研究背景与核心问题 - 现有VLA模型的研究和基准测试多局限于家庭场景，缺乏对专业科学场景（尤其是生物实验室）的适配[2] - 生物实验室具有实验流程结构化、操作精度要求高、多模态交互复杂（透明容器、数字界面）等特点，是评估VLA模型精准操作、视觉推理和指令遵循能力的理想场景[2] - 该研究旨在系统性回答：当前主流的视觉-语言-动作（VLA）模型，是否已经具备在真实生物实验室中执行实验流程的能力[4] 生物实验室的自动化挑战 - 实验操作具有长时序和强约束特征，其组合构成对顺序一致性和状态依赖高度敏感的完整流程[6] - 实验器材大多数为交互式，广泛采用螺纹、卡扣、分档旋钮等精细机械结构，对位姿控制和轨迹规划要求远高于常规操作[7] - 液体样本与透明容器的普遍存在，对视觉感知提出了更大挑战，这类场景在现有仿真与评测体系中长期被简化或忽略[8] - 上述因素导致，即便在家庭或工业场景中表现良好的模型，也可能在实验室任务中迅速失效，表明现有基准不足以反映模型在科研场景下的真实能力边界[8] AutoBio仿真系统的核心设计 - AutoBio提出一种以生物实验语义为中心的建模与评测范式，并非简单复刻实验室环境[11] - 将复杂实验操作抽象为一组生物实验原语（例如样本转移、混合反应、条件调控、分离与保存等），并映射为可执行的机器人运动与控制模块，在统一仿真环境中进行组合[11] - 系统由三部分构成：面向真实实验室的高保真仿真系统；覆盖多难度等级的标准化实验任务基准；与VLA模型直接兼容的数据生成、训练与评测接口[16] - 该设计使AutoBio能够在保持实验语义一致性的前提下，对不同模型进行可复现、可对比的系统评估[12] AutoBio仿真系统的技术实现 - 在实验仪器数字化建模方面，通过多视角视频采集与3D Gaussian Splatting重建，结合CAD建模与结构标注，生成高保真且物理可交互的数字仪器模型，兼顾视觉真实性与物理可交互性[13][14] - 针对生物实验高频操作扩展了一系列专用物理机制，包括基于螺纹结构的旋拧与自锁建模、具有离散阻尼特性的分档旋钮、偏心机构驱动的周期性振荡、面向液体样本的准静态液面建模等[17][21] - 在渲染层面引入基于物理的渲染（PBR）管线，以提升透明材料、液体以及仪器表面的视觉真实性，并支持仪器数字界面的动态渲染，使机器人能够通过视觉信号读取参数与识别状态变化[19] AutoBio评测基准与模型表现 - AutoBio构建了一个包含16个任务的评测基准，覆盖简单、中等、困难三个难度等级[9][21] - 简单任务为单步或低精度操作（如打开或关闭仪器盖）；中等任务需要一定精度和语言理解能力（如拧开离心管、样本转移）；困难任务涉及多模态推理（如读取屏幕参数并精确调节实验设备）[22] - 评测结果显示，在简单任务上，模型已表现出较高成功率；但当任务涉及高精度装配、液体判断或屏幕读数时，成功率显著下降；失败往往源于细节误差的持续累积[26] - 这一结果揭示出当前VLA模型在高精度操作、细粒度视觉推理以及长期实验流程建模方面仍存在显著不足[26] 研究总结与意义 - AutoBio提供了一个面向生物实验室的统一仿真与评测框架，使研究者能够系统性分析机器人在真实科研场景中的能力与局限[29] - 其目标是通过清晰的问题定义和可复现的评测体系，为通用机器人走向科研自动化提供一个坚实的起点，而非给出最终解决方案[30] - 随着相关技术的发展，AutoBio有望成为连接机器人学习与生命科学自动化的重要基础设施[31]