遥操作示教
采集人类专家示教轨迹、双臂协作状态、末端工具、设备交互和视觉上下文。
为什么现在
科学智能的下一步，不只是生成假设。
真正的瓶颈正在转向真实世界执行：实验能否被稳定执行、被数据验证、被日志复盘，并最终推动 SOP 进化。Phyraxis AI 补上的，是从科学意图到机器人实验的物理执行层。
Phyraxis 闭环
从科学意图到流程进化的闭环系统
系统把自然语言目标逐步转化为可审阅、可执行、可验证、可持续改版的实验流程。
- 科学意图 科学目标与约束
- 解析智能体 解析为结构任务
- 结构化流程 生成标准操作步骤
- 动作原语 拆解机器人动作
- 机器人命令 下发执行控制
- 验证智能体 检查状态与异常
- 日志与质控 记录并评价质量
- 流程进化 基于结果持续改版
平台架构
不是一台自动化设备，而是一层实验执行系统。
上层理解科学目标，中层生成流程与动作原语，下层连接机器人、视觉、实验设备和执行日志。
科学交互层
自然语言实验目标、样本条件、约束和成功标准
智能体层
解析智能体、验证智能体、质量控制与流程进化
执行层
动作原语、机器人命令、设备驱动和执行日志
物理层
移动双臂机器人、末端工具、孔板、实验设备、相机和传感器
机器人数据引擎
为物理智能训练采集高质量实验执行数据。
Phyraxis 工作站将双臂操作、遥操作示教、顶部视觉、末端工具、实验模块和执行日志统一到同一套采集框架，支持从人工示教、仿真验证到真实协议执行的数据闭环。
多模态日志
同步记录双臂关节、相机画面、流程步骤、设备状态、异常和质量标签。
仿真到真机
先在仿真中检查布局、碰撞和动作状态，再进入真实硬件执行。
动作库
沉淀移液、抓取、开盖、按键、视觉校验等可复用动作原语。
可验证执行
让实验流程进入真实动作，而不是停留在文字。
实验流程被拆解为开盖、抓取、放置、移液、视觉检测、日志记录等动作状态，在仿真和真实硬件之间逐步验证。
应用场景
先从可标准化、可验证的实验流程切入。
分子生物学
PCR、96 孔板、移液、成像与标准化样本流程。
合成生物学
装配、转化、培养皿、涂布、菌落筛选。
基因组工作流
样本前处理、文库构建、质量控制和上机前流程。
环境科学
环境 DNA、微生物监测和标准化检测工作流。
临床研究
分型、前处理、质量追踪和流程审计。
材料与化学
扩展到材料与化学实验执行闭环。
差异化
核心资产不是硬件本身，而是可进化的实验执行数据。
从科学意图开始不是先写脚本，而是先理解实验目标。
流程可执行化把流程转化为机器人可以执行的动作原语。
执行可验证每一步都有状态、日志、视觉反馈和质量评价。
流程可进化基于执行结果持续改版流程和动作库。