迈向可自进化的分析表征全智能实验室：深圳河套学院联合苏州国家实验室打造新一代“AI表征平台”

在传统的科学实验室里，从制备样品、操作复杂科学分析测试仪器到处理海量表征数据，一整条表征测试链路往往意味着漫长的周期与极高的试错成本，且高度依赖研究人员的“手感”与经验。尤其在精细复杂的高难度分析测试场景中，实验人员需要经过长周期的严格培训才能操作。而现有的智能系统受限于设备交互壁垒，并未将科学分析的全流程打通。为了实现科学分析表征全智能化，深圳河套学院（SLAI）联合苏州国家实验室正式推出新一代AI表征平台——

Owl·灵鉴（Owl·AuraID, Aura AI for Identification）

该平台面向科学分析表征全流程，构建了业内首个无需预定义工具接口、具有自主演进能力的软硬协同科学具身多智能体。通过将人机交互经验，高难度机器人与电脑操作轨迹内化为Computer Use Agent Skills(CUA-Skills)技能库，AuraID打通了软件智能体、科学具身智能体以及表征分析仪器之间的协同链路，探索出一条涵盖10类设备的科学表征设备全智能化之路，实现精密分析测试仪器不间断运转，提升材料/化学/生物等多学科分析测试表征能力，提供标准化、高质量表征数据。

图1：Owl·灵鉴（AuraID）系统通过智能化控制中心、科学具身多智能体与自动化表征平台的协同联动，实现从仪器操作、数据采集到智能分析与报告生成的全流程科研闭环。

一、打通物理世界，软硬协同打造智能化实验闭环

AuraID作为AI科学助理研究员，具备了实验规划分析的“大脑”与执行分析表征的“双手”。

为了让这双“手”真正触及物理世界，AuraID突破了纯软件边界，通过将专家对于高精度分析测试设备的操作经验和人机交互知识编码为可复用的结构化技能与参数化执行图，形成了CUA-Skills技能库，使AuraID能够自主完成高难度科学分析流程，成功实现了软件智能体、科学具身智能体及表征分析仪器的深度协同。

鉴于其内化分析测试专家操作的能力，相较于AI辅助实验或者自动化实验室，AuraID可实现无缝适配任意科学分析设备。同时，AuraID也具备自进化能力，在专家的使用下能够不断提升智能控制和智能分析的能力，实现从自动化实验室走向全智能实验室。

表1：不同科研实验智能系统在科研实验流程覆盖能力、自定义交互方式适配能力及自进化能力方面的对比。Owl·灵鉴可在无需预定义工具接口的条件下适配任意科学分析设备，并具备自进化能力。

软硬协同智能化实验

在AuraID架构下，智能体调度系统、科学具身模块、科学设备软件控制模块与解析模块作为并行的核心组件高效协同运转。

AuraID现已实现对吸收谱、发射谱、扫描电子显微镜、能谱仪以及电子计算机断层扫描仪等关键材料表征设备的智能化拍摄控制。研究人员在数字终端下发指令，AuraID即可远程调度仪器完成样品测试。

图2：在 AuraID 架构下，智能体调度系统、科学具身模块、科学设备软件控制模块与解析模块协同运转，实现对 UV-vis、PL、SEM、能谱及 CT 等关键材料表征设备的远程智能化调度与样品测试。

01 AuraID 驱动紫外-可见光吸收谱（Ultraviolet and visible spectrum, UV-vis）

以紫外-可见光谱测试为例，AuraID展现了利用科学具身智能体完成待测试样品装取到软件端控制的无缝衔接。它不仅能驱动科学具身设备完成样本的精准放置与更换，也能自主操作仪器软件界面进行基线校准和光谱采集。

02 AuraID 驱动荧光发射谱（Photoluminescence, PL）

对于荧光发射光谱测试，AuraID接受实验员指令后，驱动科学具身硬件，将待测样本放入荧光光谱仪中。随后，AuraID驱动发射光谱采集软件，通过操作仪器自带的软件界面完成测试参数设定和光谱采集。数据采集完成后，AuraID再次驱动硬件完成样本的取出与更换。

