當矽谷初創公司Analemma 還在預熱其 FARS（全自動研究系統）概念時，中國團隊已經按下了“啓動”鍵。近日，香港中文大學（深圳）團隊面向全球媒體直播演示了其基于OpenClaw的智能科研系統CORE(Credible Original Research Entity)。不同于僅停留在文本生成的輔助工具，該系統在直播中展示了從模糊想法到自動化實驗執行、再到數據分析與論文生成的全流程閉環，标志着AI自主科研從“語言模型時代”正式邁入“物理實體時代”。

近期，關于“AI取代科學家”的讨論愈發熱烈。市場普遍關注AI能否盡量減少人工幹預，貫通構思、規劃、執行與寫作的鏈條。爲此，港中大（深圳）團隊通過一場“硬核”直播回應了行業期待：真正的AI科研，關鍵不在于生成漂亮的實驗計劃，而在于能否将計劃落地爲機器可執行的協議，并在真實物理世界中完成數據的閉環迭代。

在本次演示中，CORE展現了超越傳統LLM（大語言模型）的工程化能力。一是自主編排能力。系統從用戶輸入的模糊需求出發，自主生成可檢驗的科學假設。二是多智能體辯論能力。系統通過内部多個專業智能體的對抗性辯論，将假設拆解爲符合設備物理約束的可執行方案。三是硬件接管能力。系統直接調用自動化實驗工作站，完成樣本制備、反應控制與數據采集。四是動态迭代能力。依據實驗回傳數據，系統自動判斷是否修正下一輪方案，直至獲得統計學顯著的結論。五是結構化産出能力。系統最終可生成包含可追溯數據、執行日志與版本化協議的“論文級”報告。

港中大（深圳）團隊負責人朱熹教授表示：“我們認可同行對‘端到端’願景的追求，但我們更看重交付。隻有當AI的決策能經受住真實實驗數據的考驗，并形成可審計、可複現的證據鏈時，AI科學家才算真正誕生。”