11 月 8 日，上海交通大学 IPADS 实验室陈海波、王肇国团队与化学化工学院、变革性分子前沿科学中心樊春海、王飞团队合作的研究成果发表于《自然》杂志，并获该刊官网首页头条重点报道。他们构建的 AI 原生科学实验室 AutoDNA 装置（思源一号）实现了自主分子生物学实验操作。
从外挂式换成 AI 原生
已有 AI 自主科学实验室通常由专家预先配置仪器、规定实验流程和设定优化规则，再把人工智能接入文献检索、方案生成或数据分析等局部环节。这种外挂式架构能提升单个环节的效率，却难以适应生物分子实验流程复杂、仪器类型多样、对实时执行与环境稳定要求严格的特点。AutoDNA 采用 AI 原生架构，通过模型、实验与仪器协同设计的思路来解决这些问题。
多智能体拆任务，原子服务统一仪器
系统把复杂实验任务分解为文献检索、试剂选择、方案设计、代码生成、硬件执行、结果分析和迭代优化等环节，并根据实验进展组织多个专业智能体协同工作。仪器能力被提炼成适合模型理解和调用的原子服务，用自然语言说明和统一代码接口告诉每台设备能做什么、怎么调用，屏蔽不同型号仪器的底层差异，模型据此组合设备能力，生成并修正跨设备控制代码。
微米级定位是硬门槛
硬件提供微米级定位和微升级液体处理能力，执行与调度系统负责程序检查、仪器状态跟踪和资源调度。平台还集成了基于 OpenHarmony 操作系统的控制终端，并在核酸检测、酶促 DNA 合成、癌症检测等场景完成应用验证。机器科学方向的成本与数据效率同步在收敛，机器科学单条数据成本 0.05 元 写的是同一赛道。
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