2026自主实验室标准体系前瞻框架与实施路线报告

自主实验室标准体系前瞻框架与实施路线报告前言自主实验室(Self-drivingLaboratory,SDL,亦称自驱动实验室、机器人科学家系统)是支撑这一范式的新型科研基础设施：它依托科学数据资源、科学模型、计算分析能力和模块化自动化实验设施，在人机协同条件下，贯通从科学问题解析、科学假设生成、研究方案设计、自动化实验执行、表征测试、数据回传，到模型迭代优化的全流程科研闭环。由此，科研人员得以从大量重复性实验劳动中解放出来，显著缩短研发周期，加速科学发现与技术转化，这是实现高水平科技自立自强、发展新质生产力的重要抓手。近年来，依托国家重大科技任务，我国已建成一批分布式自主实验平台，覆盖材料、化学、生物医药、能源、环境等重点领域，形成了丰富的工程实践成果。但在快速发展的同时，深层次矛盾日益凸显：各类平台项目驱动建设、呈现碎片化特征；实验设备接口协议互不兼容；科学数据格式与元数据规范不统一，数据孤岛现象普遍；科学模型缺少统一的封装、注册与复用规则；跨平台协同与实验结果互认缺少依据。这些问题严重制约了自主实验室技术的规模化复制与产业推广。放眼全球，自主实验室已成为大国科技竞争的前沿阵地。美国、欧盟等相继出台国家级战略，布局自主实验室与自动化科研基础设施建设。当前，全球面向自主实验室全流程闭环的系统性标准体系尚属空白—这正是规则构建的关键窗口期。如果不能及时构建我国自主的标准体系，将面临设备接口、数据格式被国外先行规则锁定、科研数据主权受损、产业发展陷入被动等重大风险。在此背景下，中国标准化研究院联合中国科学技术大学，依托其自主实验室平台实践和国家重大科技任务下属各示范平台的工程经验，编制完成《自主实验室标准体系前瞻框架与实施路线报告(2026)》。其中，中国标准化研究院牵头负责标准体系框架设计、标准化方法论构建和标准研制路径规划；中国科学技术大学提供平台建设实践经验、工程验证案例和关键技术支撑。双方联合开展调研、研讨与编写，并选取十个典型平台实践案例开展标准需求与适用性分析，共同完成本报告。本报告的核心观点与主要发现如下：一是，自主实验室是AI驱动科研新范式落地的关键载体，其本质特征是"理论计算一实验执行一理实融合一科学实证"的闭环迭代；二是，当前行业面临六大突出问题：平台异构碎片化、数据格式混乱、模型复用性不足、闭环流程不统一、安全规范缺失、能力评价缺失；三是，亟需构建"基础通用一实验数据一科学计算与模型应用一自主实验基础设施一实验室运行与安全一学科与产业应用"六大板块标准体系；四是，标准体系建设应遵循"先基础后核心、先试点后推广、先统一后完善"的三阶段路径稳步推进。本报告面向多元读者群体，包括从事Al4S与自主实验室建设的高校和科研院所科研人员，实验仪器厂商与系统集成企业的研发和管理人员，标准化技术委员会委员与标准起草人员，以及科技政策研究和科技管理人员。希望本报告成果为国家标准、团体标准的立项与编制提供理论框架和技术参考，并诚邀各界提出宝贵意见，共同自主实验室与科研范式变革自主实验室与科研范式变革中国解学技术大学中国解学技术大学2科研范式代表科学共同体开展研究的共同模式与方法论。人类科学研究形成了多种科研范式，工具、技术的重大革新推动不同科研范式不断发展、相互融合，持续拓展人类认知客观世界的边界。经验科学(实验科学)以直接观测、人工可控实验为核心，依靠观察现象、总结实践经验获取知识。古代天文观测、近代早期科学实验均属于该范式。优势是来源于真实客观现象；局限在于受人力、观测条件限制，难以处理极端条件、微观尺度、复杂系统问题，更多停留在现象总结层面。以数学建模、逻辑演绎、理论推导为核心，通过构建理论体系解释客观规律，代表成果如经典力学、电磁学理论。理论范式实现从“知其然”走向“知其所以然”,但面对多因素耦合的复杂现实系统，理论模型往往难以完全拟合真实世界。依托计算机与高性能算力开展大规模数值仿真、模拟推演，解决理论解析难以求解、现实实验条件难以实现的科学问题。计算科学拓展了科研的边界，但高度依赖人工构建模型，仿真结果与现实存在偏差。随着互联网、传感器技术发展，依靠海量观测数据，通过统计挖掘从数据当中提取关联规律。该范式重视数据价值，但侧重于挖掘相关性，较难自动形成可证伪的科学假设与内在因果解释。它将科学计算模型、高性能算力、自动化实验装备深度融合，实现从科学问题出发，自动完成假设生成、方案设计、实验执行、数据采集、模型校准迭代的完整科研闭环。AI不再仅仅作为数据分析辅助工具，而是深度参与科学猜想提出、实验决策、规律挖掘全流程；同时保留人类科学家对科学目标、价值方向的顶层判断，形成人机协同的新型科研模式，构成自主实验室的核心运行逻辑。3自主实验室的概念、内涵与定位自主实验室(Self-drivingLaboratory,SDL,自驱动实验室，机器科学家系统):依托科学数据资源、科学模型、计算分析能力、模块化自动化实验设施，能够在人机协同条件下，完成从科学问题解析、科学假设生成、研究方案设计、自动化实验执行、表征测试、数据回传，再到模型迭代优化全流程的新型科研基础设施。自主实验室的核心内涵可以概括为三点：第一，闭环迭代是本质特征。这也是自主实验室与普通自动化实验室的本质区别。传统自动化实验室大多只实现单步或者多步实验操作的机器执行，实验方案依旧由人工完成；自主实验室可以把实验产出的数据反馈给AI模型，自动修正假设、生成下一轮实验方案，形成“理论计算一实验执行一理实融合一科学实证”持续迭代闭环。第二，人机协同是运行基础。自主实验室不等于完全脱离人的“全自动无人科研”。人类科学家负责提出科学目标、划定研究边界、进行关键节点的科学判断；科研软件与自动化硬件承担大规模试错、海量数据处理、重复性实验操作，二者分工协作。第三，软硬一体化系统。自主实验室不只是机械臂、工作站等硬件设备，而是硬件设施、科学计算模型、知识库、调度操作系统、数据治理体系的有机整体。硬件提供物理实验执行能力，软件负责科研计算、实验调度与迭代优化。从战略定位看，自主实验室是落实“人工智能+”行动的关键载体，是发展新质生产力的新型科研基础设施，承担缩短新材料、新药、催化剂研发周期，支撑基础研究原创突破的重要使命。本标准体系将“自主实验室”作为独立标准化对象的合理性在于：其一，自主实验室具有区别于通用智能科研平台的独特技术特征，设备互联、流程调度、实验安全、数据采集等均需专用标准；其二，自主实验室涉及物理设备、机器人、自动化系统等硬件密集型要素，标准化需求与纯软件平台存在本质差异；其三，明确区分有利于建立与通用人工智能标准、智能计算标准、实验室设备标准的协同互补关系。国际Al4S领域正经历从“单点突破”向“系统重构”的加速跃迁。2024年诺贝尔化学奖授予AlphaFold团队、物理学奖授予深度学习先驱，标志着AI驱动科学发现获得全球最高学术殿堂的权威认可，从根本上改变了科学界对AI角色的认知——AI不再是辅助工具，而是科学探索的参与者。美国以“创世纪计划”为战略牵引，由白宫统筹15个以上联邦机构，联邦投入承诺超50亿美元，旨在十年内将科学与工程研发生产率翻倍。该计划以“美国科学与安全平台”为国家级公共底座，系统连接高性能计算环境、科学计算工具、联邦科学数据及自动化实验设施，使AI由辅助工具转化为嵌入国家科研体系的基础性能力。在落地层面，劳伦斯伯克利国家实验室的A-Lab在文献数据和主动学习算法驱动下，自主规划和合成目标无机材料，成功合成了超过70%的目标化合物；麻省理工学院Jensen实验室的闭环分子发现平台实现了“设计一合成一测量一迭代”的自动化优化。