在过去十年里，人工智能在生命科学领域的应用大多聚焦于“预测”——AI模型可以预测药物靶点、生成分子结构，或是分析体量庞大的生物数据集。虽然AI带来的科研洞见正在飞速增长，但实验执行环节却始终是制约科研转化的瓶颈：将AI生成的科研假设转化为真实、可复现的实验室实验，依旧是一个耗时、昂贵且流程碎片化的过程，不同仪器和实验流程之间的壁垒，让这一转化效率大打折扣。
不过，这一困境正在迎来转机。实验室自动化解决方案提供商Opentrons宣布与NVIDIA达成深度合作，将物理AI直接引入日常实验室操作，目标直指打破实验执行的瓶颈，为生命科学研究开启全新的AI驱动时代。
### 全球实验室机器人网络：物理AI的“真实训练场”
Opentrons的独特优势在于其规模化的布局：目前该公司在全球顶尖研究型大学和生物制药机构部署了超过10000台标准化实验室机器人，这些系统已经在基因组学、蛋白质组学、抗体发现和诊断等领域实现了关键实验流程的自动化。
通过整合NVIDIA的物理AI平台——NVIDIA Isaac和NVIDIA Cosmos，Opentrons正将这一庞大的机器人部署网络，转变为AI系统的“真实训练场”。不同于以往AI模型主要依赖模拟数据训练，现在物理AI模型可以直接从全球各地湿实验室的真实实验执行过程中学习，让AI对实验的理解从“虚拟模拟”走向“真实落地”。
### 打通模拟与现实：让AI从“预测”到“实操”
长期以来，模拟技术一直是机器人和AI开发的核心，但实验室环境有着其独特的复杂性：生物样本的变异性、仪器差异、试剂特性以及环境条件等因素，都会直接影响实验结果。仅靠模拟数据训练的AI，很难应对真实实验室中这些不可控的变量。
Opentrons与NVIDIA的合作，正在打通模拟与现实之间的壁垒。通过将模拟技术与标准化的真实实验执行相结合，双方构建了一个“数字规划-物理执行”的闭环：AI系统可以先提出实验设计方案，在模拟环境中预测结果，随后在Opentrons机器人上执行真实实验，再将实验结果反馈回模型进行训练。
在这样的循环中，AI将逐渐成长为不仅能“预测什么方案可能有效”，更能“理解什么方案在真实实验室环境中真正可行”的智能体，真正实现从“理论假设”到“实操验证”的落地。
### 自主科学闭环：让科研进入“持续学习”模式
NVIDIA的生物AI技术栈（包括用于生物发现AI模型训练与部署的BioNeMo）为这一合作提供了底层技术支撑，而Opentrons则补上了关键的“执行层”——标准化、可复现且可编程的物理实验能力。两者结合，构建起了一个持续学习的科研闭环：
AI模型生成科研假设和实验方案，分布在全球数千个实验室的Opentrons机器人以一致的标准执行这些实验，实验结果被收集为高质量的训练数据，再反馈给AI系统以优化下一轮的实验设计。当这一闭环规模化运行时，有望将药物研发等领域的科研周期从“以年为单位”压缩到“以周为单位”。
### 标准化：物理AI跨实验室学习的核心
传统实验室环境往往是“异构”的：定制化的自动化设备、专有仪器和手动操作流程，让实验结果的对比和数据的规模化复用变得困难。而Opentrons的思路则完全不同：在保持系统开放性和API驱动的同时，实现实验执行的标准化。
这种标准化正是物理AI能够跨实验室学习的关键。当纽约、波士顿和巴塞尔的实验室都以相同的标准执行实验时，AI系统能够学习到跨环境通用的规律，而不是仅仅适配单一实验室的特定条件，这让AI模型的通用性和实用性得到了本质提升。
### 从药物研发到自主科研：影响远超想象
这一合作的直接影响将首先体现在药物研发领域——实验通量和可复现性的提升，将直接加快研发速度并降低成本。但它的价值远不止于此：自主化的实验执行模式，可能会重塑诊断技术的开发方式、生物研究的验证流程，甚至加速新疗法从概念走向临床的进程。
更重要的是，这一合作标志着AI在科学领域的应用正在发生转向：AI不再仅仅是提供“建议”的工具，而是开始成为能够“行动”的主体——自主设计实验、执行实验、从结果中学习并自主优化。这是向“自动驾驶实验室”迈出的关键一步：未来人类科学家可以将精力聚焦于战略规划和结果解读，而AI和机器人则负责规模化的实验执行。
在即将举办的SLAS国际会议暨展览上，Opentrons和NVIDIA将公开展示这一愿景，探讨AI驱动的实验规划与机器人执行如何融合，参会者还将有机会贡献真实的实验执行数据，助力下一代物理AI模型的训练。当物理AI从理论走向实践，这样的合作正预示着一个全新的趋势：未来科学领域的AI，将不再仅仅以“更精准的预测”为目标，而是要构建能够自主设计、执行实验并持续学习的系统——一个全球化、自主化的科研生态正在形成。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/opentrons-yu-nvidia-lian-shou-kai-qi-ai-qu-dong-shi-yan-shi
