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报告摘要：

随着人工智能、智能体与机器人技术的快速发展，材料研发正在由传统经验驱动和数据驱动，进一步迈向智能体驱动的材料智能。本报告将围绕物理智能衍进材料智能，介绍人工智能、机器人、数字孪生与材料深度融合的最新研究进展，并探讨如何通过智能体系统推动材料研发与制造从自动化向自主智能演进。

针对新材料研发中配方复杂、工艺参数众多、实验步骤繁琐以及物理实验成本高等挑战，团队提出了材料智能循环工程框架，通过物理人工智能连接数字空间的智能推理与物理空间的机器人执行，形成材料设计、实验验证、数据反馈与持续优化的闭环。

在软件层面，团队构建了由阅读—思考—实验智能体组成的材料智能体系，并开发材料智能操作系统（MIOS），用于任务规划、智能体调度和实验闭环控制；同时训练面向材料配方与工艺的配方语言模型（RLM），从文献、机器人实验和多模态表征数据中学习，形成可推理、可执行的材料配方知识。

在物理执行层面，团队进一步发展从材料智能工具（MITool）、材料智能箱体（MIBox）、材料智能平台（MIPlatform）到材料智造工厂（MIFactory）的机器人硬件体系，将智能体、数字孪生和机器人系统结合，推动材料研发由单一实验工具向连续化、规模化材料智造系统演进。

报告还将展示配方语言模型与机器人实验平台如何形成持续学习和迭代优化的人工智能—机器人闭环，并进一步讨论物理人工智能在能源材料、半导体材料、生物材料、催化材料及先进制造等方向的拓展潜力。

报告人简介：

赵海涛教授现任香港理工大学电机及电子工程学系教授、材料智造研究中心主任、超精密加工技术全国重点实验室方向负责人。于英国诺丁汉大学取得理学硕士学位与博士学位，曾先后在浙江大学、美国麻省理工学院及中国科学院深圳先进技术研究院等高校和科研机构开展研究工作。

赵海涛教授的研究聚焦于材料智能与制造，通过人工智能、机器人、智能体、数字孪生及数据驱动方法的深度融合，推动材料研发由传统试错模式向自主智能研发与材料智造转变。其团队提出材料智能，以人工智能负责知识理解、推理和决策，以机器人负责物理实验执行，并围绕材料的配方、工艺参数、表征、性能与机理构建可持续迭代的闭环研发体系。

围绕这一框架，团队正在构建由“读-想-做”实验智能体协同运行的材料智能系统，并开发材料智能操作系统（MIOS）以及面向材料配方与工艺的配方语言模型（RLM）。系统能够从文献和实验数据中学习材料知识，完成配方生成、机理推理、结果评价与优化，并进一步通过数字孪生及机器人平台将人工智能决策转化为真实实验，实现“知识获取—智能决策—物理执行—反馈优化”的闭环。

在机器人与具身智能硬件方面，团队已形成从材料智能工具（MITool）、材料智能箱体（MIBox）、材料智能平台（MIPlatform）到材料智造工厂（MIFactory）的多层级发展路线，并正在推动由多个机器人箱体组成的连续化材料实验与制造系统建设，通过数字孪生开展流程设计、虚拟调试与智能控制验证。

赵教授已发表100余篇同行评审论文，代表性成果包括发表于 Nature Synthesis 的 “胶体纳米晶合成机器人平台”，以及发表于 Engineering 的 “基于配方语言模型的钙钛矿太阳能电池智能体机器人箱体”。后者将领域专用配方语言模型与模块化机器人实验系统结合，构建自演化的人工智能-机器人闭环，是面向材料智能的物理人工智能的重要研究进展。

赵教授还参与两项IEEE国际标准的制定，包括P3466 《数据驱动高通量实验室智能与自动化标准》和P3467 《钙钛矿太阳能电池及组件数字制造与稳定性测试标准》，并参与材料智造相关专著及学术期刊工作。

6163银河线路检测中心学术论坛创办于2020年9月，邀请国内外高校和研究机构高层次科技创新领军学者就物理学及相关领域的基础前沿探索、关键技术突破和热点问题等做学术演讲，旨在推进高质量学术交流，促进学科交叉融合和开拓新兴特色方向研究，培养具有科学精神、全球视野、创新能力、批判性思维的优秀青年人才。

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