导读：具身智能与科学仪器的联用，不再是一个遥远的概念，它正实质性地改变着科研、检验检测等领域从业人员的工作方式、技能要求与职业前景。

2026年就要到了，2025年「视角」栏目最后一篇文章，我们聊一下科学仪器行业正在经历的一个最新变革，以这个方式迎来新的一年和新的时代。

还记得多年前笔者曾经写过一篇《你好，我是2030年的一名实验员》的文章，描绘了未来AI走进实验室的图景。今天，文章里的很多想象已经成真。

同时，不仅仅是ai，具身机器人也正在以极快的步伐走进实验室，和我们常见的仪器设备形成联用，这一融合不仅提升了实验效率，更在多个科学领域展现出巨大潜力，或许会成为科学仪器行业新一轮的“工业革命”。

一、科学仪器联用的应用场景

1、在材料科学领域，具身智能机器人可自主进行材料合成和性能测试。根据Science Robotics的案例研究，使用具身智能机器人的实验室在材料合成效率上提高了3倍。机器人能够自主操作材料合成设备，实时调整反应条件，并完成性能测试任务。

2、在生物医学实验领域。斯坦福大学医学院开发的智能手术机器人能够在术中实时分析患者数据，为医生提供决策支持。

3、在环境监测与地质勘探领域。具身智能无人机可自主进行环境监测和数据采集，如监测森林火灾或海洋污染。加州大学伯克利分校2022年的研究表明，使用具身智能无人机的环境监测项目在数据采集效率上提高了2倍。

4、在物理学研究中，智能机器人可自主操作加速器设备，并实时分析实验数据，根据Nature Physics 2021年的报告，使用具身智能的实验组在发现新物理现象的速度上提高了1.5倍。

5、在化学研究和实验中，具身智能用于实验室自动化和反应控制。麻省理工学院开发的智能实验室系统可自主进行化学反应合成，并实时调整反应条件。

二、相关案例

关于具身智能和分析仪器的结合，实验室中目前最常见的具身智能应用当说机械臂，2024年我们采访过的汇像科技就是这样一家走在前面的公司。

据了解，汇像科技曾经和安捷伦等公司合作，完成过如“多台色谱设备自动化系统”等等类似的成功案例。同时，笔者也整理了一些目前能够查询到的相关案例供参考：

* 具身智能强调物理身体、环境感知与实时反馈。形态不局限于人形机器人，还包括机械臂、无人机、自动驾驶车辆乃至仿生机器鱼等任何能与环境交互的物理实体。

* 案例内容源自网络，如有出入请留言更正

从目前的案例上看，成功的应用并非简单叠加技术，而是将具身智能与专业领域的知识和流程深度结合。无论是煤矿巡检机器人，还是机器人预处理平台，都体现了AI对专业知识的理解和执行。

与此同时，机器人与科学仪器的联用系统产生的海量数据反过来又用于训练和优化AI模型，形成“数据采集-模型优化-效能提升”的正向循环，使得系统越用越“聪明”。

三、具身智能+科学仪器的未来

当前的成功案例展示了机器人作为“手脚”和“眼睛”的能力，而未来的结合将更侧重于赋予其“大脑”，实现更深度的智能化。

1、从“执行”到“决策”：智能实验助手未来的实验室机器人，将能理解更复杂的自然语言指令（如“分析一下这个反应是否生成了目标产物”），并自主规划实验步骤。它可能结合大语言模型的理解能力和科学AI模型的分析能力，在实验过程中根据初步结果（如光谱或色谱数据）自主决定下一步是优化条件、重复实验还是终止流程，真正成为科学家的智能合作伙伴。

2、从“单兵”到“集群”：协同研究网络未来的实验室可能出现多类型机器人协同工作的场景。一个负责合成化学品的机械臂、一个负责取样稀释的液体处理机器人和一个负责质谱分析的平台，可以在AI调度下7×24小时无缝衔接，完成整个研究流程。在环境监测中，无人机、无人船和地面机器人可能组成立体网络，对大面积区域进行协同采样与分析。

