深圳商报·读创客户端首席记者 陈小慧
新材料研发是一项涉及多学科知识交叉的复杂系统工程，通常面临周期长、成本高、流程繁琐等挑战。特别是在制备阶段，不仅高度依赖个人经验，更存在大量难以言传的技术壁垒，这也是高端材料被“卡脖子”的主要原因之一。近年来人工智能（AI）在辅助材料设计与性质预测方面展现了巨大潜力，但如何突破研发效率瓶颈，解决“材料制备”难题，仍存在巨大挑战。
日前，中国科学院深圳先进技术研究院材料人工智能研究中心喻学锋团队成功打造了一支“AI科学家团队”，即命名为“MARS”的“多AI-多机器人”协同智能体系统，并将其用于微胶囊（封装微球）等多种新材料的创制。该成果的相关工作于1月21日在Cell Press旗下旗舰期刊《物质》上发表。
该研究中，MARS创新性地构建了包含19个大模型智能体的层级化架构，并与包含移动机器人、导轨机器人等在内的“异构机器人集群”深度集成。在实验中，MARS展现了多AI与多机器人之间的高效协同，在极短时间内实现了微胶囊等功能性材料的快速创制与性能优化，将原本4个月的研发时间压缩至4小时。
“多AI-多机器人”协同智能体系统。MARS系统的核心在于其多智能体协同的层级化架构。受人类研发团队多角色分工启发，该系统构建了包含“PI” “设计师”“编程师”“实验师”“分析师”五大技术职能组，系统协调19个专业智能体与16种领域特定工具，就像一支分工明确、配合默契的“AI科学家团队”。团队成员各司其职，通过自然语言交互实现任务规划、逻辑推理与决策制定，实现了从任务规划-实验设计-代码编程-实验执行-数据分析的全流程闭环的自主材料探索。
团队相关核心专利“一种面向材料科学的多智能体协作系统及方法”已获得授权，并转让给孵化企业武汉中科先进材料科技有限公司实施应用。双方共建了“材料中试智能”创新联合体，获批首批国家级先进功能材
此外，团队近日与机器人领域的国家专精特新企业深圳慧灵科技有限公司签订“AI科研智能体”创新联合体合作协议，将结合双方优势打造更智能、应用范围更广的“多 AI-多机器人”系统，为自主实验室构建和AI for Science提供更为强大的工具。
武汉中科先进院微胶囊中试线生产的灭火微胶囊粉末并应用于微胶囊灭火片。研究人员介绍，MARS系统的成功应用，也是具身智能在科学研究领域的一次重要实践。它超越了传统AI 仅能处理数据的局限，初步验证了人工智能作为“决策大脑”，通过标准化接口调度物理设备、操控物质实体的能力。虽然目前仍处于初级的“决策级”探索阶段，但MARS 展示了一种全新的研发范式：即通过“多 AI-多机器人”的深度协同，将不确定的科学探索转化为可计算、可预测、标准化的智能流程。
这种人机协同的科研新范式有望将科学家从重复性劳动中解放出来，为新材料等领域的突破提供高效的智能化解决方案。
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