BioMARS系统核心创新 - 突破传统自动化局限，实现生物实验全流程智能化，具备推理、感知与执行能力的机器人生物学家[1][3] - 集成自然语言处理、计算机视觉与模块化机器人技术，解决实验设计、执行与监督的痛点问题[3][6][10] - 系统由三大代理构成：Biologist Agent（规划实验方案）、Technician Agent（执行操作）、Inspector Agent（实时纠错）[6][7][10] 技术架构与功能 - Biologist Agent通过检索生成框架自动理解文献并生成结构化实验步骤，结合实验室资源约束优化方案[6] - Technician Agent将自然语言指令转化为机器人可执行动作（如移液、离心），简化编程复杂度[7][8] - Inspector Agent利用计算机视觉实现多阶段错误检测（如设备状态异常），提升实验可靠性[10] 实验性能验证 - 在HeLa/Y79/DC2.4细胞系实验中，操作时间从60分钟缩短至5-8分钟，细胞存活率与人工操作相当[11][12] - 具备自主优化能力：在iPSC-RPE细胞分化实验中自动调整生长因子浓度与培养时间，效果超越GPT-4o与贝叶斯优化[17] - 内置生物常识决策策略（如控制剪应力、平衡毒性），减少人工干预需求[17][18] 行业影响与前景 - 推动生命科学进入AI原生时代，适用于高通量细胞培养、药物前筛等核心流程[21] - 代表新一代"可推理科研助理"，未来或成为科学探索的标配工具[20][21] - 技术演示与论文已公开，潜在合作企业覆盖工业机器人、医疗机器人及具身智能领域[22][26][27]