新手变专家！我国首套智能电镜系统让样品制备成功率超90%

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3月30日，人民网北京消息，记者是赵竹青 ，当高端科学仪器被AI赋能，会出现怎样的情况呢？在3月27日 ，于2026中关村论坛年会AI for （人工智能赋能科学研究）青年论坛上 ，发布了我国首套智能双束电镜系统“Hyper-FIB” ，它给出了答案：样品制备成功率方面，新手最初不足30% ，如今跃升至90%以上 ，单样品制备时间缩短到60分钟以内 ，并且实现了“无人值守时间超过8小时”。

北京科学智能研究院研究员张泽中介绍，这相当于给仪器安上了“大脑”，“Hyper-FIB”把基于配方的自动化工作流、科学智能体、高保真物理仿真以及机器视觉技术深度融合在一起，还给科学仪器行业注入新的动力。

自“读”文献起始进而到“算”机理，而后又迈向“做”实验，一种“读 - 算 - 做”的智能科研闭环正处于形成之中。一系列与之相关的成果被集中发布出来。于“读”的维度方面，北京科学智能研究院院长李鑫宇进行介绍称，“科学导航·化学版”凭借对文献里出现的分子式、结构式、文本、图表等各类信息予以深度解析，达成知晓科研内容从“可检索”转变为“可计算”的状况。“在‘知识’的维度里面，我们是以‘科学百科’作为起始点，为智能体科学去构建形成系统化、规模化的大知识基础设施。”。北京科学智能研究院理事长，深势科技创始人兼首席科学家张林峰进行介绍，于“做”的维度上面 ，Uni-Lab操作系统能够赋能现有的实验室，促使数字世界跟物理世界相融合，达成计算与实验的闭环。

自动化基础设施逐渐形成，智能化基础设施也逐步形成，在此情况下，AI推动科研探索向前不断走，朝着“规模化自主发现”这个方向前行。在合成化学这个领域当中，北京大学朱戎团队构建起了多地联动闭环，此闭环覆盖“数据 - 模型 - 实验”，在生物探针、有机光电、高性能高分子、正交标记反应等诸多研究里，研发效率获得大幅提升，建成了全球最大的高质量实验核磁数据库，该数据库覆盖6种核素、超330万条数据 ；在材料领域，北京大学邵元龙团队，借助筛选9万篇文献，构建了碳纳米管分散体系垂类大模型以破解材料制备瓶颈。

当“读 - 算 - 做”的闭环伸展到了切实的工业场景之中，同样能够促使从设计直至制造的全链条发生变革，进而释放出极大的潜能。在论坛现场所发布的“火箭发动机研发智能体平台”，达成了精准设计、物理仿真、精确制造以及试车验证的完备闭环，使得火箭发动机从构想到实物的全链条智能迭代优化变成了现实。临界航天联合创始人毛润泽说道：“这套系统让物理层面的工业设计具备了如同软件代码般的迭代生命力。”。

中国科学院院士鄂维南表示，面向AI for的关键基础设施已逐步成形，规模化、智能体驱动的科学研究正在成为现实，在这个过程中，我们突破传统的对标性思维，坚持原创性思维，走出了一条完全自主于既有路径的原创之路，推动实现科技创新与产业创新的融合，在其中离不开政产学研的协同创新，更令人欣喜的是，我们已经看到一批有理想、有能力的青年力量在推动AI for的落地。