(全球首场“AI 自主科研”端到端实机直播，时长共2分05秒)

当硅谷初创公司 Analemma 还在预热其 FARS（全自动研究系统）概念时，中国团队已经按下了“启动”键。

2月13日，香港中文大学（深圳）（以下简称“港中深”）团队面向全球媒体直播演示了其基于 OpenClaw 的智能科研系统CORE(Credible Original Research Entity)。不同于仅停留在文本生成的辅助工具，该系统在直播中展示了从模糊想法到自动化实验执行、再到数据分析与论文生成的全流程闭环，标志着 AI 自主科研从“语言模型时代”正式迈入“物理实体时代”。

近期，关于“AI 取代科学家”的讨论随着 Analemma 等机构的宣发甚嚣尘上。市场普遍关注 AI 能否尽量减少人工干预，贯通构思、规划、执行与写作的链条。然而，港中深团队通过一场“硬核”直播回应了行业的期待：真正的 AI 科研，关键不在于生成漂亮的实验计划，而在于能否将计划落地为机器可执行的协议，并在真实物理世界中完成数据的闭环迭代。

在本次演示中，CORE展现了超越传统 LLM（大语言模型）的工程化能力：

1、自主编排： 系统从用户输入的模糊需求出发，自主生成可检验的科学假设；

2、多智能体辩论： 通过内部多个专业 Agent（智能体）的对抗性辩论，将假设拆解为符合设备物理约束的可执行方案；

3、硬件接管： 系统直接调用自动化实验工作站，完成样本制备、反应控制与数据采集；

4、动态迭代： 依据实验回传数据，系统自动判断是否修正下一轮方案，直至获得统计学显著的结论；

5、结构化产出： 最终生成包含可追溯数据、执行日志与版本化协议的“论文级”报告。

港中深团队负责人朱熹教授表示：“我们认可同行对‘端到端’愿景的追求，但我们更看重交付。只有当 AI 的决策能经受住真实实验数据的考验，并形成可审计、可复现的证据链时，AI 科学家才算真正诞生。”

南方+记者 孙颖 朱洪波

通讯员 马明霞