Anthropic在2026年8月发布了MHS(ModelHardwareStandard,模型硬件标准)研究预览版。它是一个让AI智能体安全操作物理设备的共享规范，可理解为“硬件版MCP”。信方式，解决设备集成碎片化、周期长的问题，让AI能更快接入并安全操作显微镜、机械臂等物理设备前处于研究预览阶段，仅向部分科学实验室和先进制造商开放。Anthropic计划在完善安全评估和最佳实践后，将MHS开源。该标准最初是Anthropic与HHMIJanelia研究园区合作的成果。欧洲以欧盟AI赋能科学战略为框架，推动建设欧洲AI科学资源中心(RAISE),整合金支撑AI驱动科学突破。德国埃尔朗根-纽伦堡大学的AMANDA平台将150多台自动化仪器整合为分布式网络，通过中央软件枢纽协调多地实验资源，成功催生高效有机光伏电池。国际协作模式已出现突破性创新——一个横跨三大洲、连接五个自主实验室的超级实验网络通过中央AI模块设计、调度实验方案，将合成与表征任务分配给地理上分散的专业化设施，成功发现21种具有最先进激光性能的新型有机固态材料。这标志着自主实验室正从孤立的“孤岛”走向互联的“生态”。在国际标准化层面，相关工作分散在ISO/TC336(实验室设计)、ISO/ECJTC1/SC42(人工智能)、IEC/TC66(设备安全)等领域，尚无专门面向自主实验室全过程闭环的标准体系。发达国家正加速填补这一空白，5我国自主实验室建设实践探索我国自主实验室建设已形成国家战略、地方政策、平台建设、产业协同的系统推进格局。在国家战略层面，2026年7月8日，习近平总书记在国家科学技术奖励大会、两院院士大会、中国科协第十一次全国代表大会上的讲话中强调，要推进人工智能赋能科学研究，并将其纳入增强科技创新体系化攻关能力的重要部署。由中国科学技术大学牵头，多家单位参与的国家重大科技任务，部署19个分布式创新设施、80个AI驱动的化学与材料实验平台，覆盖80%以上典型实验场景。在地方政策层面，2025年，北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会等部门联合发布全国首个科学智能专项地方政策《北京市加快人工智能赋能科学研究高质量发展行动计划(2025—2027年)》;2026年7月，中共北京市委教育科技人才工作领导小组进一步印发《北京市加快推进人工智能赋能科学研究实施方案(2026-2028年)》,提出建设自主实验室体系、推动高价值场景应用等五大方向18项具体任务，明确到2028年建成辐射全球的科学智能创新中枢，有力支撑北京(京津冀)国际科技创新中心建设。在平台建设层面，一批标志性成果已投入运行。中国科学院自动化研究所发布“磐石·科学基础大模型2.0”,国内首个通用科学基础大模型，覆盖数学、物理、材料、天文等8大学科，依托全球1.7亿篇科技文献，集成8000余个专业科研工具，已落地上百个科研场景；北京科学智能研究院联合深势科技打造“玻尔科研空间站”,服务全国超450万名用户，可实现自然语言控制1800余种仪器设备；自主实验操作系统Uni-Lab-OS已投入应用，支撑多设备协同调度与闭环运行。在产业协同层面，2026年7月，首届自主实验室大会在京召开，中关村仪创智能实验室创新发展联盟正式揭牌，系统梳理产业发展现状、技术瓶颈与未来趋势。2023年，在中国科学院相关部门指导下，中国科学技术大学联合上海有机所、上海技物所、北京大学、清华大学等高校和科研院所，以及华为、科大讯飞等龙头企业，共同成立智能科学家生态联盟，联盟成员涵盖高校、科研院所、央企及高科技企业等120余家单位，覆盖化学、材料、生物、落实“人工智能+”国家行动的制度抓手2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》,将“人工智能+科学技术”列为首安全要求，才能将政策方向转化为可操作、可推广、可复制的工程实践。本报告构建的标准体系，正是“人工智能+科学技术”在操作层面的具体化与制度化。当前我国自主实验室多头并进、分散建设，设备接口封闭、协议各异，系统集成依赖大量定制开发；数据格式不统一、元数据不规范，跨平台数据交换困难；实验流程缺乏标准模板，跨实验室结果难比较、难互认。以北京“玻尔科研空间站”为例，虽然已实现1800余种仪器设备的自然语言控制，但全国仍有大量设备因协议封闭而无法接入智能化平台。标准化是打通数据壁垒、破除设备互联障碍、实现跨平台协同的基础前提。当前全球智能科研系统性标准仍属空白，发达国家正加速布局，我国面临设备接口被先行规则锁定、数据格式与质量规则由他方主导、技术优势难以转化为产业影响力等风险。亟需将我国在自动化实验、科学计算模型、高通量平台等领域的领先实践转化为标准成果，抢占国际规则制定先机。中国标准化研究院联合中国科学技术大学，基于国内十余套自主实验室平台实践经验，系统梳理工程成果，首次提出面向全流程闭环的自主实验室标准体系框架，填补该领域系统性标准研究空白。这一框架为参与ISO/IEC国际标准化工作提供了技术提案基础，有助于提升我国在全球智能科研规则制定中的话语权。自主实验室对科技创新的颠覆性意义在于，它能将研发周期从“数年”压缩至“数月甚至数周”,2026年已成为Al4S产业落地的关键元年。标准化是这一过程从“单点示范”走向“全域应用”的催化剂——通过降低技术门槛、优化产业分工、规范市场秩序，加速自主实验室从实验室“盆景”走向产业“风景”,赋能新能源、新材料、生物医药、先进制造等战略性新兴产业高质量发展，成为新质生产力的核心引本章小结：本章小结：自主实验室是AI驱动第五科研范式从概念走向落地的关键载体，正引发全球科技竞争格局的深刻重塑。当前，我国自主实验室建设已进入国家战略引领、技术体系完善、平台规模化落地、产业生态加速构建的高质量发展新阶段，整体实力稳居全球第一梯队。但平台碎片化、数据孤岛化、接口异构化、国际标准话语权不足等短板依然突出。加快构建统一、开放、自主、可控的自主实验室标准体系，既是破解现实痛点的迫切需要，更是落实国家战略、抢占国际竞争制高点、赋能新质生产力的战略必然。中国解学技术大学中国解学技术大学7随着国家重大科技任务牵引，国内一批自主实验室先后建成落地，在材料、化学、生物医药、能源随着国家重大科技任务牵引，国内一批自主实验室先后建成落地，在材料、化学、生物医药、能源环境等领域取得多项突破性成果。但整体行业尚处于快速发展的早期阶段，项目驱动建设特征明显，不同建设主体技术路线选择自由度高，缺少统一的技术约束，一系列现实矛盾逐步暴露，制约行业从单点环境控制系统等。当前国内自动化实验设备市场软硬件高度非标化问题突出。一是设备接口与通信协议碎片化。不同厂商的工作站、机器人、分析仪器私有协议林立，串口、Modbus、私有SDK、厂商上位机等多种通信方式并存，没有统一的业务层指令规范。同样功能的设备，控制指令格式、状态上报字段、异常报错定义各不相同。平台集成过程中需要针对每一台设备开展定制化开发，集成工作量巨大，新增设备接入周期长，设备无法做到“即插即用”。二是设备能力描述缺少统一标准。不同设备对于可执行操作、参数边界、量程范围、安全约束没有标准化自描述机制。上层调度系统无法自动识别设备能力，不能实现任务与设备的智能匹配，只能依靠人工硬编码配置，不利于跨平台任务分发。跨实验室之间设备资源难以共享调用。“云总控一分布式实验室”双层架构下，云端无法直接解析各本地实验室上上述问题导致，即便硬件设备性能达标，也很难快速组建一套完整自主实验室，系统集成成本高、周期长，制约硬件产业的规模化发展。