03 AuraID 驱动扫描电子显微镜（Scanning Electron Microscope, SEM）

在更复杂的扫描电子显微镜表征微观形貌的测试中，AuraID首先驱动机械臂将样品台送入设备腔体。随后，AuraID控制SEM仪器软件，依次触发并完成抽真空、寻找样本位置等前置程序；在成像阶段，AuraID进一步通过操作软件界面自主调节加速电压与放大倍率，完成微观形貌的拍摄。图像获取后，系统直接进入结果分析环节，自动完成颗粒粒径的测算与分析。测试结束后，AuraID再次调度机械臂完成腔体泄压并取出样本。整个流程涵盖了从物理进样、多参数软件控制到即时数据分析的全自动化闭环。

04 AuraID 驱动能谱仪（Energy Dispersive Spectrometer, EDS）

在针对材料元素组成及分布的EDS（能谱仪）测试中，AuraID控制显微镜与能谱仪的协同软件，依次触发并完成抽真空、调整工作距离以及锁定目标分析区域等前置程序；在谱图采集阶段，AuraID 进一步通过操作软件界面自主设定激发电压、采集时间及扫描模式（如点扫、线扫或面扫），完成特征X射线的信号收集。数据获取后，系统直接进入结果分析环节，自动完成元素的定性识别、定量计算以及元素分布图谱的生成。整个流程涵盖了多参数软件控制到即时元素数据解析的全自动化闭环。

05 AuraID 驱动X射线显微镜（Micro-Computed Tomography, CT）

在进行CT扫描测试时，AuraID与CT设备的控制系统协同工作，确保扫描样品的正确定位和稳定性。接下来，AuraID会根据实验需求，自动设定扫描参数，如扫描分辨率和扫描时间等。通过精确的控制，AuraID在扫描过程中自动执行采集图像、调整扫描张数以及调整电压等操作。扫描完成后，AuraID会启动图像重建软件，自动生成高精度的断层图像，并对图像进行快速分析与处理，实时输出样品的内部结构和密度分布情况。整个过程由AuraID完全自动化控制，确保了操作的高效性与准确性。

智能体驱动材料表征分析

表征产生的数据将实时回传至私有加密文件夹，并支持并行后处理分析算法。

AuraID可自主完成光谱基线校正、特征峰识别，扫描电子显微图像微结构分析，红外光谱（Fourier Transform Infrared Spectroscopy, FTIR）官能团识别、核磁共振（Nuclear Magnetic Resonance，NMR）谱图解析、原子力显微镜（Atomic Force Microscope，AFM）表面形貌提取、电子背散射衍射（Electron Back Scatter Diffraction，EBSD）晶界结构识别以及热重分析仪（Thermal Gravimetric Analyzer，TGA）热分析与 EDS能谱定量分析等，甚至能够独立完成更复杂的结构解析任务（如高分辨透射电子显微镜 HRTEM 晶体结构解析），逐步构建覆盖材料表征全流程的自动化能力体系。

