在科技飞速发展的今天，新材料的突破往往成为产业升级与技术革命的关键引擎。从智能手机的柔性显示屏到新能源车的固态电池，从靶向药物的智能载体到航空航天的高性能合金，先进材料如同现代工业的“基因”，决定着终端产品的性能边界。然而，新材料研发却是一条充满荆棘的漫漫长路。传统“试错法”宛如大海捞针，不仅耗费巨大——单个新材料从实验室走到市场平均需时10-20年，投入数以亿计——而且高度依赖科研人员的经验与直觉，成功率极低。面对近乎无限可能的元素组合与制备条件，人类独自探索显得力不从心。
正是在这一背景下，人工智能(AI) 作为一项变革性技术登上科研舞台。简单来说，AI是让机器模拟人类智能行为——如学习、推理、规划——的科学与工程。其核心在于通过算法从海量数据中识别模式、总结规律，甚至做出预测。在科研领域，AI正从“辅助工具”升级为“智能伙伴”，它能以远超人类的速度处理文献、分析实验数据、设计实验方案，并在新材料研发中用于预测材料性能、筛选潜在化合物、优化合成路径，从而将科研人员从重复性劳动中解放出来，聚焦于更富创造性的工作。
日前，中国科学院深圳先进技术研究院研制出协同智能体系统(MARS)，并将其用于微胶囊(封装微球)等多种新材料的创制。这一由中国科学院深圳先进技术研究院打造的智能系统，巧妙地将多个具备不同专长的AI智能体与多个执行具体操作的实验机器人整合到一个统一、协同的平台上。
MARS系统在新材料研发领域的应用，堪称一场“效率革命”。以研究团队成功实践的微胶囊(封装微球) 创制为例，这类材料在药物缓释、化妆品、食品工业等领域应用前景广阔，但其制备涉及复杂的配方与工艺参数优化。传统方法下，科研人员需手动尝试大量组合，过程繁复。而MARS系统则能并行高效探索，多个机器人可同时进行不同配方的实验，极大压缩研发周期，同时数据驱动优化，AI实时分析每次实验结果，自主调整后续实验参数，智能逼近最优解。整个过程中产生的数据与知识被系统自动学习吸收，使得其科研能力如滚雪球般不断增强。
这种“AI大脑”指挥“机器人手脚”的协同模式，标志着材料研发正从“人力密集型”劳动转向“智能密集型”探索。MARS系统通过标准化接口调度物理设备、操控物质实体的能力。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。
相关研究成果Knowledge-driven autonomous materials research via collaborative multi-agent and robotic system发表在《物质》(Matter)上。
参考来源： 深圳先进技术研究院