科学数据格式混乱，共享复用难度大科学数据是自主实验室的核心生产要素，贯穿实验全流程。当前数据层面主要存在元数据缺失、格式不统一、质量管控缺位等痛点。一是实验元数据不完整、不规范。很多平台仅保存原始测试信号数据，实验条件、样品信息、试剂批次、仪器校准状态、操作人员、环境参数等关键元数据记录不全。缺少元数据的实验数据，难以复现实验过程，数据价值大幅降低。二是数据存储格式五花八门。谱学、电化学、显微图像、计算模拟数据，各仪器厂商输出私有文件格式；不同平台导出结构化实验数据，字段命名、单位表达、枚举编码不统一。一份实验数据无法不经转换直接在其他平台解析使用，形成大量数据孤岛。三是缺少统一的数据质量控制机制。没有明确完整率、准确率、可追溯率等量化质控指标。部分数据存在参数缺失、单位混乱、数值超出物理合理区间等问题，劣质数据流入模型训练环节，会直接造成科学模型偏差甚至错误结论。四是数据分级、访问权限、交换流通机制缺失。公开数据、项目共享数据、受限涉密数据没有清晰划分；数据引用、贡献者权益、脱敏规则缺少统一约定，阻碍跨机构的数据交换与复用。大量宝贵实验数据沉淀在各个孤立平台，难以释放数据资产价值。科学模型是自主实验室实现闭环迭代的核心软件资产。当前行业重模型算法研发，轻模型工程化、标准化治理，模型孤岛现象突出。一是模型定义、分类编码体系缺失。不同平台对于科学模型的划分口径不一致，缺少全局唯一标识。大量训练完成的预测模型、仿真模型、方案生成模型，没有统一注册机二是模型包封装没有统一要求。模型权重、配置文件、能力说明、适用域边界、不确定性表达、训练数据集信息、评测报告分散存放。部分模型仅提供推理服务，不提供模型卡、验证记录，使用者无法判断模型适用边界，容易出现超适用域误用风险。三是训练、校准、验证流程各行其是。模型训练数据集划分策略、校验方法没有统一约束，存在数据泄露风险；缺少标准化评测维度，有效性、鲁棒性、迁移性、闭环价值难以横向对比。四是部署接口与共享复用机制缺失。模型输入输出、单位量纲、错误返回格式不统一，跨平台调用困难。缺少联邦训练、模型适配器共享等机制，模型很难在不同实验室之间迁移适配，大量模型完成单次项目后便闲置，知识资产得不到沉淀复用。实验闭环流程缺少统一技术约束“理论计算一实验执行一理实融合一科学实证”闭环迭代，是自主实验室区别普通自动化实验室的核心特征。现阶段，各平台闭环流程完全为项目定制开发，缺少通用技术规范。异常回滚、子任务嵌套实现方式各不一样。不同平台导出的实验流程模板不能互相导入复用。二是调度策略无统一参考。多工作站、多机器人并行调度，如何平衡任务优先级、设备负载、安全互锁缺少通用准则。面对资源争抢、设备故障、实验异常，各平台的暂停、重试、回退、终止处理逻辑差异较大。三是理实融合迭代机制不统一。也就是理论计算一实验执行一理实融合一科学实证缺少标准化流程。基座模型更新触发条件、主动学习采样策略、实验结果与模型预测的对齐校验、收敛判据均由各平台自行定义。不同平台闭环迭代产出结果无法横向比对。四是过程审计追溯不完善。闭环全链路的任务指令、参数修改、AI推荐记录、人工干预记录没有强制留存要求，一旦实验出现异常，难以完整复盘整个科研过程，影响科研结果可信性与可复现性。安全风险凸显，缺少全流程安全标准自主实验室具备无人值守(关键节点仍保留人工审批与接管)自动运行、Al自主生成实验方案、多设备协同执行高危实验的特点，带来区别于传统实验室的新型复合型风险，现有传统实验室安全规范不能完全覆盖。一是科研数据安全风险。海量高价值实验数据、配方数据、分子结构数据在采集、传输、存储过程中存在泄露、篡改风险；部分实验数据具备科研竞争敏感性，缺少分级防护、操作审计标准。二是物理实验安全风险。自主实验室可以由AI自动生成实验方案，有可能生成高危反应条件；无人值守状态下，试剂泄露、超温超压、有毒有害气体泄漏，若风险识别、联锁保护、应急处置机制不完善，会带来设备损毁、人身伤害风险。样品、危险试剂自动化转运的安全管控缺少统一规范。三是平台系统安全风险。设备网关、机器人、云总控一分布式协同架构下，网络攻击、非法指令下发、权限越界都可能造成灾难性实验事故。四是实验方案可信风险。系统输出的方案存在错误、超出安全边界的可能性，人机接管、人工否决触发条件没有统一规范。对于高风险实验任务必须人工审批这一要求，缺少标准化约束。目前国内主要参考传统实验室安全、通用网络安全相关标准，专门面向自主实验室无人闭环运行场景的全流程安全规范供给不足。能力评价缺失，跨平台结果难以互认当前国内各类自主实验室建设水平参差不齐，但没有统一的测评与成熟度评价体系。一是平台整体能力缺少量化指标。区分基础自动化执行能力、科研闭环能力、数据治理能力、模型服务能力、安全保障能力的指标体系尚未建立。不同机构建设的平台，很难客观对比能力高低，建设成效只能依靠项目验收报告定性描述。二是闭环科研能力缺少评测方法。“理论计算一实验执行一理实融合一科学实证”闭环迭代效果如何评估，实验任务执行质量、数据回传完整度、模型迭代增益、结果可复现程度，没有统一测试流程。三是跨平台结果互认困难。不同实验室产出的实验数据集、科学模型、材料筛选结果，由于数据格式、评测条件不一致，无法直接互认采信。同一个候选材料，在A平台得到的实验结论，B平台需要全部重新开展实验，造成四是缺少符合性评估机制。设备、网关、软件系统完成开发之后，没有统一的符合性检测依据，市场产品质量良莠不齐。缺少评价与互认体系，也给政府立项、项目验收、采购选型带来困难，不利于引导行业避免低水平重复建设。中国标准化研究院中国解学技术大学面对以上一系列现实问题，单纯依靠市场自发演化很难快速消解碎片化。开展自主实验室标准化建设，面对以上一系列现实问题，单纯依靠市场自发演化很难快速消解碎片化。开展自主实验室标准化建设，是立足国家战略、产业现实、国际竞争多重维度的必然选择。自主实验室是落实“人工智能+科学技术”行动的核心新型科研基础设施，服务基础研究原始创新，支撑新质生产力发展。标准化是基础设施建设必不可少的制度底座。一是标准化保障科研基础设施自主可控。通过构建我国自主完整标准体系，摆脱对国外仪器、国外协议、国外数据规范的依赖，保障设备互联、数据流通、模型治理规则由我国主导，维护科研数据主权。二是服务重大科技任务实施。中国科学技术大学自主实验室平台实践及国家重大科技任务下属各示范平台的工程实践产生大量平台、设备、数据、模型成果，需要标准作为统一技术底座，实现各个分布式设施之间协同联动，把分散设施凝聚成一体化的国家科研能力。三是引导科研资源高效配置。依靠统一标准，能够减少低水平重复建设，引导科研院所、企业把资金投入核心能力建设，而不是重复做接口适配、格式转换等非核心工作，提升国家科技投入产出效率。产业发展层面：支撑规模化落地与生态构建自主实验室产业生态链条长，涵盖仪器硬件厂商、网关与系统集成商、AI算法企业、科研院所、终端产业用户多个主体。碎片化会抬高全产业链成本，抑制市场发展。标准化能够降低全链条交易与集成成本：对于硬件厂商，有统一接入标准，设备出厂即可适配各类自主实验室平台，不需要为不同项目定制开发接口；对于系统集成商，可以复用标准组件，减少定制开发工作量，缩短项目周期；对于科研用户，可以灵活选型不同厂商设备组件，降低建设与升级改造的成本。同时，标准能够明晰产业分工边界：硬件企业聚焦设备性能；集成企业聚焦平台业务逻辑；算法企业聚焦科学模型开发，避免各家企业“大而全”重复开发，促进专业化分工。