01 光谱基线扣除

针对原始紫外-可见光光谱数据，AuraID能够自动执行背景噪音的识别与剔除。

02 进行UV-vis特征峰寻迹

基于扣除基线后的光谱，AuraID能够智能定位吸收峰的具体位置及强度。提取关键峰值参数，免去了人工查阅与比对的繁琐过程。

03 扫描电子显微镜微结构统计

结合计算机视觉技术，AuraID能够自动识别扫描电子显微镜图像中的孔轮廓。快速完成大批量孔数统计，并输出客观的孔分布统计结果。

04 红外光谱特征官能团自动识别

读取红外光谱原始数据，AuraID自动比对红外光谱数据库，精准匹配图谱中的特征吸收带。快速输出分子结构中的关键官能团组成信息。

05 核磁共振谱图自动积分与化学位移归属

针对核磁共振原始数据，AuraID自动完成相位校正、基线校准及峰面积积分。结合化学位移数据库，快速推断并辅助归属分子骨架结构。

06 原子力显微镜表面粗糙度与高度剖面提取

读取原子力显微镜扫描原始数据，AuraID自动计算表面粗糙度（如 Ra、Rq 参数）。精准提取指定区域的高度剖面曲线，量化微观表面起伏特征。

07 电子背散射衍射晶界识别

解析电子背散射衍射数据，AuraID自动绘制晶粒取向图并识别晶界。

08 热重曲线解析

AuraID自动提取热重曲线中的关键失重台阶与热效应峰。精准测算样品的分解温度与反应热焓值等信息。

09 能谱定性分析和定量分析报告生成

结合能谱扫描结果，系统自动识别元素种类并剥离重叠峰干扰。智能计算各元素的质量与原子百分比，并导出标准化的成分分析报告。

10 高分辨透射电镜（HRTEM）晶体结构解析

面向高分辨透射电镜图像，AuraID能够完成晶体结构解析，实现模拟到真实HRTEM的匹配。

通过将“智能化科学仪器操作—智能表征数据采集—表征结果智能分析”深度融合，AuraID正在形成一个从物理观测到数字解析的统一科研闭环。

这一能力的建立，将显著提升分析测试效率与科学数据质量，使科研人员能够从繁琐操作中解放出来，降低高精度科学仪器设备的使用门槛，不断产出标准化、高质量的科学数据。

二、构建全栈私有、内网闭环的专属科研工作空间

在科研领域，数据主权与信息隐私至关重要。AuraID平台专注于科研场景，采用核心业务全栈私有化部署策略，确保科研数据从采集、整理、分析到产出全流程不出内网，物理层面根绝外部链路与第三方平台带来的合规与泄漏风险，为科研人员打造安全、可靠、可持续的专属数字化工作台。

图3：AuraID 平台采用核心业务全栈私有化部署方式，在安全实验室环境中实现模型、用户容器、数据目录与分析表征设备的内网协同，保障科研数据全流程不出内网。

01 全流程不出内网：数据主权的物理防线

数据是科研的核心资产。针对数据主权，AuraID 提供实验室/机构内网本地化部署方案，将平台管理、用户工作区以及核心的模型推理服务均运行在内部服务器与专属网络中。这种部署方式确保了所有核心科研数据（包括原始数据集、中间结果和推理请求）在物理上与公网隔离，在源头上消除了敏感信息外传的风险。

02 独立互不干扰：构建精细化个人科研沙箱

针对跨课题组协作与多用户环境下的数据隔离需求，AuraID基于容器隔离技术，为每位研究人员划定了逻辑独立的专属工作流：

• 专属数据目录：每个账号拥有独立的存储路径，实验记录、文献素材与阶段性结果相互隔离，有效避免项目间的越权访问和误操作。

• 独立运行环境：各用户的工作环境与底层系统深度解耦，确保复杂的科研代码和自动化测试脚本在各自的封闭空间内稳定运行，互不干扰。

• 全过程可追溯：支持环境状态的动态加载与版本回溯，保障每一次自动化实验步骤和分析结果都具备高可复现性，让科研结论经得起检验。

03 本地化智算赋能：低延迟、本地化部署的多功能AI科研助手

作为AI表征平台，AuraID不仅需要科学助理研究员的“手臂”来驱动全智能实验室，也需要其“大脑”来规划、分析、展示科学数据。因此，AuraID启发自香港中文大学和上海人工智能实验室联合团队打造的 InnoClaw，可实现多种基础科研功能。

InnoClaw 依托检索增强生成技术与多智能体架构，将科学数据检索、清洗与关联分析、科学模态数据处理、动态可交互可视化、文献研读、跨学科灵感激发等日常科研工作实现了高度自动化。在底层引擎层面，InnoClaw 集成了轻量级多智能体协调框架，支持主脑调度与后台工作线程并行执行，使复杂科研任务得以拆分为多个子任务并发处理；同时内置可扩展的技能系统，研究人员可根据特定学科需求灵活定义与加载自定义科研工作流。平台还引入了跨会话记忆机制，自动沉淀研究脉络与关键发现，确保长周期科研项目的上下文连贯性；结合上下文压缩技术，有效应对大规模科学文献与数据集的深度分析需求。研究人员可通过平台完成多源学术文献的结构化评审、动态科学数据展示与研究方向的头脑风暴，有效加速了科研前期的探索进程，使研究人员能够将更多精力投入到核心科学问题的攻坚中，为顶尖科研机构的学术创新注入了新的活力。