如何验证候选电解液？
先结合计算依据与实验约束，讨论候选优先级、添加剂梯度、对照组与检测指标。
AI辅助方案 · 规划方向
需要证据、人员审核与安全评估，不是自动生成的实验建议。
“可比较不同 FEC 含量下的物性与电化学表现，确定对照与评价方法后，再进行实验。”
AI实验 · 实验设计与自动化协同
让实验反馈，
成为下一轮研究的起点
AI辅助实验设计与自动化实验协同
把实验方案、样品批次、执行过程与检测结果连接起来。从人工实验数据回流起步，逐步拓展自动化工作站、分析仪器与具身智能机器人接入，让计算与实验形成持续迭代的研发闭环。
先设计与管理实验，再连接设备执行，
最后让数据参与下一轮决策。
THE EXPERIMENT LOOP概念示意 · 规划中
研究目标 × 计算依据AI辅助方案设计变量 · 对照 · 评价指标
结构化 Protocol人工审核与安全确认
AI辅助分析比较结果，提出下一轮建议规划能力 · 决策需人工确认
选择设备或数据节点，查看对应协同路径。此图不连接真实设备。
AI实验正在分阶段建设
实验管理与设备执行尚未开放。本页展示产品路线，接入范围以具体接口、安全评估与验收为准。
- 实验方案设计规划中
- 人工数据回流优先建设
- 自动化设备接入场景适配
01 / EVOLUTION
从实验数字化，
到自主实验闭环
不是一次性替代人工实验，而是从数据标准化开始，逐步连接设备与智能决策。
-
01基础建设方向
实验数字化
统一组织实验方案、样品、批次、检测数据与记录，让实验过程有据可查。
方案与数据可追踪 -
02AI协同规划
AI辅助实验
结合研究目标、计算结果与实验约束，辅助讨论变量、参数组合和对照方案。
建议与依据可复核 -
03按设备场景评估
自动化实验
通过实验室网关逐步连接工作站与仪器，规划受控任务下发、状态反馈与数据回传。
执行边界可控制 -
04长期研究方向
自主实验闭环
探索主动学习与贝叶斯优化，基于新结果提出下一轮候选；执行仍需审核与安全约束。
迭代过程可解释
02 / RESEARCH LIFECYCLE
一个实验项目，
从设计到结果回流
让方案、样品、执行与检测使用同一研究上下文，而不是散落在不同文件里。
目标 → 方案 → 执行 → 反馈
点击步骤了解建设方向。下列能力均为规划说明，不会生成或提交实验任务。
01实验目标
明确研究对象、待验证假设、评价指标与实验限制，为计算筛选和实验验证提供共同问题定义。
02实验方案设计
基于候选材料、计算依据和实验条件，辅助定义变量、参数范围、对照组及评价方法；方案由研究人员审核。
03Protocol生成
规划将自然语言方案整理为结构化步骤，明确试剂、操作、条件与安全边界。不是可直接执行的仪器指令。
04样品与批次
关联候选组成、样品标识、批次和处理条件，保留来源与版本，减少检测结果与样品之间的对应歧义。
05实验执行
从人工实验记录起步，再逐设备评估接口、授权、互锁、异常处理和停止机制；不会未经确认控制设备。
06检测与数据回流
规划把原始文件、检测条件和关键结果与样品、计算任务、研究目标关联，保留可复核的数据来源。
07AI分析与下一轮建议
对照预测与实测差异，探索候选排序及下一轮方案建议；模型输出不是已证实结论，最终决策由研究人员确认。
03 / FEEDBACK TO DECISION
不止管理实验，
更让实验参与科研决策
未来的科研智能体协同方向：把计算依据与实验反馈连接起来。AI辅助实验决策属于规划能力，方案与建议需要研究人员审核。
PROTOCOL CONCEPT示意参数 · 非实验建议
候选配方验证
- 研究对象
- 候选电解液 C
- 示例变量
- FEC 含量梯度
- 示例条件
- 5 wt% · 298 K
- 评价指标
- 电导率 / 黏度 / 电化学窗口
具体组成、浓度、温度与操作步骤需根据材料体系和安全要求确认。
实测数据与条件对照预测与实验更新候选与方案人工确认后再进入下一轮
AI计算提供依据，AI实验连接验证。
让每一轮研究，都能接住上一轮的反馈。
04 / CONNECT THE LAB
连接实验室设备，
让数字方案走向真实实验
设备是执行层，而不是全部。每一类接入都从接口条件、实验流程与安全边界开始评估。
自动化工作站
面向配液、混合、反应、合成与样品前处理等标准流程，评估任务下发及执行状态反馈。
接入方式需按工作站接口验证分析仪器
规划把原始结果、检测参数与样品信息带回研究项目，让表征与计算依据能够对照。
数据格式与采集权限需逐项评估具身智能实验机器人
探索视觉感知、抓取、样品转移与跨设备操作，为传统实验室提供柔性自动化执行方向。
探索方向，不承诺无人化或通用操作05 / RESEARCH SCENARIOS
从一个明确的研发场景开始
以下为可讨论的计算—实验协同方向，不代表现有设备已适配或相关方法已在平台上线。
电解液配方优化
结合溶剂化与输运计算，讨论配方梯度、物性检测和电化学测试，让实测结果参与下一轮筛选。
查看解决方案钙钛矿材料
从钝化分子与界面研究出发，探索配液、薄膜处理、光学表征及器件测试的协同优化。
查看解决方案催化材料
讨论 DFT 候选筛选与并行反应、产物检测的结合，逐步缩小需要实验验证的材料范围。
查看解决方案CO₂捕集
探索 DFT、GCMC 与气体吸附、湿度竞争实验的对照，关注候选多孔材料在真实条件下的表现。
查看解决方案高分子与配方
将 MD 结构分析与实验配料、混合、性能检测相联系，讨论组成—结构—性能的联合优化。
查看解决方案半导体电子化学品
面向 CMP、薄膜沉积等研发问题，评估分子计算、配方筛选与工艺测试的数据协同。
查看解决方案06 / OPEN ARCHITECTURE
开放的实验连接架构
不是限定某一品牌的机器人方案，而是围绕统一任务和数据模型，规划连接不同设备与检测系统的协同层。
- 研究层：目标、计算依据与人工确认
- 实验层：方案、样品与结果关联
- 连接层：接口、权限、反馈与异常边界
AI4Chemistry研究项目与计算依据
AI实验协同层 规划中 · 方案 / 样品 / 数据
设备适配与数据协同Laboratory Gateway授权 · 接口 · 安全边界
自动化工作站分析仪器具身机器人
执行反馈与检测数据 → 返回研究项目
面向开放合作
高校实验室 · 科研院所 · 企业研发中心 · 自动化设备与仪器厂商
07 / YOUR RESEARCH ENVIRONMENT
让AI实验，进入自己的研发环境
针对高校、科研院所与企业的内部数据、算力和实验设备条件，评估本地化部署、权限管理与场景适配。
从一个明确场景开展分阶段验证，不要求一次性改造整个实验室。
评估私有化与实验室接入方案
机构内网 / 数据与访问边界
AI4Chemistry 私有化方案
具体部署、算力接入与设备协同按项目评估
本地 HPC机构数据库Laboratory Gateway
实验与检测环境人工流程 / 工作站 / 仪器 / 机器人
数据来源、权限与审计贯穿全过程