Jiuwen Symbiosis：智能设备助力自动化实验

在如何将屏幕上的实验流程转换为实际操作这一问题上，AI科研的实践面临着重要挑战。尽管AI能够提出可行的实验设计，但要实现自动化全流程操作却相对困难。华为的openJiuwen团队与算力平台合作，以电催化实验为例，实现了大模型与实际物理设备之间的无缝互动，将实验方案成功传递并执行。Jiuwen Symbiosis作为底座技术，在此案例中发挥了关键作用，展示了其在自动化科研实验室的通用技术能力。

在许多实验操作中，尤其是湿实验，AI的应用受到限制。例如，“按照方案B配制三组溶液，并在60℃下搅拌两小时进行光谱分析”的指令，在数字空间看似清晰，但在现实实验中须被拆解为一系列物理行动，包括取容器、开盖、称料、混合等。这些步骤都需由相应的设备或机器人来完成。真正的难点在于AI要判断操作的可行性、执行条件是否符合，例如确保瓶盖已打开，且加热设备处于空闲状态。同时，在涉及多个设备协同工作的实验环境中，AI需要处理不同的情况与突发问题，确保每个操作可追溯，避免因为小的错误导致整个实验失败或安全隐患。

Jiuwen Symbiosis为了解决湿实验中的问题，采用了“感知—规划—执行—反馈”的循环机制，使得实验任务可以动态编排。在执行之前，它会确认实验现场的状态，依据设备的能力和当前条件安排任务并调度设备。执行完毕后，再通过观测结果验证效果，循环进行直至任务完成。 南宫28ng娱乐最新官网

在感知阶段，系统将实验现场的信息进行结构化整理，包括环境状态和设备状态。它会确定现场有哪些容器和样品及其空间关系，并结合设备的能力，如移动和夹取的能力，确保任务指派给适合的设备。通过适配层的整合，这些不同的设备可以用统一的能力和状态进行管理。

在规划阶段，系统将实验目标与现场信息结合，拆解目标为可执行的子任务，并为每个任务选择合适的设备。这种方式确保了依赖关系明确，同时避免了约束不满足的情况。

在执行阶段，计划将被转换为设备具体的物理动作，确保每一步的完成基于现场状态。此外，所有动作在发送至设备之前都会通过安全检查，确保安全性。 南宫28ng娱乐最新官网

最后，在反馈阶段，执行结果将被记录，现场状态随之更新，为下一次决策提供依据，这样形成持续循环以提升实验效果和安全性。