作者：沈春蕾
「這個技術看著挺酷！」
「科研民工們的噩夢！」
「請區分化學實驗員和化學科研工作者！」
……
7月8日，《自然》雜誌一篇題為《移動的機器人化學家》的封面文章引發熱議。
論文介紹了英國利物浦大學的科研人員成功研發了一款AI（人工智慧）化學家。文章稱，這個身高1.75米的AI化學家在8天時間裡獨立完成了668個實驗，並研發出一種全新的化學催化劑。
「類似的AI機器人目前集中分布在歐美地區，數量屈指可數。」新松機器人公司人工智慧團隊負責人王曉東告訴《中國科學報》，「我國深圳正在建設一座自動化『生物工廠』，建成後將有成套的自動化設備取代傳統人工作業。」
「只是個化學實驗員」
論文提到，機器人可以獨立執行實驗中的所有任務，例如稱量固體、分配液體、從容器中除去空氣、運行催化反應以及定量反應產物。
「實驗室很需要這樣的機器人。」王曉東說，「以實驗人員操作的滴劑實驗為例，難免會存在誤差以及實驗記錄的缺失。由機器人來操作的話，不僅可以提高實驗效率，保證實驗記錄的完整性，還可以實現檢測結果的可追溯性。」
「機器人只是個化學實驗員而已。」一位科研工作者指出，「很多創造性的實驗成果來自失敗的實驗，而機器人無法主觀重視失敗的實驗。」言外之意是，科研人員更擅長從失敗中吸取教訓，找到通往成功的道路。
「這類機器人可以勝任部分實驗性崗位，但勝任真正的科研性崗位還比較困難。」北京大學前沿計算研究中心執行主任陳寶權告訴《中國科學報》，「機器人做的還不是真正意義上的科研工作。」
華東師範大學生命科學學院研究員葉海峰在接受《中國科學報》採訪時表示：「機器人主要是為了減少人力，讓機器做些勞動密集性的實驗，這也是未來實驗室發展的一個趨勢。」
他舉了一個例子，比如高通量實驗篩選屬於勞動密集型實驗，更適合機器人做。換言之，原創性的科研工作還是要靠人腦，重複性、流程性工作可以交給機器人。
「由科研人員來調度」
再厲害的機器人也是由人製造出來的。上海科技大學教授楊暘在稱讚AI化學家很牛的同時，也發現這個機械臂系統還不能自主設計和執行創造性的科學實驗，它相當於一套先進的「硬體在環」自動仿真系統。
他進一步解釋道： 「科學家們把完整的化學實驗過程和結果評判標準實現了數位化和自動化，再通過智能硬體和軟體算法的精密組合及綜合設計，構建了這套移動式、跨領域的自動仿真系統。精準的流程控制、智能算法和定位技術讓機械臂可以不知疲倦、準確地操作一些自動化程度很高的儀器設備，高效率地完成科研人員提前制定的複雜實驗任務。」
「AI化學家問世的背後離不開科研人員的知識積累，主體是由科研人員來駕馭自動化系統，進而操控機器人。」王曉東說，「這是一套整體解決方案，一間實驗室也許一套機器人系統足夠，如果是一層甚至一棟樓的試驗平臺，那麼就需要更複雜的作業系統，由科研人員來設計和調度。」
當記者問及如果機器人在實驗室裡普及，科研人員會下崗嗎？中國科學院深圳先進技術研究院（以下簡稱深圳先進院）研究員喻學鋒告訴《中國科學報》：「機器人確實厲害，但當前他們只能在操作上部分代替科研人員的手，數據上部分代替科研人員的腦，在邏輯和物理模型上能完全代替人腦還需時日。」
對此，王曉東表示贊同：「儘管目前我們處於人機共融的發展階段，但機器人畢竟還不可以完全代替人。」
論文提及，機器人研發出一種全新的化學催化劑。從事材料研究的喻學鋒推測道：「機器人再厲害也沒辦法買一個新的材料回來用，材料本身還是科研人員放在實驗室裡的，機器人的工作是對配方的創新，從而篩選出一個活性最好的催化劑。」
籌建自動化「生物工廠」
2018年，深圳市政府宣布籌建合成生物研究重大科技基礎設施，項目設備總投資近10億元，由深圳先進院牽頭建設，這也是合成生物領域全球首個大科學裝置。
為什麼要在合成生物學領域籌建大科學裝置？可以通過一組數據來看看合成生物設施的效率到底有多高：美國伊利諾伊大學香檳分校的合成生物設施每天可建造多達1000個特定序列蛋白，每個造價不到3美元，成本僅為人工製造的千分之三；英國愛丁堡合成生物設施每周可處理2000多個DNA組裝反應，產量是人工作業的20倍。
據了解，合成生物往往具有高度複雜性，這決定了其需要海量的工程化試錯性實驗，能夠快速、低成本、多循環地完成「設計—構建—測試—學習」的閉環。全部由人來操作的話顯然很難實現，該大科學裝置首席科學家、深圳先進院合成生物學研究所所長劉陳立將其稱作自動化「生物工廠」。
他解釋道，如果說合成生物學研究是像組裝機器一樣組配生物，那么正在籌建的大科學裝置便是將這個組配過程由勞動密集型的人工作業，轉變為大規模自動化的機器生產。
預計到2023年，合成生物研究重大科技基礎設施將進入試運行調試階段。「目前，國內還沒有成套的實驗室機器人的解決方案，國際上也沒有較為成熟的解決方案。」中國科學院合肥物質科學院智能機械研究所所長王容川告訴《中國科學報》。
究其原因，他認為：「由於實驗室的科研方向和實驗設置、以及相關儀器存在較大的差異，因此通用型科研機器人的需求較少，一般需要根據實驗室條件進行定製化設計和建造，周期和成本較高。」
王容川還指出，國內實驗室對專機改造的需求遠大於機器人需求。由於單個的檢測設備尚不具備智能化的功能，實驗室設備的上下樣自動化和智能化分析的需求較大，因此使用機器人技術實現整個實驗的自動化和智能化可能性不大。