一场关于海洋关键材料研发模式的演进
机器人穿梭于各模块之间，在AI科研助手和智能化平台的指挥下，精准而高效地完成称粉、球磨、压制、烧结、镶样、磨抛、表征等实验操作。
——这一高度自动化的场景已成为中国科学院宁波材料技术与工程研究所（以下简称“宁波材料所”）“机器人海洋材料学家”实验室的日常。其背后，是一场关于海洋关键材料研发模式的演进。
而这场演进的核心，远不止于“用机器替代人手”那么简单。
“机器人海洋科学家”实验室展示墙。
传统研发模式的两大“隐形浪费”
海洋服役环境对材料的力学、耐磨、耐蚀等多种性能提出了严苛要求。
以耐磨耐蚀金属陶瓷复合材料为例，宁波材料所海洋关键材料全国重点实验室副主任常可可对《中国科学报》表示，依靠传统人工试错模式开发一款高性能新材料，往往需要数年反复调试，漫长周期只是表象，研发体系中两大“隐形损耗”是长期制约创新效率的核心瓶颈。
一是海量实验数据大量流失、价值无法释放。
传统研发模式下，研究人员在成千上万次实验中积累了海量原始数据——每一次称量的偏差、每一炉烧结的温度曲线、每一组磨抛后的表面形貌……然而，这些实验数据大多散落在实验记录本或零散的电子文档中，缺乏系统性的采集、存储与结构化处理。
而这些“沉默”的数据，恰恰是机器学习模型最渴望的“负样本”。
二是人力、物料与实验数据精度多重损耗。
从粉末原料到成品检测，涉及称量、混合、压制、烧结、表征等十余个环节。
其中，称粉、磨抛等重复性工序技术门槛低、操作频次高，一名熟练的研究人员可能需要花费大量时间在这些“体力活”上，同时这种重复操作也消耗了大量的实验原料及能源。
更关键的是，人工操作带来称量误差、磨抛压力不均等随机扰动，形成数据噪声，进一步降低实验数据可信度。
“配方”与“工艺”双重耦合的研发难题
高性能材料的研发，从来不只是“找对配方”那么简单。“新材料开发有点像炒菜，配料、火候、加工工艺缺一不可。”常可可打了个比方。
金属陶瓷复合材料的最终性能，不仅取决于成分设计，更在很大程度上取决于制备工艺——从球磨时间与转速、压制压力与保压时间，到烧结温度曲线与气氛控制、热处理制度等，每一个工艺参数的微小波动都可能引发材料微观结构的显著变化，进而影响最终目标性能。
传统研发往往需要在成百上千组工艺参数组合中摸索最优条件，耗时耗力。
而大量“工艺不成功”的实验数据——如烧结温度不当导致的致密度不足、热处理参数失配引起的相变失控——同样被弃置不顾，却正是这些数据蕴含着工艺-性能关联的深层规律。
从“数年”到“数月”支撑重大工程应用
“机器人海洋材料学家”平台的建设，正是针对传统研发数据割裂、人工低效、工艺摸索周期长等系列痛点开展系统性布局。
然而，高性能海洋材料的制备验证，面临高温、高压、高速、高盐、高湿的“五高”考验，使得从称粉到表征各环节的自动化改造面临耐蚀密封、抗振控温、在线检测及系统集成等多重技术壁垒。
为此，团队立足真实研发场景，反复论证、多轮打磨技术方案，在研究所的全面支持下，从最初一间40平方米的小型实验场地“改头换面”，逐步打造出占地400平方米的一体化平台，实现典型海洋材料——耐磨耐蚀金属陶瓷复合材料从制备到表征的自动化全流程。
该平台集成了合金/复材制备、涂料制备、表征检测、服役模拟、总控观察五大功能区，并自主研制了取粉、球磨、筛分、烧结、磨抛、硬度、X射线衍射、盐雾等模块化装备，各模块既可独立运行，也可灵活组合。
宁波材料所机器人与智能制造装备技术实验室主任方灶军介绍：“针对海洋多元合金及复合材料的制备需求，我们研制出两款基于主动万向脚轮的全向移动作业机器人，定位精度可达5毫米，两台机器人24小时不间断协同作业，实现了各模块之间的柔性串联。”
实验室实景。实验室实景。本文图片均由宁波材料所提供
此前，宁波材料所已联合中国科学院文献情报中心发布MarineMatAI海洋关键材料AI科研助手，二者形成深度协同。
MarineMatAI作为智能大脑，负责自主设计配方、优化工艺参数、整合行业文献知识；“机器人海洋材料学家”自动化平台作为智能执行终端，精准落地全套标准化实验流程。
二者联动搭建起“AI设计—自动化制备—高通量表征—数据反馈迭代”完整研发闭环，从而实现全流程数据自动采集，以及无人化精准操作。
平台价值已在实践中得到验证。研究团队在常可可带领下，借助AI辅助的性能预测与成分设计模型，利用平台开展自动化制备和高通量表征实验，成功研制出新型耐温耐磨蚀多元金属陶瓷复合材料，力学、摩擦学等关键性能指标较现役三元材料体系提升30%以上。
他们研制的系列耐高温螺杆钻具产品在深地川科1井7500至10000米井深段实现进口替代，有力支撑了我国万米特深井重大钻探工程的顺利实施。
常可可认为：“科研智能化的最终目标不是让机器独立完成科研，而是让科学家得以在更高维度上提出科学问题。”在这一图景中，“机器人海洋材料学家”正以其高通量实验与智能数据分析能力，为海洋关键材料创新注入源源不断的智能动力，在人机协同中提升研发效率、拓展认知边界。
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