正在举办的2026中国国际工业博览会上，一家张江企业的展台迎来众人围观——没有跳舞的人形机器人，没有厉害的炫技动作，只有一台双臂移动机器人对着实验室里最常见的色谱仪、旋蒸设备，自己读任务、自己抓瓶、自己拧阀、自己上样。
这是合碳智能带来的“物理AI科学家”。它干的活儿十分枯燥，药物分子纯化，也就是药化学家嘴里“占了大概一半工作时间”的那件苦差事。
药物分子纯化是制药行业常见的一个步骤，重复高、创新价值低、但对手感和经验极敏感，几乎是制药行业最耗人力的效率瓶颈。“越是这种重复性高、容易出错的环节，越适合先交给物理AI。”合碳智能创始人兼CEO陈志刚告诉记者。
最初在药明康德做首任首席数字官时，陈志刚曾发现，用算法可以把生产设备利用率从40%拉到60%。但烦恼的是，一旦有流程更换，整个体系就要重建。“这是因为传统实验室自动化是‘专机专用’，即为固定流程定制工作站。那就意味着，换一个实验就要重新买设备、改布局。”
合碳推出的物理AI科学家恰恰是要打破这种困局，用标准双臂移动机器人硬件+自研传感器+软件定义的大脑，不改造现有实验室，直接操作存量仪器。这就要求系统可以先理解自然语言任务，再规划步骤，夹爪抓起收集管、调整投放高度、对接色谱设备、观察谱图变化、实时微调洗脱条件。这不是简单地用机器人替代科学家，也不是围绕固定系统重新建设实验空间，而是让机器人进入现有实验室，理解真实工作流程，学习使用已有设备和工具，与科学家安全、自然地协同工作。
记者发现，不少业内人士对类似物理AI科学家等在内的“能干活儿”的机器人，兴趣远大于“能跑能跳”的展示型机器人。大会现场，许多人翻开了合碳物理AI科学家的数据“账本”，发现连续试运行50天，完成50多个药物分子中间体的纯化，每个分子200多个连续操作步骤，累计8000多次物理操作，执行层面零失误。
陈志刚介绍，过去科学家投完反应，可能要到第三天才能收到产物。现在晚上机器人跑完数据，第二天早上直接进下一步，研发周期可以缩短一半。目前，合碳物理AI科学家在纯化场景里接手的是约80%的常规分子，剩下那20%极复杂、要专家介入的，系统也会自己识别并提示。
目前，合碳物理AI科学家已在工业层面投入使用。2026年9月19日，合碳智能在深圳与丹纳赫签署战略协议并达成订单合作，双方共建AI机器人智能实验室，纳入DanaherBeacon科研合作计划。据介绍，AI机器人驱动的智能实验室无需对现有基础设施和仪器设备大规模改造，机器人像科研人员一样在现有环境里工作，并基于实验数据自主做决策。
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