通过智能体体系，科研人员可以将更多精力投入方向判断和关键决策，而AI承担大量重复性探索工作。

晶泰科技方面表示，平台能够将专家经验沉淀为标准化工作流，让过去依赖个人经验的科研过程逐渐转变为可复用、可追踪、可持续优化的系统工程。

从运行机制来看，Genius Agents将科研任务拆分为多个环节，通过不同智能体之间的协同完成复杂研发流程。例如，在药物研发过程中，系统可以辅助开展文献研究、靶点分析、分子设计、性质预测、合成路线规划以及实验测试等工作；在材料研发领域，则可以支持配方设计、性能预测和实验优化。

这一模式背后，是晶泰科技多年在AI+机器人科研领域的积累。公司成立于2015年，由麻省理工学院物理学家团队创建，长期布局人工智能、机器人与生命科学、新材料等领域融合应用。目前，其AI+机器人研发平台已应用于生物医药、新材料、新能源等场景，服务超过300家国际企业与科研机构。

晶泰科技CEO马健表示，未经验证的假设无法转化为知识。Genius Agents通过连接大模型推理、专业模型预测和物理实验，让科学家掌握战略方向，机器人实验承担规模化探索，从而填补数字世界与物理世界之间的鸿沟。

三从技术平台到产业生态，科学智能加速落地

AI4S的发展不仅是技术创新，也是人工智能产业化路径的一次拓展。

过去，人工智能应用更多集中在互联网、办公、内容生成等数字场景，而科学研究、先进制造等领域则需要AI具备理解物理世界、处理复杂变量并持续实验验证的能力。随着机器人技术、自动化实验设备和科学模型的发展，Physical AI正在成为连接数字智能与实体产业的重要方向。

此次发布XtalPi Science的同时，晶泰科技还联合26家产业、高校及科研生态伙伴发起“科学智能开放生态联盟”。联盟将依托XtalPi Science，为成员提供平台应用、模型与工具接入、自动化实验资源调用、联合开发及私有化部署等多层次合作方式，推动模型、数据、工具与实验能力之间进一步协同。

从产业发展角度看，AI4S仍处于探索阶段。相比传统数字应用，科研场景更加复杂，需要长期的数据积累、实验能力建设以及产业生态协同。晶泰科技CEO马健在媒体交流中表示，AI for Science区别于普通AI应用的重要特点，在于需要真实产业数据、专业模型以及机器人实验体系长期结合，形成软硬件协同的数据闭环。

在这一过程中，开放生态成为推动科学智能发展的重要方向。通过联盟建设，企业、高校和科研机构可以围绕模型、数据、工具和实验资源展开协作，加速科研能力的共享与复用。

对于广东而言，推动人工智能与科研创新、先进制造融合，是培育新质生产力的重要方向。从深圳人工智能产业生态建设，到生命科学、新材料等战略性产业发展，AI4S正在成为连接科技创新与产业升级的新入口。

未来，随着模型能力提升、实验自动化程度提高以及科研数据持续积累，科学智能或将进一步改变研发流程。人工智能竞争也可能从单纯的大模型能力比拼，转向数据、场景、基础设施和生态体系的综合竞争。

采写：南都·湾财社记者 程洋