标准化也是生态共建共享的基础：统一的数据、模型、流程规范，让数据资产、模型资产、实验流程模板可以跨主体流转，推动从“单个实验室盆景”走向全行业的产业风景，支撑技术从少数示范单位向广大高校、科研机构、产业企业普及落地。国际竞争层面：应对全球规则博弈窗口期当前全球自主实验室全链条系统性标准处于空白阶段，属于标准制定的战略窗口期，大国科技竞争已经从单纯技术比拼延伸到标准、接口、数据规则层面。美国以“创世纪计划”布局科学研究，其国家标准与技术研究院(NIST)已围绕模块化、自动化实验室生态启动标准化工作；欧盟推进欧洲人工智能科学资源中心(RAISE)建设，同样启动相关预标准化工作。虽然尚未发布完整体系标准，但已经开始沉淀设备通信、样品管理、数据治理相关技术文档，未来存在转化为国际标准的可能性。如果我国不抓紧依托国内丰富工程实践输出自主标准，将会面临多重风险：一是未来国际标准被西方国家技术方案主导，我国平台、设备需要被动适配国外接口、数据格式；二是科研数据的元数据、质量、共享规则由他国定义，影响我国科研数据主权；三是国内大量平台、设备、模型的工程实践成果，无法转化为国际话语权，技术优势难以转化为规则优势。加快建设自主实验室标准体系，一方面满足国内建设需求，另一方面为后续参与ISO/IEC国际标准化工作提供技术提案基础，抢抓规则制定先机，把我国新科研范式的实践优势转化为标准话语权。我国开展自主实验室标准化，拥有政策、工程实践、产业生态、现有标准化组织、国际参考条件等我国开展自主实验室标准化，拥有政策、工程实践、产业生态、现有标准化组织、国际参考条件等多重有利条件，基础扎实，时机成熟。2021年，中国共产党中央委员会、中华人民共和国国务院印发《国家标准化发展纲要》1,提出推动标准化与科技创新互动发展，建立重大科技项目与标准化工作联动机制。2024年6月，工业和信息化部、中央网络安全和信息化委员会办公室、国家发展和改革委员会、国家标准化管理委员会联合印发《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南(2024版)》²,将“科学智算”列入行业应用标准重点方向，提出开展相关领域标准研究。2025年8月，[1]中国共产党中央委员会，中华人民共和国国务院.国家标准化发展纲要[Z].2021-10-10.化体系建设指南(2024版)[Z].工信部联科〔2024〕113号，2024-06-05.中华人民共和国国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》(国发〔2025〕11号)1,提出推动基础同时，“数据驱动的先进智能科学家系统”国家重大科技任务，明确将标准体系作为核心产出之一，从任务层面提供组织、经费、工程场景支撑。上述政策从标准化工作、AI产业应用、科研平台建设、科研范式变革等不同层面，自上而下形成较为系统的政策链条，为自主实验室标准体系建设提供了坚实的顶层指引。中国科学技术大学作为国家重大科技任务牵头单位，部署19个分布式创新设施、80个AI驱动的化学与材料实验平台，覆盖80%以上典型实验场景，在工作站接入、机器人网关、光谱/电化学数据采集、模型全生命周期管理、“理论计算一实验执行一理实融合一科学实证”闭环迭代、无人值守实验安全等方面积累了丰富的工程经验。中国标准化研究院在此基础上，提炼形成标准体系框架，实现“工程实践一标准提炼一试点验证一推广落地”的闭环。中国科学技术大学机器化学家、中国科学院化学研究所、北京大学智慧药物平台、厦门大学嘉庚实验室等一批示范平台，覆盖材料、催化、生物医药、能源、环境多类场景。从硬件设备、操作系统、数据治理、模型开发到产业应用，形成完整工程案例。众多平台在建设中已经形成一批团体标准、内部技术规范。这些工程经验可以经过归纳、提炼、优化，上升为通用标准，保证标准不是纸上谈兵，具备可落地、可验证、可操作的现实基础。标准研制过程也可以在现有平台开展验证测试。生态基础：智能科学家生态联盟产业协同网络2023年成立的智能科学家生态联盟，成员涵盖高校、科研院所、央企及高科技企业等120余家单位。成员覆盖上游仪器装备厂商、系统集成商、AI算法企业，中游科研平台建设单位，下游新材料、生物医药产业用户，构建完整产业协同网络。联盟已经先期开展参考架构、数据格式、设备互联、示范验证等预研工作，能够为标准研制提供多元的需求输入：企业提供硬件实现视角；科研院所提供科研业务视角；产业用户提供落地应用视角。同时联盟可以作为标准试点验证、宣贯推广的载体，组织开展标准草案征求意见、测试试点工作，打通“标准研制一试点一反馈迭代一推广”闭环。除此之外，苏州智能标准化试点、中关村仪创智能实验室创新发展联盟也可以提供试点落地支撑。多元主体共同参与，能够避免标准仅由单一主体主导带来的片面性。[2]中国共产党中央委员会.中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议[Z].2025-10-23.国际上没有专门面向自主实验室完整闭环的标准体系，但部分基础领域已经积累可供参考的成果。但是以上全部属于碎片化单点标准，缺少针对“科学问题一任务拆解一设备执行一数据回传一模型迭代”完整闭环的系统标准。对于“理论计算一实验执行一理实融合一科学实证”闭环迭代、机器人实验室网关协议、自主实验闭环安全、平台闭环能力评价等核心内容，国际上属于空白。可以借鉴国际通用基础成果，同时立足国内实践，重点补齐闭环系统层面标准，抓住窗口期构建中国标准体系，并具备向国际输出提案的可能性。中国标准化研究院中国解学技术大学虽然可行性条件充分，但开展自主实验室标准化工作，依然面临若干短板与潜在风险，在体系设虽然可行性条件充分，但开展自主实验室标准化工作，依然面临若干短板与潜在风险，在体系设计和分阶段推进过程中需要提前识别、主动应对。第一，技术迭代速度快，标准存在滞后风险。自主实验室融合科学计算模型、机器人自动化、高通量表征等快速迭代技术。如果标准修订周期过长，容易出现标准刚发布就落后于技术发展。应对思路：区分基础稳定内容与快速变化内容。术语、架构、接口框架、安全底线等相对稳定部分制定国家标准；算法、模型实现细节、前沿工艺采用团体标准、技术规范或技术报告灵活跟进；建立标准动态复审、修订机制，跟踪技术演进持续更新标准体系。第二，跨学科、跨领域协调难度较高。本领域横跨材料化学、生命科学、自动化、机器人、人工智能、数据科学多个学科；涉及科研院所、高校、国企、民营企业多方主体，各方诉求存在差异，标准草案协调工作量大。应对思路：依托生态联盟广泛征集意见；分通用层与领域层，优先制定通用共性标准，学科领域特色要求放在应用类标准；建立与其他TC/SC常态化联络协调机制，厘清边界，减少职责交叉冲突。第三，标准验证对条件要求高。很多标准条款，例如网关通信、闭环调度、数据一模型一AI协同，必须依托真实自主实验室硬件平台才能开展验证，缺少简单桌面测试手段。应对思路：充分利用中国科学技术大学自主实验室平台及国家重大科技任务下属各示范平台作为验证环境；将标准试点示范和重大科技任务实施相结合；在标准立项阶段就同步规划验证方案。第四，国际竞争风险。国外机构也在加紧开展预研，可能抢先输出相关技术规范，挤压我国国应对思路：加快国内标准研制节奏；持续跟踪ISO、IEC、NIST、欧盟RAISE等国际动态；成熟的国内团体标准、国家标准，适时转化国际提案。第五，产业成熟度不均衡，部分设备厂商技术能力参差不齐。部分中小企业软硬件基础薄弱，高标准落地存在成本压力，标准如果定得过高，会造成落地阻力。