3、从“通用”到“专用：微观与极端操作结合更精密的传感器和执行器，机器人有望操作电镜的样品杆，实现纳米级别的样品制备和定位。或者，在微流控芯片内部集成微米级的机器人执行器，实现对单个细胞的操控、裂解及内容物的直接进样分析，将单细胞分析推向新高度。

四、困难和挑战

虽然，我们已经从这种强强联合的“联用”案例中看到了一些曙光，然而这种仪器行业时代性的革命还面临着许多问题，其中核心挑战仍然是精准与可靠。当前技术仍面临灵巧操作的精度（如力控）、对非标准流程的理解与泛化能力，以及在强电磁干扰等恶劣环境下的系统可靠性等挑战。克服这些挑战需要硬件（如仿生材料、耐腐蚀涂层）和软件算法的共同进步。

其次，从仿真到现实的还存在着泛化的鸿沟。机器人在虚拟环境中可经过数亿次训练学会完美抓取，但一旦部署到物理世界，光照变化、物体材质摩擦系数的微小差异、传感器噪声等都会导致任务失败。物理世界的数据采集成本昂贵，如果不能在仿真中高效训练并迁移，机器人就无法应对现实世界的长尾场景。

此外，“延迟”是这种技术的又一个痛点。具身智能需要实时处理多模态数据（视觉、触觉、听觉），对延迟极度敏感。完全依赖云端大模型会导致通信延迟并带来安全隐患，而现有的端侧芯片难以支撑大参数量模型的推理，且功耗过高会严重缩短机器人续航。

最后，推动建立实验室场景的测试规范和性能标准，共建开源数据集，以及开放更多高风险实验室（如核电、生物安全实验室）用于技术验证，也是整个行业能够加速成熟度的重要因素。

五、对产业和政策的建议和设想

“Change does not roll in on the wheels of inevitability, but comes through continuous struggle.”——马丁·路德·金。

的确，变革不会自然而然的到来，需要我们长期共同的努力才能完成。虽然看上去具身智能+科学仪器的联用将是一个必然趋势，但除了技术攻关外，笔者认为还是有很多需要努力的地方：

1、数据开放共享。建议建立国家级通用数据集与评测标准，推动行业数据规范化。

2、建设标准体系。建议建立完善的标准体系。具身智能因与物理世界直接交互，其安全问题涉及模型安全、本体安全和信息安全等。应建立行业技术标准，如"触觉传感器安全阈值""自主决策透明度要求"等。

3、发布伦理指南。建议有关部门发布面向具身智能机器人的安全评估与伦理指南，通过行为规范验证、决策可解释性分析，和数据安全性研究等，确保建立面向具身智能机器人的安全评估体系和伦理规范。确保在复杂开放环境中决策的可靠性、可解释性以及行为的安全性，这是具身智能机器人能够走向服务行业的关键保障。

4、构建产业生态。建议有关单位积极联合科研、企业等单位深度协同和对话。可以参考2025年11月，智源研究院举办的具身智能开放日。该活动汇聚40余家机构代表，构建全栈技术体系，涵盖异构数据采集平台、具身基座模型群及标准化评测工具链，打造可复现的科研公共基础设施。吸引超30家合作伙伴，涵盖机器人本体制造、智能算法开发及场景应用等产业链环节。

5、铺平商业化路径。在不久的将来，具身智能机器人+科学仪器的市场将面临从"技术突破"到"价值落地"的关键跨越。有关部门能否在政策和产业环境上给予足够的支持，让新产品能够更顺利的走向用户一线，将是这场科学仪器工业革命的“临门一脚”。

6、培养跨学科人才。具身智能+科学仪器的发展需要信息科学、工程与材料科学、数学物理科学、生命科学等多学科协作。建议高校开设"具身智能与人类认知"交叉学位，企业深度参与课程设计，为行业培养软硬一体的复合人才。

六、写在2025年的最后

具身智能与科学仪器联用正在重塑科学研究的范式，从数据采集、实验操作到结果分析的全流程实现智能化升级。随着技术的不断成熟和生态的完善，这一融合将加速科学发现的速度，提高检验检测效率，降低科学研究成本，为人类探索未知世界提供更强大的工具支撑。

这场科学仪器的工业革命即将来临。你，准备好了吗？