拓宽AI物理实验版图：上海AI实验室推出“书生SCP-Lab”，端砚自主实验能力再跃升

2026世界人工智能大会期间，上海人工智能实验室（上海AI实验室）以书生大模型等原创技术为基础，推出“书生·端砚”科学发现平台，实现科研全链路贯通，并已在多个核心领域落地。

为进一步破解真实实验设备统一调度难题，近日，实验室科研团队以科学智能上下文协议（SCP）为基础，打造了实验设备访问与协同协议书生SCP-Lab——为科研智能体提供统一的设备能力发现、任务交互与可信反馈机制，让跨厂商、多接口的自动化装备能够被更安全、有序地调用，从而支撑书生·端砚更高效地将科学构想转化为真实可核验的物理实验。

目前，书生SCP-Lab已在化学合成、材料优化、药物筛选、分子生物学、蛋白质定向进化等9个场景完成验证。在其助力下，清华大学、临港实验室等多家机构依托书生·端砚开展科研工作，完成跨设备、跨场景自主实验。

• 书生·端砚使用链接：https://discovery.intern-ai.org.cn/chat

• 书生SCP-Lab开源链接：https://github.com/InternRobotics/SCP-Lab.git

书生SCP-Lab支撑书生·端砚更高效地将科学构想转化为真实可核验的物理实验

异构设备壁垒：AI难以直连物理实验室的核心症结

自动化实验技术已广泛应用于化学、材料、生命科学领域，但现有实验室系统在设备接口、能力封装方式及控制粒度上仍存在天然异构性，并且不同实验平台对外开放的控制范围差异显著，造成实验资源难以标准化描述、灵活编排、跨平台复用，成为科研智能体接入真实物理实验环境的核心瓶颈。

此前，上海AI实验室推出了科学智能上下文协议（SCP），成功破解科学发现中的数据和能力孤岛、实验流程断层，以及多方协同实验安全风险等难题。北京大学、上海交通大学张江高等研究院、华大智造等合作伙伴已将SCP应用于蛋白质工程、新药研发早期筛选等干湿结合实验场景，有效提升科研效率。

在此基础上，科研团队进一步将SCP的能力拓展至真实实验室，打造了实验设备访问与协同协议书生SCP-Lab，通过标准化的能力描述、任务提交与执行反馈链路，打通科研智能体与各类异构实验设备之间的交互通道。该协议不替代原有设备控制系统，继续保留本地执行与安全管控权限，同时关联实验任务、设备状态、样品信息与实验结果，为实验能力复用、可信执行以及跨实验室协同，构建统一的交互底座。

分层架构与五级粒度：统一异构实验能力的交互语言

书生SCP-Lab搭建连接科研智能体、实验室操作系统（LabOS）与本地执行层的分层交互架构，依靠能力发现、任务提交、状态与结果反馈三大核心环节，实现科学规划与物理实验联动。科研智能体承担实验规划与数据分析，LabOS 负责能力筛选与任务调度，书生SCP-Lab提供统一的能力访问、任务交互接口，底层实际操作交由本地适配软件与原有设备控制系统完成。分层架构实现上层任务调度与底层设备解耦，支撑异构设备快速接入、实验能力复用、跨实验室协同。

基于这套分层交互架构，书生SCP-Lab创新提出L1-L5五级控制粒度框架，从宏观完整实验流程下沉至底层设备原子动作，实现异构实验能力的标准化描述。该分级并非衡量设备自动化水平高低，而是依据调用方可操控的实验范围，定义不同层级的开放能力，五级粒度由粗到细依次为：

• L1整体执行：固定流程、条件可调

调用完整封装好的整套实验流程，仅可修改温度、体积等基础实验参数。例如直接提交样品，设置条件，一键运行整套实验并获取最终结果。

• L2流程编排：开放步骤、顺序可调

实验拆分为独立可复用单元，支持对加液、反应、检测等步骤自由重组、调整执行顺序，按需编排全新实验工作流。

• L3单机能力：封装功能、参数可调

调用单台设备的独立功能模块，设置功能参数。例如控制移液设备，将实验原料从源位置转移至目标位置。

• L4设备命令：内部指令、组合执行

下发设备原生底层指令，可将吸液、排液等基础指令自由组合。如设置单次吸排50μL、排液速率2μL/s，循环执行3次。

• L5原子动作：坐标位姿、直接控制

直达执行器最底层动作，基于三维坐标系直接控制机械臂位姿、夹爪开合等原子级硬件动作。

L1-L5五级实验能力访问与控制粒度框架

同一台实验设备可同时对外开放多个层级的能力；不同设备的各级能力还能组合串联成完整实验流程，经过核验后封装为可复用工作流，支撑跨设备实验任务的灵活编排。

可信闭环与跨域协同：走向互联的自主实验网络

真实实验环境中，指令接收、程序运行结束，不等于物理实验达成验收条件。书生SCP-Lab将实验能力等级、调用参数、实验对象、执行条件、验收标准、过程结果、安全约束纳入统一描述，关联任务、设备、样品全状态，区分任务接收、执行中、物理完成多个阶段，让实验进展与完成依据全程可追溯、可核验。

针对通信中断、设备占用、执行异常等现实问题，协议依靠任务标识与状态记录支持断点续跑，避免状态模糊场景下重复下发操作。设备运行限制、安全联锁、紧急停机等安全管控仍交由本地系统负责。这套机制让任务调度不再仅依靠软件指令状态，而是结合设备、样品与真实执行记录，保障实验反馈可信，支撑后续科研决策。

书生SCP-Lab的跨设备、跨机构实验协同可行性已在化学合成、材料优化、药物筛选、分子生物学、蛋白质定向进化等9个场景完成验证，覆盖预定义流程、可配置工作流、独立设备功能、底层执行器控制等多粒度场景。

书生SCP-Lab已在9个场景完成验证

• 实例一：打通自动化实验全流程，提升LNP配方研发效率与精度

脂质纳米颗粒（LNP）配方研发，需要将AI提出的候选方案落地实验迭代。上海交通大学郑双佳表示：“书生SCP-Lab提供统一接口，支撑配方研发从计算预测走向持续实验验证。” 依托这一协议，临港实验室联合上海AI实验室打通自动化实验全流程，构建起“AI设计—机器人实验—数据反馈”迭代闭环，有效提升LNP配方研发效率与精度。

• 实例二：跨域协同，三城四节点完成蛋白质定向进化实验

蛋白质定向进化涉及多环节、多地点分工。清华大学张数一团队与上海AI实验室合作，在Cas12a基因编辑酶定向进化研究中，完成上海、北京、苏州三地四节点协同科研：模型突变设计、预实验验证、样品制备、高通量湿实验验证分属不同节点。“书生SCP-Lab为跨实验室科研提供共同交互基础，保障各地实验环节衔接、实验结果可追溯。”

AI科研的“最后一公里”，正是数字智能通往物理实验台的链路。书生SCP-Lab以协议标准化的思路，实现异构实验仪器跨厂商、跨地域的安全互联，为书生·端砚的自主科学发现筑牢物理层根基。这套互联协议，将持续降低AI驱动干湿结合实验的门槛，为AI赋能科学发现开辟新的可行路径。