夜雨聆风
一句话让机器人帮你做实验，正在成为现实。
6月24日，AI+机器人初创公司Medra宣布推出科学推理层「AI Experimentalist」。
科学家只需要描述出研究目标，AI Experimentalist便可以生成一整套可执行的方案，从文献调研、做湿实验到数据分析，都能搞定。
目前这一项目已经获得美国国防高级研究计划局（DARPA）的资助，双方将共同推进开发。
公司网址：https://www.medra.ai
这不是Medra第一次引发行业关注。去年年底，公司完成5200万美元A轮融资，投资方阵容豪华，包括Human Capital、Lux Capital、Menlo Ventures等。
今年4月，Medra在旧金山落成了美国最大的自主实验室ML001，包含100多个机器人，占地3500多平方米，覆盖「设计-制作-测试-分析」全流程，涉及抗体发现、蛋白质工程、基因编辑等多个领域。
此前，包括罗氏旗下基因泰克、基因编辑公司Addition Therapeutics已经用上了它的技术，效果惊艳。
在Medra创始人Michelle Lee看来，长期困扰生物医药的数据瓶颈，正通过物理AI驱动的大规模实验解决。
01.
AI杀入实验室，一句话自动做实验
此前的生物AI工具大多聚焦单一环节，研究人员需要在不同环节调用不同工具。
而AI Experimentalist的野心是打通整个环节，从文献调研、实验设计、湿实验执行、到结果解读、方案优化，覆盖实验全周期。
科学家通过一个类似聊天的界面，说出自己的研究目标，比如“构建EGFR阻断抗体检测级联体系。”
接着AI就会综合分析利用项目背景、内部知识、已发表文献、现有检测方法、抗体组合及分析方法，生成可执行的实验计划。
科学家还可以设定成本、速度、可用性以及搜索或设计空间的覆盖范围，来指导更加精准的研究任务。
方案生成后，直接下发给Medra的物理AI实验室执行，不需要人工翻译成机器指令。
实验结果出来后，AI自主解读，然后生成改进方案，继续执行。
这种闭环带来的效率提升非常明显，Medra展示了一个实际案例：
在以往的的抗体筛选工作中，生成结合数据通常需要三天时间，而在AI Experimentalist的帮助下，这个周期被压缩到14个小时。
而AI Experimentalist的推出，离不开英伟达的支持。
Medra已部署了NVIDIA Nemotron开源模型家族，包括Nemotron Ultra、Super和Nano，使平台能够为每个项目选择合适的模型。
同时，NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit为AI Experimentalist提供了更多可用于生物的AI工具和Agent，帮助执行具体任务。
当然，Medra也为提供了更多自由度，在确保隐私的基础上，可以整合合作伙伴和客户自己的模型和Agent。
02.
斯坦福华人女科学家，用机器人改变药物研发
Medra创始人兼CEO Michelle Lee本科毕业于斯坦福大学化学工程专业，之后在母校攻读了机械工程硕士和机器人博士学位。
2018年至2021年，她在斯坦福AI Lab从事机器人基础模型研究，期间曾在SpaceX实习。
2022年，她离开斯坦福AI Lab创立Medra。创业初衷来自一个简单的判断：
AI模型再强，如果只停留在屏幕上，不进入实验室做实验，就无法真正改变药物发现。
“构建能够预测和治愈疾病的生物学基础模型，需要数千年的数据积累，”她在接受采访时说，“我越深入研究这个领域，越意识到数据问题本质上是一个机器人问题。”
这个判断成为Medra一切的起点。
传统实验室自动化并非新鲜事，但存在两大局限：
一是范围局限：通常只能覆盖5%-10%的实验室仪器，集中在重复性高的特定任务；
二是缺乏思考能力：机器只执行固定程序，不能根据实验结果自主调整。
Medra的核心创新是把AI分成两层：
科学AI（Scientific AI）——类似推理模型或大语言模型的升级版，负责生成假设、设计实验、分析结果、优化方案。它从科学文献、电子实验记录和仪器原始数据中学习。
物理AI（Physical AI）——控制通用机械臂执行实验操作，通过视觉和语言理解，自动操作科学家已有的仪器。
两层AI形成闭环：物理AI执行实验并采集数据，科学AI分析数据并优化方案，再交由物理AI执行改进后的方案，如此迭代。Medra称之为「连续科学平台」。
目前，Medra的物理AI可自主操作70%-75%的实验室仪器，远超传统自动化的5%-10%。
Medra并不会自己建造机械臂，而是通过升级硬件的大脑，教会现有设备自主执行各种任务。
03.
物理AI进入赋能生物医药，未来已来
Medra已与多家药企和研究机构建立合作，加速药物发现。
Addition Therapeutics：一家开发RNA疗法的基因编辑公司，开发了PRINT™技术，利用RNA分子将基因精确插入基因组。
公司的痛点在于RNA转染实验，科学家需要反复混合试剂、移液到微孔板，耗时长且结果不稳定。
在与Medra合作仅一个月后，对照方差就从36.6%降至3.7%（10倍改善），转染效率比人工提升35%，每周节省50小时人工，吞吐量达到人类的3倍（未来可扩展至30倍）。
罗氏旗下基因泰克，已经与Medra达成合作，覆盖抗体发现、蛋白质工程、基因编辑和细胞生物学等领域。
这项合作在Medra建设的美国最大自主实验室ML001中进行，这座实验室占地约3500平方米，部署上百台机器人，24/7不间断运行，从设计到建成仅用77天。
ML001服务于两类合作伙伴：
对于AI模型公司而言，这是一座“数据工厂”，通过大规模实验闭环，为模型持续生成高质量数据。
对药企而言，它是一个标杆，代表了未来实验室的样子，以及它将如何改变生物医药。
自动驾驶实验室（Self-driving Labs）融合AI和机器人技术，能规划和执行复杂的高通量实验，已被Nature评为2025年值得关注的七项技术之一。
分析指出，自主科学实验室AI市场规模将从2025年的32亿美元增长至2034年的298亿美元，年复合增长率28.4%。
Lila Sciences、英矽智能、晶泰科技、恩和科技、华大智造、津渡生科等国内外公司，正在加速布局这一领域。
