律动造物联合多家全球顶级科研机构推出名为 AISLE（AI Scientists' Last Exam，AI 科学家终极大考）的 Physical AI Verifier，它是全球首个基于真实湿实验、支持干湿闭环的 AI 科学评测基准，专门用来检验 AI 科学智能体不只是在虚拟仿真里写方案，能不能在真实自动化实验室里完成完整实验流程、拿到真实可复现的实验结果。之前很多 AI for Science 模型能在电脑上快速生成大量蛋白、化学反应方案，但虚拟推演和真实湿实验之间存在巨大鸿沟，模型经常出现方案看起来合理、上实验室之后完全失效的幻觉问题，而 AISLE 依托自动化湿实验平台作为验证载体，把物理世界的真实实验数据当成评判标准，不同大模型、AI 智能体可以在统一的实验条件下横向对比能力，解决了以往不同实验室设备、操作差异导致没法公平打分的痛点，评测结果可以直接用来迭代 AI 科学智能体的实验规划、方案纠错能力。
项目基础信息
| 项目 | 详情 |
|---|---|
| 项目名称 | AISLE（AI Scientists' Last Exam） |
| 别称 | Physical AI Verifier，AI 科学家终极大考 |
| 发起方 | 律动造物 + 多家全球科研机构 |
| 核心定位 | 全球首个真实湿实验闭环科学发现公开基准 |
| 载体 | 自动化湿实验室平台 |
| 项目主页 | aisle.science |
| 开源仓库 | GitHub：MasterAI-EAM/ai-scientists-last-exam |
核心闭环流程
- AI 智能体根据科研任务，自主设计实验方案、拟定实验步骤
- 方案下发到自动化湿实验平台，硬件自动执行真实湿实验操作
- 采集仪器原始检测数据，返回真实观测结果
- 系统对比预期目标，给出量化得分，同时反馈失败原因
- AI 根据实验反馈修正方案，重新规划下一轮实验，形成迭代闭环
和传统 AI 评测基准的区别
- 传统评测：文本、仿真、虚拟数据集，只看方案文字是否合理，没有真实物理实验校验，容易放过 AI 幻觉
- AISLE（Physical AI Verifier）：直接跑真实湿实验，以仪器测出的真实结果作为打分依据，能发现 “纸上可行、实验翻车” 的问题
- 可横向对比：所有 AI 模型共用一套自动化实验环境，变量统一，不同模型成绩可以直接对比
主要能力亮点
- 干湿闭环验证：打通虚拟方案设计和真实生物、化学湿实验执行，不是单纯仿真模拟
- 统一标准化评测：消除人工操作、不同实验室设备带来的误差，保证评测公平
- 量化打分体系：不只给 “通过 / 失败”，还能拆解方案设计、参数选择、异常处理等分项得分
- 支持模型迭代：实验失败的原始数据可以作为反馈，用来训练 AI，减少实验幻觉
- 面向开放参与：科研团队、大模型厂商都可以提交 AI 智能体参与这套 “终极大考”
典型测试任务方向
- 蛋白质设计、结合活性验证
- 小分子合成、生化反应条件筛选
- 生物样本制备、检测实验规划
- 多轮试错优化，自动调整实验参数
适合人群
- 做大模型 AI for Science、生物化学智能体的科研团队
- 想要评估自家科学 AI 是不是真的能落地实验室的企业研发人员
- 研究 Physical AI、智能体闭环自主科研的研究者
【相关 FAQ】
问题 1：AI 科学家终极大考里的 Physical AI Verifier（AISLE）是什么，和普通评测基准有什么不一样？
回答 1：Physical AI Verifier 也就是 AISLE，是全球首个基于真实湿实验的 AI 科学评测基准，它不是在仿真里打分，而是把 AI 设计的方案送到自动化湿实验室真实执行，用实验结果评判 AI 科学家的能力，解决 AI 科学方案幻觉的问题。
问题 2：这套 Physical AI Verifier（AISLE）的干湿闭环是怎么运转的？
回答 2：AI 智能体先设计实验方案，自动化平台执行真实湿实验，采集仪器实测数据，系统给出评分和失败反馈，AI 再根据实验结果修改方案，循环迭代，构成 AISLE 的干湿闭环。
问题 3：为什么说 Physical AI Verifier（AISLE）可以解决 AI for Science 虚拟和真实实验脱节的痛点？
回答 3：很多 AI 能生成看起来没问题的实验方案，但落地湿实验就失效，Physical AI Verifier（AISLE）直接用真实湿实验结果作为评判标尺，能筛掉只在虚拟环境里成立的幻觉方案。
问题 4：哪些 AI 模型、科研任务可以参与 AISLE 这个 Physical AI Verifier 评测？
回答 4：面向生化、蛋白、小分子方向的 AI 科学智能体都可以参与 AISLE 评测，任务包含蛋白活性验证、生化反应筛选、样本检测等典型湿实验场景。
【参考资料】
[2026-11-10]（AI Scientists「终极大考」，全球首个真实湿实验的 Physical AI Verifier 来了）36 氪
[2026-11-10]（AI Scientists' Last Exam：真实湿实验闭环 AI 科学基准发布）机器之心
[2026-11-10]（AISLE：Physical AI Verifier project introduction）aisle.science 官网
[2026-11-10]（AI Scientists' Last Exam GitHub repository）GitHub
【免责声明】
本文仅为 AISLE Physical AI Verifier 项目资讯整理，不构成科研项目选型、模型采购建议；湿实验任务难度、开放参与规则、实验覆盖范围以项目官方页面和仓库最新说明为准，真实湿实验存在耗材、安全管控相关门槛。
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评论列表（4条）
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希望本篇文章《AI Scientists 终极大考上线，全球首个真实湿实验 Physical AI Verifier（AISLE）发布》能对你有所帮助！
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本文概览：律动造物联合多家全球顶级科研机构推出名为 AISLE（AI Scientists Last Exam，AI 科学家终极大考）的 Physical AI Verifier，它是全球首个基于真实湿实验、支持干湿闭环的 AI 科学评测基准，专门用来检验 AI 科学智能体不只是在虚拟仿真里写方案，能不能在真实自动化实验室里完成完整实验流程、拿到真实可复现的实验结果。之前很多 AI for Science 模型能在电脑上快速生成大量蛋白、化学反应方案，但虚拟推演和真实湿实验之间存在巨大鸿沟，模型经常出现方案看起来合理、上实验室之后完全失效的幻觉问题，而 AISLE 依托自动化湿实验平台作为验证载体，把物理世界的真实实验数据当成评判标准，不同大模型、AI 智能体可以在统一的实验条件下横向对比能力，解决了以往不同实验室设备、操作差异导致没法公平打分的痛点，评测结果可以直接用来迭代 AI 科学智能体的实验规划、方案纠错能力。