应对思路：标准设置分级要求，区分基础必选项和进阶推荐项；分阶段推进，优先保障基础互联互通底线；配套开展标准宣贯培训，降低企业理解和改造门槛。本章小结：本章小结：本章梳理了行业六大突出现实问题，从国家战略、产业发展、国际竞争三个维度论证标准化的必要性；从政策、工程实践、产业生态、国内标委会基础、国际标准现状阐述可行性；最后识别技术迭代快、跨领域协调难、验证门槛高、国际竞争、产业能力不均衡五类风险，并给出对应处置思路，为下自主实验室标准体系自主实验室是融合自动化硬件、科研大数据、自主调度系统的一体化新型科研基础设施。构建科学合理的标准体系，首先需要厘清自主实验室内在系统架构逻辑，以此为基础确立体系构建基本原则，最终形成层次清晰、分工明确、覆盖完整的标准体系框架。本章首先阐述自主实验室四层系统总体架构，继而提出标准体系构建五大原则，结合体系结构图系统解读六大板块内在逻辑。自主实验室区别于传统自动化实验室、普通仿真计算平台，核心特征是具备理论预测与物理实验持续迭代的科研闭环。结合国内大量工程实践，本章提出自主实验室四层架构模型(如图3-1所示),自上而下依次为应用场景层、闭环运行层、核心能力层、安全保障层。安全保障层贯穿全部层级，实现全流程约束。科研问题/应用需求<→材料与仿真预测实验方案生成参数优化数据采集任务解析设备调度模块化科研设施自动化合成环境控制发现成果/应用验证系统运行安全架构模型闭环运行层自主实验室最具标志性的功能层级。依托底闭环运行层自主实验室最具标志性的功能层级。依托底层核心能力，完成理论计算一实验执行一理实融合一科学实证完整迭代链路，形成持续自优化的科研闭环。闭环运行层承接上层学科科研需求，驱动底层硬件与智能模型协同运转，实现从科学假设生成到实验验证、模型更新的持续循环，是区分自主实验室与普通自动化实验室的关键。安全保障层安全保障不独立作为单一层级，横向贯穿应用场景层、闭环运行层、核心能力层全部环节。覆盖物理实验安全、信息系统安全、科研数据安全、实验方案与控制安全四大维度，对实验全流程实施风险管控、权限约束、过程审计、应急处置，保障无人值守自主实验全过程安全可控。作为整个自主实验室的底层支撑底座，承载所有物理资源与基础智能能力，是实现自主实验的软硬件基础，包含模块化科研设施、自主实验操作系统、科学计算与实验模型三大核心组成单元。硬件设施提供物理实验执行载体；操作系统承担资源调度、任务编排；科学模型提供科学推理、预测、方案生成智能能力。应用场景层应用场景层医药科学、工程技术等领域独有实验范式、专用设备、领域数据规范，形成面向垂直领域的定制化科研应用，实现通用底座能力向行业生架构自上而下形成需求驱动、底层支撑上层的运行逻辑；安全保障层全域覆盖，为闭环科研长期稳定运行设立底线约束。四层架构模型同时为本章标准体系框架划分提供顶层逻辑依据。核心能力层核心能力层包含三大支柱，三者协同构成自主实验室软硬件基础底座。第一，科学计算与实验模型。包含第一性原理仿真模型、材料预测模型、分子生成模型、实验方案优化模型等各类科研模型。负责解析科学问题、生成实验假设、预测实验结果、基于实测数据完成模型迭代优化。需要规范模型接入接口、评测方法、部署运维规则，对应标准体系中“3科学计算与模型应用”板块。第二，自主实验操作系统。作为自主实验室的“中枢调度大脑”,承担任务解析、流程编排、多设备协同调度、异常容错、人机交互指令转发、实验过程记录审计等功能。向上承接科研任务目标，向下统一管控各类自动化仪器、机械工作站、环境控制系统，对应标准体系中“4自主实验基础设施”下的科研实验操作系统、科研交互系统相关规范。第三，模块化科研设施。即物理实验硬件集群，涵盖自动化合成工作站、分析表征仪器、样品转运机器人、试对应“4自主实验基础设施”下属实验设施大类，是物理实验执行载体。三者缺一不可：仅有硬件设施只能实现单点自动化操作；缺少操作系统无法实现多设备协同；没有科学模型，闭环运行层闭环运行层承载自主实验室核心运行逻辑，完整链路分为四个阶段，循环往复持续迭代。第一，理论计算阶段：科研人员结合已有文献、知识库、历史实验数据构建科学假设，通过科学模型预测候选体系、最优实验参数，生成初步实验方案。第二，实验执行阶段：自主实验操作系统将方案拆解为可执行子任务，调度各类模块化科研设施完成自动化实验、样品制备、在线表征，采集原始实验信号、环境参数、样品信息等全部实验数据。第三，理实融合阶段：将实测实验数据与模型理论预测结果开展比对分析，量化预测偏差，挖掘偏差背后物理化学机理，形成数据集用于模型校准、参数更新。第四，科学实证阶段：评估本轮实验是否达成科研目标。若目标完成，则沉淀实验数据、实验知识、优化后的科学模型；若未达到收敛条件，则基于更新后的模型生成新一轮优化实验方案，启动下一轮循环迭代。闭环迭代是自主实验室最核心特征，也是标准制定需要重点聚焦的场景。当前各平台闭环策略、收敛判据、数据反馈机制完全自研、互不兼容。后续标准需要围绕闭环全链路任务流转、数据回传格式、迭代触发机制建立统一技术约束，保障不同平台闭环流程可描述、可复现、可互通。四层架构最上层，面向各类垂直领域科研需求。同一套底层通用自主实验室能力，适配不同学科实验范式后，分化形成材料创制、新药分子筛选、新能源电解液研发、农业生物育种、环境污染物检测等场景化应用。不同领域存在专用仪器、特有数据格式、行业安全规范差异，无法完全依靠通用标准覆盖，因此标准体系专门设置“6学科与产业应用”板块，在通用规范基础上补充领域专用要求。安全保障层全域贯穿式支撑体系，覆盖全部层级，包含四大安全方向：一是物理实验安全：针对无人自主运行场景下化学反应风险、试剂管控、环境风险监测与应急处置；二是科研数据安全：规范实验数据分级分类、传输加密、访问权限、共享脱敏、溯源审计；三是信息系统安全：涵盖设备网关、平台服务器、云端调度系统网络防护、身份认证、越权指令拦截；四是实验方案与控制安全：明确系统生成实验方案的审核规则、人机接管机制，防范高危、错误实验方案进入执行环节。安全相关规范统一归集于标准体系“5实验室运行与安全”板块。中国标准化研究院立足自主实验室四层系统架构，结合国内行业现状、政策导向与国际竞争形势，确立五大标准体系立足自主实验室四层系统架构，结合国内行业现状、政策导向与国际竞争形势，确立五大标准体系构建基本原则，作为后续板块标准筛选、条目划分、内容编制的统一准则。标准体系构建摒弃“先建框架、脱离实践”的思路，以第2章梳理的行业现实痛点作为出发点。重点围绕平台异构碎片化、数据孤岛、模型难以复用、闭环流程不统一、安全规范缺失、跨平台能力无法互认六大核心问题布局标准项目。优先研制能够直接解决互联互通、数据治理、安全底线等紧迫需求的标准，避免脱离工程实践的纯理论规范，保证所有标准具备落地应用场景。采取“通用规范打底，领域标准延伸”分层建设思路。首先提炼所有自主实验室通用共性技术要求，形成基础通用、实验数据、模型应用、基础设施、运行安全五大通用子体系；在通用标准稳定落地基础上，再推进自然科学、医药、农业、工程技术等垂直学科产业应用标准。通用标准强制规定底线要求，领域标准补充行业特有细则，实现“一套底座、多领域适配”,避免各学科重复制定基础规范，节约标准化资源。闭环导向，全生命周期覆盖自主实验室核心价值在于科研闭环迭代，体系框架将闭环全流程作为主线贯穿所有板块。标准范围覆盖从科学问题解析、方案生成、自动化实验执行、数据采集存储、模型迭代、知识沉淀，直至成果共享转化完整科研生命周期。同时兼顾硬件采购、平台建设、运行运维、平台退役全设施生命周期，杜绝仅关注单一环节、碎片化制定标准，保障理论、软件、硬件、数据、安全规则相互协调适配，支撑完整自主科研业务闭环。