深圳新聞網(wǎng)2026年2月24日訊（深圳特區(qū)報記者 焦子宇）當(dāng)硅谷初創(chuàng)公司Analemma 還在預(yù)熱其 FARS（全自動研究系統(tǒng)）概念時，中國團隊已經(jīng)按下了“啟動”鍵。近日，香港中文大學(xué)（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(tǒng)CORE(Credible Original Research Entity)。不同于僅停留在文本生成的輔助工具，該系統(tǒng)在直播中展示了從模糊想法到自動化實驗執(zhí)行、再到數(shù)據(jù)分析與論文生成的全流程閉環(huán)，標(biāo)志著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(guān)于“AI取代科學(xué)家”的討論愈發(fā)熱烈。市場普遍關(guān)注AI能否盡量減少人工干預(yù)，貫通構(gòu)思、規(guī)劃、執(zhí)行與寫作的鏈條。為此，港中大（深圳）團隊通過一場“硬核”直播回應(yīng)了行業(yè)期待：真正的AI科研，關(guān)鍵不在于生成漂亮的實驗計劃，而在于能否將計劃落地為機器可執(zhí)行的協(xié)議，并在真實物理世界中完成數(shù)據(jù)的閉環(huán)迭代。

在本次演示中，CORE展現(xiàn)了超越傳統(tǒng)LLM（大語言模型）的工程化能力。一是自主編排能力。系統(tǒng)從用戶輸入的模糊需求出發(fā)，自主生成可檢驗的科學(xué)假設(shè)。二是多智能體辯論能力。系統(tǒng)通過內(nèi)部多個專業(yè)智能體的對抗性辯論，將假設(shè)拆解為符合設(shè)備物理約束的可執(zhí)行方案。三是硬件接管能力。系統(tǒng)直接調(diào)用自動化實驗工作站，完成樣本制備、反應(yīng)控制與數(shù)據(jù)采集。四是動態(tài)迭代能力。依據(jù)實驗回傳數(shù)據(jù)，系統(tǒng)自動判斷是否修正下一輪方案，直至獲得統(tǒng)計學(xué)顯著的結(jié)論。五是結(jié)構(gòu)化產(chǎn)出能力。系統(tǒng)最終可生成包含可追溯數(shù)據(jù)、執(zhí)行日志與版本化協(xié)議的“論文級”報告。

港中大（深圳）團隊負(fù)責(zé)人朱熹教授表示：“我們認(rèn)可同行對‘端到端’愿景的追求，但我們更看重交付。只有當(dāng)AI的決策能經(jīng)受住真實實驗數(shù)據(jù)的考驗，并形成可審計、可復(fù)現(xiàn)的證據(jù)鏈時，AI科學(xué)家才算真正誕生。”