追逐新材料的历程，历史上一直是一场缓慢、费力且往往昂贵的冒险。传统的材料发现高度依赖于反复的实验，受人类直觉和专业知识的指导。虽然这种方法有效，但它本质上受到研究人员速度和能力的限制。然而，一场范式转变正在发生，这要归功于“自驾实验室”（SDLs）的出现——由人工智能和自动化驱动的机器人平台。这些实验室不仅仅是自动化现有流程；它们正在从根本上改变科学发现的*方式*，承诺将大大加速开发对解决能源、可持续性和医疗保健等领域全球挑战至关重要的材料。
核心的突破性创新在于SDLs自主设计、执行和分析实验的能力。与研究人员手动控制每一步的传统实验室不同，SDLs利用机器学习算法优化实验参数、预测结果并迭代改进其方法。这种闭环系统使其能够以以前难以想象的速度收集数据。无数报告证实，这些实验室可以收集至少十倍于传统方法的数据，并且通常以显着降低的成本和更小的环境足迹进行。这一数据获取的飞跃是通过几项关键进步实现的。一个关键因素是“动态流程”系统的实施，通过简化实验工作流程最大限度地减少闲置停机时间。另一个是高通量实验的集成，从而能够同时测试大量的材料成分和条件。例如，阿贡国家实验室开发了Polybot，一个由人工智能驱动的自动化实验室，专门用于探索高质量电子聚合物薄膜的加工途径。这个平台不仅加速了发现，还为大规模生产提供了实用的指导。
SDLs的影响不仅仅在于提高实验速度。它们还在推动先进材料研究的民主化。GitHub的“awesome-self-driving-labs”存储库等平台促进了研究数据的去中心化和开源，从而促进了协作并确保了广泛的成果。这种合作精神尤其重要，因为材料科学在解决紧迫的全球问题中起着关键作用。新材料的开发是美国在包括风力涡轮机、航空航天和国防设备在内的新兴技术领域保持领先地位的核心。此外，SDLs正在被证明在寻找对气候变化缓解、量子计算和药物设计有应用前景的材料方面具有无价的价值。Dunia Innovations公司正在利用人工智能和自动化实验室，因其在加速先进材料发现方面的工作而获得了认可，突显了人们对这一领域日益增长的商业兴趣。快速合成和分析材料的能力也在纳米和先进材料领域被证明至关重要，而传统方法往往无法满足需求。研究人员现在正在利用SDLs加速清洁能源应用薄膜材料的发现，而这一过程在历史上需要十多年时间。
展望未来，SDLs的未来在于进一步完善人工智能与人类专业知识之间的相互作用。虽然目前的系统在很大程度上是自主的，但“人机交互”人工智能的整合将使研究人员能够利用他们的直觉和领域知识来指导探索过程。有些人设想一个未来，SDLs被游戏化，鼓励更广泛的参与和创新。开发能够适应各种材料和实验条件的“通用”自驾实验室也是一个关键的关注领域。机器人技术、人工智能和高通量实验的融合不仅仅是在改变材料科学；它正在开启科学发现的新时代，其特点是速度、效率和可及性。得益于自驾实验室的兴起，解锁庞大的新材料库，以应对21世纪的挑战，现在已触手可及。
发表回复