自主实验室属于交叉融合领域，涉及人工智能、机器人、实验室仪器、科学数据、信息安全多个成熟标准化领域。体系构建坚持兼容复用原则：凡是已有现行国家标准、行业标准可以覆盖的通用内容，直接引用，不再重复编制；本体系重点聚焦自主闭环科研场景独有的新增需求，例如“理论计算一实验执行一理实融合一科学实证”闭环迭代流程、科研软件与实验硬件协同、无人值守自主实验安全、设备网关科研业务协议等特有内容。持续保持与各相关标准化技术委员会协调，实现标准体系无缝衔接，避免条款冲突、范围重叠。体系建设首要目标满足我国自主实验室建设、重大科技任务实施、产业生态发展国内需求，依托国内大量工程实践提炼技术条款，保障标准适配我国科研管理体制、科研数据管理政策。同时保持前瞻性布局，充分研判全球Al4S领域标准化发展趋势，预留与国际标准对接的接口。将国内成熟、具备优势的技术规范纳入体系，形成可供对外输出的中国方案，抢抓国际标准空白窗口期，为后续参与ISO/IEC国际标准化提案、争夺规则话语权奠定基础。中国标准化研究院中国解学技术大学基于四层系统架构与五大构建原则，搭建形成由6大板块、基于四层系统架构与五大构建原则，搭建形成由6大板块、24个二级分支、多层细分模块构成的自主实验室标准体系框架，对应体系结构图。六大板块按照从基础到应用、从底层硬件到上层业务、从通用规范到垂直领域的逻辑有序排布。六大板块存在清晰递进逻辑，由底层支撑向上层应用逐级延伸：1)基础通用：顶层共性底座，提供统一术语、编码、参考架构、测评通用规则。所有其他五大板块标准均需要遵守基础通用标准确立的统一共识，是整个体系的“通用语言”。2)实验数据：科研核心生产要素规范。自主实验室所有实验活动最终产出科学数据，数据规范承接硬件采集环节，向上支撑科学模型训练、闭环迭代运行。3)科学计算与模型应用：面向自主实验室智能内核，规范各类科研模型接入、评测、部署，为闭环迭代提供智能能力规范约束。4)自主实验基础设施：物理与数字硬件底座，规范实验硬件、知识库、操作系统、人机交互系统，承载实验任务物理执行。5)实验室运行与安全：全流程运行保障底线，覆盖平台调度管理、物理安全、系统安全，贯穿实验基础设施、闭环运行、数据与模型全链条。6)学科与产业应用：上层场景延伸，在上述通用规范基础上，面向不同垂直行业制定领域专用实施细则，实现通用标准落地转。逻辑关系概括为：基础通用定共识一基础设施提供硬件载体一实验数据沉淀科研资产一科学模型赋予自主智能一运行安全守住全过程底线一学科应用实现行业落地。六大板块相互支撑、缺一不可，共同形成完整有机整体。体系结构图采用树形层级结构，顶层为“自主实验室标准体系”,向下划分6个一级板块；每个一级领域继续拆分二级分支，部分二级分支进一步细分三级条目，完整结构如下：基础通用科学计算与模型应用自主实验室标准体系自主实验基础设施运行与安全1.1术语1.2分类编码1.3参考架构1.4测试评估2.1数据采集与接口2.2实验元数据2.3数据质量管理2.4数据存储与管理2.5数据流通与共享3.1适配与接入3.2模型能力测评3.3模型服务和部署4.1实验设施4.2实验知识库4.3科研实验操作系统4.4科研交互系统5.1运行状态监控和管理5.2实验资源配置和调度5.3物理实验安全5.4系统安全6.1自然科学6.2农业科学6.3医药科学6.4工程技术4.1.1硬件设施4.1.2实验环境4.1.3材料资源4.1.4设备互联互通中国标准化研究院中国解学技术大学结构图层级设计充分匹配自主实验室四层系统架构：基础通用、科学计算与模型应用、自主实验基础设施对应核心能力层；实验数据、实验室运行与安全支撑闭环运行层；学科与产业应用对应应用场景层。在标准研制推进过程中，可以依据结构图作为任务清单，分批次开展标准预研、立项；也可以依托框架开展标准体系动态维护，伴随技术发展新增、调整细分条目。基础通用规定了自主实验室领域的术语、分类编码、参考架构及测试评估等顶层共识，为体系建设提供统一的概念基础与通用指引。术语标准统一自主实验室相关概念的定义与使用规范，消除跨学科、跨国协作中的语义歧义；分类编码标准建立实验室设备、材料、实验类型等对象的系统化标识体系；参考架构标准明确自主实验室的功能层次、模块划分与核心接口，为各类实验室建设提供统一的技术框架；测试评估标准确立自主实验室的性能指标与符合性评价方法，保障平台建设的规范性与可比性。实验数据面向自主实验室场景下干、湿实验数据的采集、治理、存储与流通，规范数据全生命周期管理，为模型应用与跨实验室协作提供高质量数据底座。数据采集与接口标准规范仪器设备数据输出的统一格式与通信协议；实验元数据标准建立实验条件、操作步骤、样本信息等关键要素的描述框架；数据质量管理标准确立实验数据的准确性、完整性、一致性等质量控制要求；数据存储与管理标准规范实验数据的存储架构与生命周期管理；数据流通与共享标准建立跨实验室数据交换与共享的规则与机制，促进科研数据的安全有序流动。3)科学计算与模型应用3)科学计算与模型应用科学计算与模型应用规范了自主实验室中模型的适配接入、能力测评及服务部署要求。本体系从实验室应用侧，对科学计算模型的适配接入、参数校准、能力测评、服务部署等进行规范，重点满足自主实验室的模型应用需求。适配与接入标准确立模型与实验室系统的接口对接、参数校准与实验条件适配以及传统模型架构适配的规范要求；模型能力测评标准建立模型在自主实验场景下的能力评估基准与评测方法；模型服务和部署标准涵盖计算资源调度、模型部署调用以及服务运维与监控的全链条技术规范。4)自主实验基础设施4)自主实验基础设施自主实验基础设施界定了自主实验硬件环境、知识库、操作系统及交互系统的技术标准，夯实物理与数字底座。实验设施标准涵盖硬件设施、实验环境、材料资源及设备互联互通的规范要求，打通不同厂商设备之间的协同壁垒；实验知识库标准建立实验知识的架构设计、治理机制与共享规则，支撑实验经验的系统化积累与复用；科研实验操作系统标准规范自主实验任务的调度执行、流程编排与状态管理；科研交互系统标准确立人与实验室、科研软件与实验室之间的交互接口与操作规范。5)实验室运行与安全5)实验室运行与安全实验室运行与安全涵盖自主实验室运行状态监控和管理、实验资源配置和调度、物理实验安全及系统安全等要求，保障实验室的稳定高效运转与风险可控。运行状态监控和管理标准建立实验室实时状态采集、性能指标监测与预警机制；实验资源配置和调度标准确立计算、存储、仪器等资源的分配策略与优化方法；物理实验安全标准涵盖设备安全操作、材料风险管控、环境安全监测及物理安全应急处置要求；系统安全标准确立访问控制、身份认证与操作审计等防护要求。6)学科与产业应用6)学科与产业应用学科与产业应用确立了自主实验室在自然科学、农业科学、医药科学及工程技术等垂直领域的具体落地实施路径与专用规范。各学科应用标准针对不同领域的实验特点与需求差异，在通用技术框架基础上制定具有学科属性的专用规范，涵盖实验流程定制、专用设备适配、领域数据格式及产业转化接口等要求，推动自主实验室从通用技术能力向垂直领域实际生产力的高效转化。本章小结：本章小结：本章构建了自主实验室四层系统架构模型，阐明“理论计算一实验执行一理实融合一科学实证”核心闭环运行机理；提出需求牵引、通用先行、闭环导向、开放兼容、兼顾国际竞争五大标准体系构建原则；结合树形体系结构图系统阐释六大板块递进逻辑与层级划分。中国解学技术大学中国解学技术大学基础通用基础通用标准是自主实验室标准体系的基石与顶层共识层，为实验数据、科学计算与模型应用、自主实验基础设施、实验室运行与安全、学科与产业应用板块，提供统一的概念语言体系、科研对象标识规则、系统设计框架以及能力评价方法论。