核心观点 - 由斯坦福大学丛乐教授与普林斯顿大学王梦迪教授团队联合英伟达发布的LabOS系统，是全球首个融合AI、XR与机器人技术的“协研科学家”平台，旨在通过构建实验室“世界模型”，实现从假说生成到实验验证的端到端闭环，开启人类与机器智能协同进化的科学发现新范式 [2] 系统概述与发布 - LabOS是一个智能平台系统，首次将多模态感知、自我进化智能体与扩展现实技术融为一体，无缝衔接干实验的AI计算推理与湿实验的实时人机协同操作 [2] - 该系统由英伟达CEO黄仁勋在GTC大会上亲自展示，标志着科学发现范式的根本性跃迁 [2] 技术架构与核心突破 - 会思考的“脑”：系统包含规划、开发、评审与工具创建四大自我进化AI智能体，能通过“工具海洋”模块从海量文献数据中自主创建新工具，实现推理能力的持续进化 [5] - 能理解的“眼”：团队训练了专用的LabOS-VLM视觉语言模型，其235B参数版本在实验室错误检测任务上准确率突破90%，远超通用模型 [6][9] - 可协作的“手”：通过XR眼镜实现人机一体化协作，系统每5-10秒分析一次视频流，提供实时指导、错误告警，并协同调度LabOS Robot机器人参与操作 [6] - 为构建实验室“世界模型”，团队创建了LabSuperVision基准，包含200多个第一人称视角实验视频，发现领先的通用AI模型在此基准上表现不佳 [8] 应用实证与效能 - 大幅提升科研效率：据开发者称，该系统可将过去需数年的工作缩短至数周，将耗资数百万美元的研究降至几千美元，并将培训顶尖科研人才的周期从几个月降至几天 [3] - 自主发现癌症免疫治疗新靶点：在黑色素瘤研究中，系统通过CRISPR激活筛选自主识别候选基因CEACAM6，并完成从计算分析到湿实验验证的端到端闭环 [15][16] - 生成并验证科学假说：在细胞融合机制研究中，系统自主提名核心调控基因ITSN1，并通过CRISPR干扰实验验证了其功能 [19] - 实现实验技能传承：通过XR眼镜实时指导与记录，将专家的隐性知识转化为标准化数字流程，助力新手快速掌握干细胞CRISPR基因编辑等复杂技术 [22] 行业影响与未来愿景 - LabOS旨在“与AI共同拓展科学的边界”，通过构建人类与机器智能协同进化的科研生态系统，打破传统实验室依赖个人经验、难以复现和规模化的桎梏，从根本上加速科学发现进程 [24] - 该创新标志着AI从纯数字世界的“理论家”向能够理解并操作真实物理实验的“具身科学家”进化，为科学研究带来了动态演进的“世界模型” [2][5]