中国科学院深圳先进技术研究院的实验室里，一位叫EAI Scientist的“机器人科学家”，正在监控实验室的单晶生长实验。它用视觉监控系统盯着反应溶液里的每一个微小变化，数据稍有异常，就要精准地调整加热温度。

这是深圳先进院每天都在上演的画面。深圳先进院材料人工智能研究中心主任喻学锋介绍，在单晶制备中，EAI Scientist可连续24小时监控长时程实验，通过实时感知晶体生长状态并及时开展补液等精细操作，从而培育出高质量超大尺寸的单晶。

“机器人科学家”在实验室里的一次精准移液，看起来只是微观尺度的操作。但把它放到广东正在构建的AI中试体系里看，意义则大为不同。当能思考、会动手的实验室工具，与能验证、可量产的中试平台相遇，技术通往产业的“最后一公里”正在被打通。在“机器人科学家”系统的加持下，生物医药核心材料“微球”的研发效率提升数十倍，产品性能也能够对标世界上最好的产品。

而今，广东已拥有3家国家级人工智能应用中试基地，数量全国第一。广东AI的下半场，拼的不再是参数，而是谁能先把技术变成工具、把工具交到产业手里。从这个角度看，广东下的这盘棋，不只是关于AI，更是关于如何让创新真正落地。

走进深圳先进院材料人工智能实验室，具身智能实验机器人“明德博士”正在执行精准移液任务。它搭载的适配实验室场景的软硬件模块，能够自主完成取样、加样等关键操作。

“因为每个人的操作习惯不同，在实验过程中，1000个人有可能会出现1000种实验结果，而机器人的精度CV值（变异系数）可以小于0.5%，这意味着机器在重复作业时，其结果的离散程度极低，每一次操作的波动幅度都能被严格控制在平均值的千分之五以内。”深圳先进院材料人工智能研究中心副研究员黄浩介绍。

在手性纤维拉丝法制备实验中，“明德博士”通过动作轨迹优化，提升材料的关键性能，制备出目前手性G因子最高的手性纤维，比行业普遍水平高一个数量级。

今年开始，这一首个面向材料研发的具身智能“机器人科学家”正式上岗，在赋能科技研发上大显身手。喻学锋将“机器人科学家”的作用总结为两句话：知行合一的自主实验，学以致用的物质探索。

如何理解？“知就是给机器人一个大模型，让它能够懂得科学知识。行就是教会机器人做实验的技能，我们叫作skill技能包。”喻学锋告诉南方财经记者。

为了让具身智能机器人学会知行合一的自主实验，研究团队构建了“知识推理”与“工具执行”双模协同的科学智能体，并发展了包括功能型轻量化机器人新材料、可快换实验室灵巧手、高效率自主学习算法、机器人控制技术等在内的具身机器人成套技术。

以单晶制备的实验过程为例。晶体从一个微米级的种子生长成厘米尺寸的单晶，需要一周甚至更长时间。人类科学家做实验的时候，没有办法长时间不间断监测实验过程。

但“机器人科学家”不仅可以实时感知监测晶体生长状态，到了生长的平台期，还可以及时补液，这就是感知—决策—执行的过程。

不过，即使是机器人做实验，也需要大量数据完成训练。为此，深圳先进院搭建了数字孪生平台，借助仿真系统配合真机训练机器人做实验。积累的实验数据，会让机器人自主学习，学会更多不同的实验，这便是学以致用的物质探索。

简单说，“机器人科学家”就是通过看、想、做这三个步骤，把“感知—决策—执行”这一套逻辑跑通，从而由一个只会按程序走的机械臂，变成一个真正会做实验的“机器人科学家”。

其中，“想”是最关键的突破。此前的实验室自动化设备，本质上是按程序走的机械臂。但“明德博士”脑子里装的是一套专门为科学实验打造的“双模智能体”，它可以一边进行科学推理，一边实现工具调用。

借助“机器人科学家”，深圳先进院已经与深圳多家企业合作攻克“卡脖子”材料的制备难题。

团队参与了深圳戴盟发起的全球最大的含触觉具身数据集采集计划，形成了大规模的具身实验数据集；并在深圳由你创等公司具身实验平台技术的支撑下，形成了模块化快速构建具身智能实验系统的能力。在此基础上，喻学锋团队还与深圳太古宙深度合作，协同打造具身智能微球创制系统，实验效率较传统人工实验提升数十倍。

接下来，“机器人科学家”将向材料之外的其他领域拓展。“比如在检测领域，有些环境不适合人类直接做实验，就需要用到机器人。另外，在生命科学等对实验精度要求很高的领域，也有一些企业联系我们，提出联合开发机器人。”喻学锋说。

不过，技术突破的价值，最终要落在产业应用上。而今，团队牵头建设了首批国家级制造业中试平台和深圳市人工智能材料创制中小试基地，并获广东省杰出发明人奖。

这是广东在人工智能应用层面的关键布局。截至目前，全国已落地10个国家级人工智能产业集聚区，各地政策全面转向人工智能的深度落地，从大模型参数比拼，转向行业场景商业化落地。

显而易见，人工智能的下半场，就是要把技术变成工具、把工具交到产业手里。

其中的核心就是中试——在AI产品大规模量产之前，先在接近真实生产环境的条件下做小批量验证，让技术问题、工艺问题提前暴露，并得到解决。

广东在AI中试方面走在全国前列。目前，广东已拥有3家国家级人工智能应用中试基地，分别覆盖能源、医疗、消费三大领域，数量全国第一。

这类核心平台，专注于破解技术转化壁垒，将实验室前沿AI成果高效落地转化，迭代为工厂可量产、医院可落地、群众可感知的实用化产品，被誉为AI技术产业化发展的“最强加速器”。

以国家人工智能应用中试基地（消费领域）为例。该基地是全国首个且唯一聚焦消费终端领域的“国字号”AI中试平台，它就像一个全能的“技术管家”，聚焦AI+智能终端、AI+智能制造两大主线，搭建算力、数据、模型、工具链、安全五大能力基座，帮助大家把AI产品做得更好用、更智能。

如今，该基地通过开放26个先导示范场景，正在面向广东企业提供超过300P专属及超万P社会化算力、100个终端行业高质量数据集、79个行业领域模型，以及端到端模型工具链、安全、标准及国产化适配等的一站式服务。

从深圳先进院到广州黄埔、东莞滨海湾、深圳宝安的中试基地，再到遍布各个企业的生产线，一个人工智能技术从实验室研发、中试验证到规模化生产的完整闭环正在加速成形。

这个闭环的价值是什么？

首先是缩短转化周期。中试平台提供了接近真实生产环境的验证条件，让AI各方面的技术问题，能在量产之前就被发现和解决。其次是降低转化成本。过去，企业要应用一项新技术，往往需要自己搭建中试产线，成本高、周期长。现在，共享中试平台的算力和设备大大降低了创新门槛。

此外，中试平台不仅是技术验证中心，也是产业对接平台。它能帮技术找场景、帮企业找方案，最终形成产业集群效应。

而今，广东在三大领域同时布局国家级基地，形成跨区域协同，有望在AI应用转化的竞争中占据先发优势。

但这条路还很长。中试平台的建设只是第一步，能否真正跑通“研发—中试—量产”的闭环，还需要更多像EAI Scientist这样的技术突破，也需要更多企业参与到中试验证和产业合作中来。