文章核心观点 - 机器人技术与人工智能的深度融合是提升生物制药行业新药研发效率、应对公共卫生危机的关键驱动力 [1] - 智能机器人在生化实验室中通过自动化液体处理、样品分析和实验操作，展现出在高精度、高通量作业方面的巨大潜力 [3] - 当前技术在多机器人环境感知、任务规划与协同控制方面仍存在局限性，但深度学习、跨模态感知和大模型等前沿技术正推动该领域向全面智能化发展 [1][3][7] 生化实验室发展概述 - 生化实验室发展历经人工操作、初期自动化、综合自动化及智能化四个阶段，当前正进入大模型技术赋能的全新智能化时期 [5][7] - 智能化阶段的核心特征是大模型赋予机器人更强的推理与决策能力，例如ChemCrow模型使得机器人能够独立完成驱虫剂和有机催化剂的合成任务 [7] - 多机器人协同操作成为应对复杂实验需求的新解决方案，通过各类设备在同一流程中各司其职，显著提升实验效率和精准度 [10] 机器人环境感知关键技术 - 环境感知技术分为三个层次：目标识别、对象关系识别和区域关系识别，其核心支撑技术包括单模态数据位姿估计、多模态数据融合和大模型推理 [14][15][17] - 基于深度学习的实例级方法（如PoseCNN）和类级方法（如NOCS）显著提升了6-D位姿估计的精度和鲁棒性，为视觉引导机器人抓取提供新方案 [21][23] - 多模态数据融合通过早期融合、特征融合和后期融合三类方法，结合RGB、深度、触觉等传感器数据，增强机器人在复杂非结构化场景下的感知能力 [26][27][28][29] - 大模型推理技术，特别是视觉语言模型（如CLIP），通过开放词汇三维物体识别、语义分割和场景图构建，极大扩展了机器人在动态环境中的认知范围 [31][32][35] 多机器人任务与运动规划技术 - 多机器人协同作业流程包括任务分解、联合体形成、任务分配和执行，可简化为任务规划与运动规划两个层面，以应对生化实验室中协调调度、安全交互和动态优先级调整的核心需求 [45] - 任务规划技术主要分为基于预先定义（如PDDL、LTL）、基于强化学习（合作型与竞争型）和基于大语言模型（直接与间接方法）三类，各类方法在规则明确性、动态适应性和任务理解能力上各有优势 [46][47][48][51][52] - 运动规划技术涵盖传统路径规划算法（如图搜索类的A*算法和随机采样类的RRT）、模仿学习算法（如行为克隆和逆强化学习）以及基于具身智能的方法（如RT系列和CLIPORT），以解决静态环境路径优化、复杂任务轨迹学习及动态环境下感知与运动决策的适应性问题 [57][58][59][60][62] 多机器人交互控制技术 - 多机器人交互控制分为集中式与分布式两类方法，集中式控制依赖于对系统动力学模型的精确构建或从数据中学习全局控制策略，而分布式控制则强调各机械臂的自主决策和局部信息协调 [63][65][68][71] - 基于模型驱动的集中式控制方法（如阻抗控制和时间延时估计与自适应模糊滑模控制相结合的方法）在复杂接触任务中提供高可解释性和鲁棒性 [65][66] - 数据驱动的控制方法（如基于深度Q网络和深度确定性策略梯度的算法）通过试错学习使机器人自主适应复杂任务与环境，显著提升系统灵活性和适应性 [69][74] 智能生化实验室典型案例 - 学术界案例包括利物浦大学光催化剂实验室（Kuka移动机器人在8天内发现活性高6倍的光催化剂混合物）、中国科学技术大学火星制氧催化剂实验室（从超过300万种组合中快速识别最佳催化剂配方）以及湖南大学生物疫苗研发实验室（共融机器人系统实现无菌药物配制与检测一体化），这些案例展示了机器人在提升研发效率方面的巨大价值，但在任务泛化和多机器人协作方面仍有优化空间 [77][80][82] - 业界案例涵盖IBM的RoboRXN生化实验室（云计算与AI算法预测合成路径）、晶泰科技的IChemArtTM系统（智能计算与机器人技术结合，在2天内完成151个反应的建库平行反应）以及英矽智能的Life Star实验室（Pharma.AI平台进行多组学目标发现），这些系统在数字化和算法优化上表现突出，但在全流程自动化和系统深度集成方面存在提升潜力 [83][85][86] 智能生化实验室发展趋势 - 生化实验室正经历从传统操作到智能化、从人工干预到机器人自主决策、从单机器人到多机器人共融协同作业的根本性转变 [88][89] - 具身智能结合大语言模型的推理能力与实时感知，使机器人能动态调整操作参数并优化任务执行方案，大幅提升实验室操作效率与精确度 [89] 智能生化实验室未来挑战 - 当前机器人系统存在感知与理解能力弱、自主泛化作业能力差的问题，尤其在处理多样化生化容器和动态障碍物时表现不足，且大模型在整合触觉、温度等多模态数据方面尚存挑战 [92][93] - 多机器人系统在高度耦合的复杂实验流程中面临任务规划调度冲突和运动干涉问题，如何实现实时任务调度、知识复用和冲突预测的融合是当前重要挑战 [94] - 双臂机器人在执行精细操作时（如涂板操作），对力度协调控制要求极高，现有系统在操作柔顺性和实时力协调方面仍存在不足 [95][96][97]