谷歌HEIR项目推进同态加密推理，AI科研助手Co-Scientist实现实验全流程自动化

近日，谷歌DeepMind在其预印本《Accelerating Scientific Research with Gemini in the Real-World》（arXiv 2608.26701）中披露了AI科研助手Co-Scientist的最新进展。该项目旨在将人工智能深度融入科学研究流程，特别是在实验执行层面实现突破性进展。

在材料科学领域，Co-Scientist成功接管半自动化学气相沉积（CVD）炉的参数调节工作。通过提供设备位置、气体流量和温度曲线等参数，AI直接输出数字指令控制硬件，仅用一次实验就完成了二维半导体MoS₂、MoSe₂和WS₂的单层晶体生长，总用时仅一小时。这一效率远超传统人工调参需要数月时间的模式。

在生物学方面，Co-Scientist基于有限的成像数据预测改造后的大肠杆菌集群表型，其预测结果与湿实验室测试基本吻合，有望减少大量重复筛选实验。计算科学领域的表现更为突出，Co-Scientist自主开发的Agent H医疗AI智能体在HealthBench Hard和Professional评测中击败包括Gemini 3.1 Pro和GPT-5在内的六款前沿模型，尽管在医生盲评中得分不高但Benchmark分数表现优异。

此次更新的核心亮点在于新增的Experimentation（实验执行）环节，Co-Scientist不仅能输出实验室设备可运行的Python代码，还能够生成设备可读取的硬件指令。同时，论文撰写环节通过绑定实验日志作为事实证据源，并加入可靠性校验机制，将严重的方法学幻觉从基线模型的100%降低到24%。

与谷歌的进展同步，其他AI巨头也在加速布局物理世界中的AI应用。Anthropic推出了Model Hardware Standard（MHS），旨在统一AI与硬件设备的通信语言；OpenAI则发布了Rosalind Workbench，专为生命科学研究者打造的AI工作台。这些进展共同推动着AI for Science（AI驱动的科学研究）向更深层次发展。