深夜的实验室里没有一盏灯亮着，但机械臂在精准地完成移液、合成、表征的全套操作，电脑屏幕上的数据仍在不停跳动。这不是科幻电影里的未来场景，而是中国科学院长春应用化学研究所（以下简称“长春应化所”）里，“AI—电化学家”智慧实验室的日常一幕。

当科研人员关上实验室大门，这个能实现“黑灯作业”的无人实验室，正以单日200组样品的研发通量，改写着新能源新材料领域的研发历史。它究竟如何把过去一名科研人半个世纪才能完成的实验量，压缩到短短一周？近日，记者来到长春应化所，在这间无人的实验室里寻找答案。

实验室墙上“跑赢时间”四个红色大字，与平稳穿梭在七大工作站间的AGV机器人遥相呼应，机械臂按程序精准进行着抓取，入库等操作，整个实验室仅占地百十平方米，各个实验设备各司其职，却如精密钟表般协同运转。

“无人值守不等于无序运行，每组实验数据自动标注、归档，全时段数据可追溯，再也不需要我们守在仪器旁边。”长春应化所博士研究生山相义说。不知疲倦的算法与硬件，正将经验驱动的试错模式，转向数据驱动的深度探索。

AI难道就是走来走去的机器人？见记者有疑问，这套“AI—电化学家之父”，长春应化所电分析化学国家重点实验室研究员周敏笑着解释：“当然不是。AI在这里扮演的是‘智慧大脑’的角色，机器人和其他核心工作站只是它的‘手脚’。”

对于传统化学研究来说，试错是常态。科研人员往往凭借经验和直觉从成百上千种材料组合、反应条件中设计实验方案，不仅耗时费力，还可能因个人经验的局限而错过最优解。而在“AI—电化学家”这里，科研人员只需要提出需求，通过一问一答的形式，让AI搭配出“菜谱”，再交给机器人跑“流水线”，最后将成品做出来。

同时，“AI—电化学家”也为化学反应装上“全景高清摄像头”，传统的电化学实验很多转瞬即逝的微观反应、决定材料性能的关键变化细节，根本无法实时捕捉，只能靠事后分析和间接推测。而“AI—电化学家”，在高通量材料筛选过程中，依托多模态原位表征功能岛，将电化学池与质谱、光谱等多台精密仪器联动，在反应进行的同时，同步监测材料的成分变化、结构演变、离子信号与反应产物等全过程信息。科研人员坐在屏幕前，就能清清楚楚地观察到整个反应的全过程，再也不用靠“猜测”做实验。

最后，“AI—电化学家”不仅能精准完成实验操作，还能自动分析海量的实验结果，“揪出”影响材料性能的关键因素，并自主规划出下一步的最优实验方案，朝着研发目标自动优化迭代。

“AI像我的博士研究生，它在数理推导、数理解答方面已经远远超越了人类。”周敏说，但是没有人的指导，AI就会失去目标，就像一艘没有航向的船，在数据的海洋里漫无目的地漂流。

AI时代下，科研人员就像经验丰富的导师，提出科学问题，设定研发方向和目标。AI则基于这些目标，利用其强大的数据处理和学习能力为科研人从海量的数据和重复性实验劳动中“松绑”。

“如今AI已成为科研工作的强大助力，极大地拓展了科研人的能力边界，也意味着电化学材料研发从过去‘挨个试错’的传统模式，迈入‘定向设计、精准研发’的智能新时代。”周敏说。