现阶段我国自主实验室建设主体多元，覆盖高校、科研院所、产业企业等不同单位，受学科背景、技术路线差异影响，行业仍存在诸多底层共识缺失问题：同类概念存在表述分歧，易产生跨主体语义歧义；设备、样品试剂、实验任务等科研对象缺少统一编码标识；平台总体设计缺乏可参照的通用框架；行业尚未形成统一的能力测评标尺，由此带来跨机构协同沟通成本高、不同平台测评结果无法互认等现实障碍。基础通用标准聚焦破解上述共性底层问题，由术语标准、分类编码标准、参考架构标准、测试评估标准四大模块共同构成，输出全行业通用的“共同语言”,为后续各项技术标准、应用标准的编制、落地实施提供前置约束与统一依据。术语标准是自主实验室标准体系实现语义统一的基础性规范，为整套标准体系、工程建设、科研协作以及国际交流提供统一的概念语言底座，用于规范自主实验室领域核心概念的中文名称、英文对应词、定义及其逻辑关系，破解跨学科、跨建设单位、跨国协作过程中普遍存在的语义歧义问题，是开展其他标准编制、平台项目建设、学术交流与国际合作的前置语言基础。术语标准覆盖四大类概念集合：一是体系架构类，包含自主实验室、闭环科研、“理论计算一实验执行一理实融合一科学实证”闭环迭代、云总控一分布式实验室等关键概念，并专门厘清自主实验室与传统自动化实验室二者的内涵边界；二是硬件设施类，涵盖工作站、实验网关、转运包含科学计算模型、模型包、实验元数据、模型适用域等自主实验室相关概念；四是运行管理与安全类，涉及科研任务、人机接管、过程审计追溯等平台运维与安全相关术语。在编制要求上，标准优先引用现行已发布标准中经过实践验证的成熟定义，仅针对自主实验室独有的创新概念开展新增定义。每个术语条目完整包含中文名称、英文对应词、定义以及概念关系说明；针对容易混淆的成对、相近概念设置专门辨析说明；同步构建概念关系图谱，支撑机器解析与系统开发；后续所有自主实验室领域标准文本均统一采用本模块标准规定术语，不允许各编制主体另行创造别名。通过这套术语规范，能够有效解决行业内普遍存在的“同名不同义、同义不同名”现实问题，实现全领域语义口径统一，也为后续分类编码、参考架构等其他基础通用标准的落地实施扫清概念障碍。中国解学技术大学中国解学技术大学分类编码标准是自主实验室标准体系实现科研对象统一身份管理的基础性规范，为资源跨平台流转、多源数据关联融合提供标准化标识底座，用于建立系统化的分类规则、编码结构与唯一标识机制，破解设备、样品、模型、任务、数据等科研对象标识互不兼容的现实问题，是实现跨机构资源共享、分布式协同自主实验室建设的前置标识基础。编码对象主要包括：实验设备与工作站编码，区分设备大类、子类、型号以及物理实例唯一编号；实验材料与样品编码，采用类别编码叠加实例唯一标识的模式；科学模型编码，覆盖模型分类与版本编码，支撑模型注册中心检索调用；实验任务与协议编码，助力实验流程模板跨平台复用；实验数据资源编码，服务科研数据资产目录管理。技术实现层面，分类规则遵循科学性、兼容性、可扩展性原则，不绑定任何单一厂商或者特定平台；编码整体采用“分类码+实例唯一标识码”两级结构，兼顾机器解析效率与人工可读性；明确编码的生成、注册、变更、作废全生命周期管理规则，对象发生版本迭代或者退役销毁时保留历史编码记录，保障溯源链路完整；支持与外部已有编码体系做映射兼容，无需对现有业务系统做颠覆性重建。本模块标准着力破解不同平台对象标识ID互不通用的痛点，是实现跨机构资源共享、分布式协同自主实验室建设的重要技术基石，也为下一章实验数据标准中数据元、元数据的关联引用提供对象标识依据。参考架构标准是自主实验室标准体系实现顶层设计对齐的基础性规范，为平台规划建设、系统评估、跨平台互操作提供统一的逻辑框架底座，用于规定自主实验室的抽象系统模型、层级划分、模块功能定义及模块之间交互关系，破解不同建设主体架构设计思路差异过大、模块边界模糊的现实问题，是开展平台方案编制、系统集成、外部系统对接的前置架构基础。参考架构采用四层逻辑模型：一是核心能力层，包含模块化科研设施、自主实验操作系统、科学计算与实验模型；二是闭环运行层，定义“理论计算一实验执行一理实融合一科学实证”闭环迭代，明确闭环内部的数据流向与任务流转逻辑；三是应用场景层，面向材料、医药、能源等垂直学科实现业务落地；四是安全保障层横向贯穿全部层级。与此同时，标准定义“云总控一分布式实验室”双层部署架构，明确云端承担全局任务编排、资源统筹、数据汇聚职能，本地实验室承担实验执行、本地安全管控、数据采集上报的分工边界，规范任务下发、数据上报两类核心交互逻辑。标准重点厘清各模块之间的逻辑接口：明确模块交互需要交换的业务对象类型，包括科研任务、实验协议、设备状态、数据集、模型调用请求等；严格区分逻辑接口定义和底层具体通信协议，只规定交互的业务内容，不对网络传输底层实现做强制约束；明确平台与LIMS系统、文献知识库、外部模型服务等外部系统的对接边界。参考架构属于指导性框架，不强制限定软件、硬件技术实现路线，但业务功能模块、对象交互逻辑应当与架构对齐，以此保障不同厂商平台具备互操作基础。这套架构框架为后续实验基础设施标准、科学计算与模型应用标准划定模块边界，避免各分项标准出现业务范围交叉重叠。中国标准化研究院中国解学技术大学测试评估标准是自主实验室标准体系实现能力可度量可比对的基础性规范，为平台验收、自评、第三方测评、示范遴选提供统一的评价方法论底座，用于建立分级分类的评价指标、测评流程与符合性判定规则，破解平台能力难以量化、测评结果无法横向互认的现实问题，是衡量平台建设成效、开展能力对比的前置评价基础。成熟度分级模型将自主实验室划分为五级：L1基础自动化级，仅实现单设备单步骤自动化，不具备AI闭环迭代能力；L2流程编排级，支持多设备任务编排调度，能够执行预设的完整实验流程；L3半闭环科研级，具备数据回传与模型调用能力，但部分科研环节仍需要人工介入；L4完整闭环级，实现完整“理论计算一实验执行一理实融合一科学实证”闭环迭代，高风险实验节点保留人工审批权限；L5分布式协同级，支持跨实验室分布式协同，具备完整的开放共享生态。需要说明，分级仅代表能力层级，不要求所有平台必须达到最高等级，各建设单位结合多维度评价指标体系涵盖四大维度：一是基础设施能力，包含设备接入、网关、算力存储等；二是数据治理能力，包含元数据完整性、数据质量管控、数据共享交换能力；三是科研闭环能力，包含任务编排、“理论计算一实验执行一理实融合一科学实证”闭环迭代、模型调用、实验结果可复现性；四是安全与运维能力，包含数据安全、物理实验安全、系统安全、审计追溯、应急处置。指标区分必测项与选测项、定量指标与定性指标。完整测评流程分为五个步骤：文档审查、配置核查、功能测试、实例化闭环测试(选取代表性科学问题执行完整“理论计算一实验执行一理实融合一科学实证”闭环实验)、综合判定，最终输出成熟度等级，同步列明不符合项与改进建议。标准同时对测评工具、测试数据集、基准实验案例的使用要求作出明确规定。测试评估标准突破了以往仅依靠文字定性描述平台能力的局限，建立起一套指标可量化、过程可复现、结果可比对的评价手段，为同类平台之间的横向对标与持续改进提供了客观依据。本章小结：本章小结：本章阐述基础通用标准四大组成部分：术语标准解决语义统一，分类编码标准解决科研对象数字化标识，参考架构标准提供系统顶层逻辑框架，测试评估标准建立平台能力评价体系。