挑战

生物研究面临效率、精准度与灵活性的多重挑战：传统实验流程中，移液分液、样本转运等重复性操作不仅耗时耗力，容易因人为因素产生误差，而且依赖固定流程较难适配实验方案的动态调整与个性化需求。

现有自动化方案虽能部分替代人工，但面对动态实验条件和复杂协议时缺乏自主性——无法智能纠错或优化设计，仍需频繁的人工干预。

 

当前，科研智能化需要突破AI与自动化设备的能力边界——AI擅长模式分析与文本生成，但在物理实操层面存在局限；而自动化设备虽能实现精准操作，却受限于预设程序无法自主决策。

随着药物发现技术在靶点识别、分子设计、合成路线规划，以及毒性预测等环节的迅速发展，现代实验室迫切需要能够深度理解实验逻辑、具备科学推理能力的“AI科学家”。这类智能系统能够突破传统自动化仅限于机械化执行的局限，实现从实验策略制定到实时优化的自主决策，推动实验室迈向智能化升级，加速新药研发全流程的创新与迭代。

如何让AI深度认知生物实验逻辑，并实现自主执行，已成为提升科研效率的核心突破口。

而奔曜科技在该领域的探索从未止步，并遵循小步迭代、稳步深耕的节奏：依托自研的实验室机器人平台(LabGenius)、紧凑型智能实验室助手平台(LabMate)与全流程高通量智能自动化解决方案(LabGiant)，搭建起坚实的硬件底座，再通过数百个落地项目深入真实科研场景，持续积累实验数据、优化技术细节。

当扎实的硬件根基与细分场景的实战经验深度融合、相互赋能，奔曜科技自研的Bioyond AINova实验室智能大模型（以下简称“Bioyond AINova”）应运而生，为生命科学研究的智能化升级提供了全新可能。

 

 

Bioyond AINova

基于Transformer架构的多模态VLA大模型，通过海量专属数据训练，Bioyond AINova能够让机器人精准对接科研场景需求——读懂自然语言指令、识别视觉环境，自主规划并执行抓取、移液等实验操作，全程贴合实验专业要求规范。

此外，围绕“实验目标设定→应用知识库检索→实验任务规划→实验任务生成→实验自主执行→实验参数优化”核心链路，Bioyond AINova实现从智能认知到自主执行的全链路智能化：通过智能人机交互接收实验目标，调用知识库快速检索辅助任务规划，驱动具身智能机器人精准完成操作，采集数据优化实验参数，构建“目标设定-任务规划-自主执行-参数优化”完整科研闭环。

相较于传统自动化方案，Bioyond AINova通过AI系统实现对多维实验空间的高效探索，结合机器人、自动化等技术确保实验执行的高可靠性与可重复性。

更重要的是将科学家们从大量的简单、重复性劳动中解放出来，让其专注于更高层次的科研活动。

 

在实验过程中，科学家通常会以自然语言描述操作需求，例如“取200µL 100%的甲基橙溶液，按5个浓度梯度进行稀释，每个梯度为前一个浓度的50%，并保证每个梯度的最终体积为200µL。

Bioyond AINova瞬间生成可执行的机器人动作序列，并驱动具身智能机器人精准操作，将原本数小时编程调试流程压缩至几分钟，误差率较人工操作大幅降低，突破传统实验效率瓶颈。

它不仅支持样本前处理、转运等精准执行，还能结合实验数据动态优化流程；借助数字孪生技术，融合仿真与真实实验数据，持续学习迭代以提升模型精度，保障实际操作又快又准。

这让科学家摆脱重复劳动，聚焦创新，推动实验室效率从“手动时代”迈入“智能自动化”新阶段，随着AI与机器人技术深度融合，生命科学探索速度有望实现质的飞跃，加速科研模式从“经验驱动”向“数据驱动”跨越。

 

本篇聚焦呈现Bioyond AINova对实验机器人的赋能亮点，更多核心功能将在后续篇章详细解读，敬请关注。

 

 

AI大模型赋能

让实验室从自动化走向自主化

Bioyond AINova的核心突破在于为给实验室装上了“最强大脑”+“灵巧双手”——它不仅能让实验机器人精准执行实验操作，更赋予其自主调试、智能决策和持续优化的能力，解决了科研领域长期存在的“AI只会纸上谈兵，机器人只会按部就班”的痛点。

这套系统就像给实验室配备了一位既懂理论又会实操的“AI实验员”，通过三大核心能力完成蜕变：自主调试让设备“会适应”，智能操作让流程“会应变”，持续优化让实验“会进步”，真正实现了从机械臂到智能体的进化升级。

Bioyond AINova能根据指令自动生成实验流程，将自然语言自动转化为机器人动作序列，无需人工手动编程、设置参数，具身智能机器人自主完成实验。

 

