源络自主实验室再进阶：OPN物理原生模型，支撑机器人跨任务泛化

继自主实验室完成核酸提取预处理任务后，源络科技持续推进具身智能平台能力迭代。

近日，源络科技完成自主实验室新一期实践，依托 OPN 以物体为中心的物理原生模型，机器人进一步实现细胞毒性检测全流程自主执行，并于2026世界机器人大会（WRC）期间完成展示。本次迭代并非简单新增一个实验场景，而是验证具身智能机器人从单一长序列实验任务，走向多类任务的自主泛化——机器人无需对每一类实验流程重新开发定制，而是通过理解实验对象、环境关系和任务逻辑，将已有操作能力迁移至新的实验流程。

依托自研OPN（Object-centric Physics Native Model）以物体为中心的物理原生模型，源络机器人通过对实验对象、物理环境和任务关系的理解，将已验证的精细操作能力拓展至新的操作流程，探索具身智能从单场景向多任务泛化演进的技术路径。

源络机器人自主执行细胞毒性检测

OPN物理原生模型，支撑机器人跨任务泛化

传统实验室系统通常依赖固定程序和预设轨迹，能够完成固定流程，但面对实验环境中不断变化的实验对象、操作条件和设备组合时，往往需要重新开发和调试。这意味着机器人进入真实实验室后，面对的并不是简单的执行问题，而是如何理解复杂物理环境和适应动态变化等问题。在实验场景中，不同任务对应不同的样本体系、器具和设备关系，具身机器人不仅需要完成具体动作，更需要理解实验对象之间的关系、任务执行逻辑以及环境变化带来的影响。

源络科技自研OPN物理原生模型，以实验物体为核心建立机器人对真实物理环境的理解能力，通过对实验对象、空间关系和任务流程的综合建模，使机器人在面对新任务时，不仅能够识别新的操作对象，还能够根据任务目标规划执行路径，并结合环境反馈动态调整动作。

实现细胞毒性检测全流程自主执行

以自主实验室两阶段实践为例，在一期核酸提取预处理任务中，机器人已完成移液、样本分装、试剂混匀等精细操作能力验证；在二期细胞毒性检测任务中，机器人无需针对全新实验流程重新开发，而是基于已有模型能力，自主理解深孔板、细胞样本等实验对象，复用移液、微量加样、精密取放等操作能力，并根据液面变化、器皿状态等实时反馈调整执行策略。

通过对实验对象、空间关系以及任务时序的综合理解，OPN物理原生模型推动机器人从动作执行走向任务理解，实现AI for Science场景下的任务级自主执行与能力迁移。

高精度液体操作

从长序列实验任务验证，到通用具身智能执行底座

生命科学、生物医药等领域的实验流程具有高度复杂性，机器人不仅需要完成单个动作，更需要具备稳定运行和连续执行能力。以细胞毒性检测为例，机器人面对的并非单一移液操作，而是一条长周期任务链路，需要理解步骤间的关联性，并在设备之保持任务连续性，根据环境变化调整执行过程。

经过自主实验室两轮场景迭代，源络机器人已拓展至50余种标准化实验操作技能，并保持亚毫米级精细操作能力，进一步验证了具身智能机器人在复杂实验流程中的连续执行能力。区别于传统实验室系统，源络机器人依托OPN物理原生模型，在核酸提取预处理和细胞毒性检测两类实验任务中，实现数小时连续自主运行，完成跨设备、多步骤实验流程协同。

柔性稳定抓取实验样本

两次场景迭代验证表明，源络探索的并非针对单个实验方案，而是正在打造一套能够拓展、适配全栈式操作任务的通用具身智能执行底座。

从自主实验室到AI for Science，探索科学智能新范式

过去，实验室通过固定设备和标准流程提升实验效率；近年来，自主实验室逐渐成为全球研发领域的重要发展方向，通过实验设计、自动执行和结果反馈形成闭环，加速科学探索过程。但真实环境中的实验任务高度复杂，涉及大量非结构化操作和动态变化场景，机器人需要进一步具备理解物理世界、执行长序列任务以及实时调整操作的能力。

自主实验室新一期实践的价值，不仅在于机器人完成了一个新的实验流程，更在于验证机器人能力具备跨任务迁移和持续扩展的基础。从核酸提取预处理到细胞毒性检测，不同实验背后对应不同操作对象、设备组合和任务流程，而机器人能够在统一技术底座上持续拓展任务能力，意味着具身智能正在从单一场景应用向更加通用的执行平台演进。

机器人自主操作酶标仪

未来，自主实验室将通过具身智能平台覆盖更多操作任务，让研发人员将更多精力投入实验设计、科学问题探索和创新研究。源络科技将持续探索具身智能在生物医药、化学分析、先进制造等复杂场景中的应用，通过机器人对物理世界的理解与执行能力，推动AI从计算智能走向真实世界任务执行。