头条焦点：中国科学仪器“换道超车”：跳出“AI外挂”，拥抱原生智能

科学仪器是科学家探索未知世界的“眼睛”，而作为工业时代精密制造的产物，其研发生产技术长期被国外垄断。

10月17日，在2026浦江创新论坛科学仪器专题论坛上，中国科学院院士、厦门大学教授田中群，中国计量科学研究院研究员、原院长方向等学者指出，“AI原生”不仅是科学仪器升级的革命性工具，更是驱动我国高端装备实现“换道超车”、重构科研基础设施的核心引擎。

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田中群院士指出，目前中国使用的高端科学仪器绝大部分来自进口。若继续沿用传统的机械与光学演进路线，很难在短时间内跨越西方国家构筑的专利与技术壁垒。

他认为，正如我国汽车产业依托新能源技术实现“换道超车”一样，人工智能与科学仪器的深度结合，正是我国仪器产业重塑格局的历史性机遇。

然而，田中群对当前大热的“AI for Science（科学智能）”提出了批判性的思考。他认为，许多所谓的智能化，仅仅是在传统仪器后端做一个“AI外挂”来处理数据，或者用机械臂替代人工做简单的自动化操作。这样的仪器没有超出孤立工具的范式，普遍存在“感而不知、知而不动、动而不联、联而难用”的问题。

“自动化不等于智能化。”田中群强调，要突破原先的观测和研究范式，需要从系统论、控制论和信息论的高度，构建具备“大脑（系统科学指导）、小脑（AI局部决策调控）、敏锐五官（高灵敏传感器）与灵活手脚（执行机构）”的闭环系统。

方向指出，可以用一条简单的标准判断一台仪器是否是“AI原生”：如果把其中的AI模块拿掉还能正常运行，那它只是“AI+（外挂赋能）”；如果拿掉AI后，整个系统架构直接崩溃、无法运行，那才是真正的AI原生。

AI原生的科学仪器有何不同之处？方向提到，传统仪器为了让人读懂数据，在滤波、降噪、提取的过程中丢失了大量宝贵的原始物理信息。而AI原生仪器是从信号链、表示层、控制层到设计目标全部围绕AI重构，将带着噪声的原始数据直接交给机器，实现“实验即推理，推理即实验”的边测边优化。同时，为了防止AI出现黑箱效应与数据漂移等问题，必须通过标准建设将“可信”内生于系统之中，实现测量结果“输出即可溯源、输出即可采信”。

在活动现场，上海科学院发布2026年度科学仪器标志性创新成果“仪元智衡OS”。用户可以通过对话框直接提出实验需求，智能体就能自动调动光谱仪、色谱仪等仪器运行并收集和分析数据。

该系统的开发者、上海计算机软件技术开发中心主任蔡立志告诉记者，传统仪器往往需要进行复杂的参数调整，且每个品牌都有区别，主要依靠调试者的经验。而AI仪器不仅可以根据任务自动调整参数，还能够保留全部物理信息，有助于在后端分析中找出那些可能被误认为是噪声的科学发现。

跳出“AI外挂叠加、传统设备改良”迭代模式，拥抱AI原生，开始成为行业共识。论坛上，上海科学院院长孙真荣正式发布《智能原生科学仪器创新发展上海共识》，倡导底层原生创新发展路径，从“重塑底层基因、激活数据引擎、构筑标准基石、营造开放生态”四个维度，明确新一代智能科学仪器“生而开放、生而智能”的发展内核。