基础通用标准为整个标准体系提供底层共识，应当优先立项研制、优先落地验证，后续实验数据、科学计算与模型应用、自主实验基础设施、实验室运行与安全、学科与产业应用各板块标准均需要在本套基础通用标准框架下开展编制。自主实验室标准体系实验数据标准是自主实验室标准体系中实现科研数据全生命周期规范化治理的核心板块，为模型训练、闭环迭代、跨实验室协同科研提供高质量数据底座。自主实验室既是数据的生产者——通过自动化实验产出海量原始数据，也是数据的使用者——依赖高质量数据训练模型、驱动决策。当前行业普遍存在原始数据格式私有化、元数据记录残缺、缺少统一质控手段、存储架构五花八门、数据共享权责不清等痛点，大量高价值实验数据沉淀在各个孤立平台，无法发挥资产价值。实验数据标准承接第四章基础通用标准的术语与分类编码成果，向上为第六章科学计算与模型应用板块提供标准化数据输入，向下对接第七章自主实验基础设施板块的设备采集接口。本章包含数据采集与接口、实验元数据、数据质量管理、数据存储与管理、数据流通与共享五大模块，覆盖湿实验(自动化合成、表征测试)与干实验(理论计算、模拟仿真)两类数据的全生命周期，保障实验数据可采集、可描述、高质量、可存储、可共享、可溯源。数据采集与接口标准是自主实验室标准体系中实现仪器设备数据标准化输出的基础性规范，用于规范各类实验设备、仿真计算模块的数据输出格式、通信接口与数据上报机制，破解不同厂商设备输出格式私有、接口各异、数据上报逻辑不统一的现实问题，是打通硬件层与数据层的关键桥梁。本模块标准覆盖两类数据来源：湿实验硬件设备(谱学仪器、电化学工作站、显微成像设备、合成工作站、环境传感器等)和干实验计算模块(第一性原理、分子动力学等理论仿真计算程序输出的模拟数据集)。接口层面区分设备网关业务接口与底层传输协议，底层传输可复用HTTP-REST、Modbus、OPCUA等现有成熟通信方式，业务层统一规定上报的字段结构、时间戳规则与异常数据标记规则，屏蔽底层差异。采集模式区分两类策略：结构化实时数据(仪器测量数值、传感器实时读数)采用实时回传模式，同步传输至平台数据中心，实现关键实验指标的即时展示、实时监控与动态分析；大体积原始二进制文件、谱图、图像采用本地暂存与打包异步上传模式，在保障数据传输效率的同时避免因网络波动导致原始数据丢失，确保所有实验原始凭证的完整归档。所有采集数据须绑定设备唯一编码与任务编号，关联对应的工作站标识，实现数据来源可追溯，数据与实验步骤、设备状态、操作行为精准对应。异常采集处理方面，设备断线、信号漂移、采集失败时须标记异常标签并记录故障信息，不直接丢弃异常原始数据；禁止在设备端做不可逆的数据清洗，原始信号应完整留存，预处理操作在上层平台完成。本模块标准编码与术语要求须与第四章基础通用标准保持一致。实验元数据标准是自主实验室标准体系中实现实验数据可理解、可复现的基础性规范，用于规定各类自主实验数据集配套元数据的构成要素、字段定义、数据类型与必填属性，破解实验只保存测试信号、实验条件信息缺失导致结果无法复现的现实问题，是实现FAIR科学数据原则(可查找、可访问、可互操作、可复用)的基础保障。元数据分为三大组成部分。数据集全局元数据包括数据集唯一标识(与分类编码标准保持一致)、名称、创建时间、产生平台、负责人、项目归属、数据安全分级、引用信息与版本信息。实验过程元数据包括实验任务编号、实验协议编号、设备/工作站编码、仪器校准信息(校准日期、有效期)、实验环境参数(温湿度、气氛条件)、操作流程参数(各步骤时间点与参数值)、起止时间与操作人员标识，计算仿真数据须补充软件版本、输入脚本、计算参数与算力资源信息。样品与试剂元数据包括样品/试剂唯一编码、原料批次、纯度、配比与处理工艺，由分类编码标准给出的实例标识进行关联引用。字段约束方面，区分必选与可选字段，必选字段缺失的数据集判定为不完整；统一物理量单位，强制使用国际单位制，数值型数据须标注量纲；元数据支持机器可读的JSON结构化格式(附带JSON-Schema声明),同时兼顾人类阅读展示。挂载要求方面，原始数据文件与元数据强绑定，禁止分离存储；数据发生修改或衍生新数据集时，须生成新元数据版本并保留版本演变链路，记录衍生来源；所有采集数据同步完成元数据标注，明确数据来源(设备编号、工作站名称)、采集时间、实验任务编号、操作人员等核心信息，实现数据全生命周期可追溯，为跨场景数据复用、多源数据融合及科研成果验证提供标准化支撑。数据质量管理标准是自主实验室标准体系中保障科研数据可信可用的基础性规范，用于建立“全属性、全信息、全生命周期”三全质量控制体系，明确质量评价指标、校验规则、质量分级与不合格数据处置机制，破解数据完整性不足、数值异常、劣质数据流入模型训练环节的现实问题。第一，全属性质量控制考察完整性(必选元数据与信号记录是否缺失，所有标记为必选的数据元须完整填写)、准确性(数值是否处于物理合理区间，异常值须标记而非直接删除，数值修约参照GB/T8170执行)与一致性(单位、术语、编码前后统一，同一数据元的命名、格式、单位在整个数据集中保持一致)。第二，全信息质量控制重点考察元数据完备性、可溯源性(每条数据可回溯对应设备、样品与实验任务，每条数据记录唯一标识符)与可复现性，完整保存原始记录，不随意丢弃包括失败与负结果在内的实验数据——负结果对避免科研资源浪费同样具有重要价值，计算数据保留完整输入文件和计算日志。第三，全生命周期质量控制覆盖采集(校验设备校准状态，采集设备须经校准且证书有效)、传输(校验数据完整性)、存储(定期一致性校验)、处理(记录每一步预处理操作，处理方法标准化并详细记录)、共享(输出时附带质量评价报告)全流程，数据文件采用标准格式存储并定期备份。数据质量分级方面，设置A级(高质量，完整元数据与经校验数值，可直接用于模型训练)、B级(存在部分缺陷，限定条件下使用，使用前须补充说明)、C级(缺陷严重，仅作归档，不可用于模型训练)三个等级。不合格数据处置原则为不删除原始数据，仅打标并注明缺陷类型；负结果与失败实验同样须保存；每次质量检测结果与数据集绑定归档。同时设定完整率、准确率、一致率、可追溯率等量化评价指标的目标值，为平台开展数据质量统计评估提供可计算依据。数据存储与管理标准是自主实验室标准体系中实现海量多模态实验数据安全有序保管的基础性规范，用于规范数据存储架构、文件组织、版本管理、备份策略与生命周期归档销毁规则，破解多模态数据存储混乱、原始文件丢失与版本混乱的现实问题。自主实验室同时产生结构化元数据表、谱图文本、图像、二进制原始仪器文件与计算仿真输出等多模态数据，推荐采用“湖仓一体”混合架构：结构化元数据存入关系数据库以支持高效检索，大规模原始非结构化文件存入对象存储，通过唯一标识符建立索引关联。文件组织方面，每个实验任务对应独立数据集目录，区分原始数据(只读，不可修改)、预处理后数据(记录预处理脚本与操作日志)与分析结果(最终成果数据)三个子目录，元数据文件与原始数据一—关联，数据集使用全局唯一数据编码作为主键，与第四章基础通用中的分类编码标准保持一致。版本与备份管理方面，数据集修改或预处理衍生出新数据时生成新版本号并保留历史版本，禁止直接覆盖原始数据；建立多副本备份机制，区分本地热备份与异地冷备份，制定差异化备份周期。数据生命周期管理方面，定义活跃使用期(高频访问，高性能存储)、冷归档期(低频访问，低成本存储，可接受较长检索延迟)与销毁期三个阶段，销毁须执行脱敏并保留审计日志，禁止直接物理删除具有科研价值的原始实验记录。同时兼顾“云总控一分布式实验室”架构下的存储分工：本地实验室保存完整原始数据，云端汇聚元数据与摘要数据，原