在传统实验室中，即便是简单的样本转运操作，也需要实验人员全程守候在仪器旁进行手动交互。

而通过Bioyond AINova，用户只需在对话界面输入自然语言指令，例如“从酶标仪抓取孔板”，系统就能实时解析需求，并自动生成机器人动作序列，在1分钟内完成从指令解析到机器人执行的全过程。

这种智能化的单机交互模式，不仅节省了科研人员的时间，更实现了实验室基础操作的即时自动化。

 

Bioyond AINova利用多种先进技术搭建出机器人Agent (Robot Agent)、实验Agent (Experiment Agent)，从不同维度对实验机器人进行赋能——

 

1 机器人Agent (Robot Agent)：让机器人像人类一样”看、听、懂、做”

Bioyond AINova结合奔曜科技自研实验室机器人平台LabGenius，打造出智能实验核心执行模块——机器人Agent (Robot Agent)。

机器人Agent(Robot Agent)基于Transformer架构搭建的多模态VLA大模型（Vision-Language-Action，视觉-语言-动作），可同步处理视觉、语音、文本等多源信息，并通过统一表征空间实现指令的跨模态解析，将实验流程转化为机器人可执行的动作序列，让机器人具备“看、听、懂、做”的类人感知与执行能力。

其环境感知与动作生成能力尤为突出：当科研人员输入“识别转运助手旁边新增的酶标仪，精确定位孔板取放位，并生成机器人转运轨迹”文本指令时，Bioyond AINova会同步接收文本指令，结合AI视觉系统识别转运助手的空间位置、新增酶标仪的外观特征与设备轮廓，进一步精准定位酶标仪上孔板取放的标准接口位置；再通过文本语义解析明确“识别-定位-轨迹生成”的完整需求，最终将这些物理世界的多模态信息，转化为实验机器人的连贯动作——从定位、抓取到放置，自动生成无碰撞转运轨迹，全程无需人工介入。

 

2 实验Agent (Experiment Agent)：让机器人自主思考，智能处理 自我优化

实验Agent（Experiment Agent）由Bioyond AINova联合奔曜科技的核心资源打造：其一是实验室助手平台LabMate，其二是大型智能自动化解决方案LabGiant。

实验Agent(Experiment Agent)以“生成Protocol+自主执行+迭代优化”为核心链路，构建全新实验智能自动化体系，突破传统流程依赖人工的桎梏。

依托检索增强生成技术(Retrieval-Augmented Generation, RAG)，Bioyond AINova能实时调用奔曜科技自建的行业应用数据集，赋予实验机器人“懂规则、会应变”的能力。例如，孔板抓取偏差时，系统实时校正轨迹；温控参数异常时，调取历史数据，推导调整方案。

作为连接数字与物理世界的核心，实验Agent(ExperimentAgent)在湿实验场景中构建“监控-识别-调整”的自主执行闭环：通过强化学习(Reinforcement Learning, RL)与数字孪生技术协同，先在虚拟环境中以“试错-优化”模式，模拟实验操作（如经数万次演练，持续调整移液机器人移液参数，提升精准度与效率），再将“自我训练”成果直接赋能实际操作，使实验机器人无需人工调校，即可适配各类场景，实现虚拟优化向物理世界高效执行的转化。

 

 

AI三大实用价值

AI为实验落地按下“快进键”

1 效率提升：从”小时级”到”分钟级”

无需人工编程，科研人员直接输入指令，实验机器人即可自动执行。

原本需专业机器人工程师花2-3小时调试的流程，现在几分钟就能完成，设备调试时间大幅压缩。

奔曜科技AI技术导入实践

 

2 人力优化：让科学家专注科研创新

无需依赖专业机器人工程师，科研人员通过低代码界面即可自主部署实验流程，从机械臂动作的反复校准、设备参数的逐行核对、实验步骤的手动执行等琐碎事务中彻底脱身，将精力聚焦于实验设计、变量分析、结果推导等更具创造性科研环节。

 

3 风险控制：99%的实验风险提前规避

依托数字孪生技术与行业应用数据集，Bioyond AINova在物理执行前对操作脚本进行虚拟预演，精准识别机械臂碰撞（如与显微镜载物台间距不足）、试剂配比错误等潜在问题，从源头降低实验操作可能存在的风险。

 

奔曜科技以“软硬协同、数据驱动”的全链条AI技术布局，不仅让科学家从实验流程的繁琐操作中脱离，专注于核心创新，更推动实验实现双重跨越——从“人力密集”迈向“智能驱动”，从“经验依赖”升级为“数据赋能”，不断拓展智能时代科研探索的边界，为前沿领域的突破注入持续的智能自动化动能。