Owl-AuraID 1.0: An Intelligent System for Autonomous Scientific Instrumentation and Scientific Data Analysis

📄 arXiv: 2603.29828v1 📥 PDF

作者: Han Deng, Anqi Zou, Hanling Zhang, Ben Fei, Chengyu Zhang, Haobo Wang, Xinru Guo, Zhenyu Li, Xuzhu Wang, Peng Yang, Fujian Zhang, Weiyu Guo, Xiaohong Shao, Zhaoyang Liu, Shixiang Tang, Zhihui Wang, Wanli Ouyang

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2026-03-31

备注: 17 pages

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

Owl-AuraID：基于GUI原生操作的自主科学仪器智能系统

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自主实验室 GUI自动化 科学仪器控制 具身智能体 高通量表征

📋 核心要点

  1. 现有科学仪器自动化方案受限于仪器专有GUI和API的通用性不足，难以实现高通量表征。
  2. Owl-AuraID采用GUI原生操作方式，模仿人类专家，通过统一界面控制仪器，实现软硬件协同。
  3. Owl-AuraID覆盖多种精密仪器和工作流程，包括光谱分析、显微成像和晶体学分析等，具备广泛适用性。

📝 摘要（中文）

科学发现越来越依赖于高通量表征，但自动化受到专有GUI和现有基于API的系统泛化能力有限的阻碍。我们提出了Owl-AuraID，一个软硬件协同的具身智能体系统，它采用GUI原生范式，通过与人类专家相同的界面来操作仪器。其以技能为中心的框架将Type-1（GUI操作）和Type-2（数据分析）技能集成到端到端的工作流程中，将物理样品处理与科学解释联系起来。Owl-AuraID展示了对十类精密仪器和多样化工作流程的广泛覆盖，包括多模态光谱分析、显微成像和晶体学分析，支持FTIR、NMR、AFM和TGA等模式。总的来说，Owl-AuraID为自主实验室提供了一个实用、可扩展的基础，并展示了通过可重用的操作和分析技能发展实验室智能的途径。代码可在https://github.com/OpenOwlab/AuraID获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有科学仪器自动化方法主要面临两个痛点：一是许多仪器使用专有的图形用户界面（GUI），难以通过编程方式直接控制；二是基于API的自动化系统通常需要针对特定仪器进行定制开发，通用性较差，难以适应复杂的科学实验流程。这阻碍了高通量科学研究和自主实验室的发展。

核心思路：Owl-AuraID的核心思路是模仿人类专家操作仪器的过程，直接通过GUI进行控制。它将仪器操作视为一种技能，通过学习和模仿人类专家的操作，实现对仪器的自动化控制。这种方法避免了对底层API的依赖，提高了系统的通用性和可扩展性。

技术框架：Owl-AuraID采用软硬件协同的具身智能体系统架构。该系统包含两个主要类型的技能：Type-1技能负责GUI操作，例如点击按钮、输入文本等；Type-2技能负责数据分析，例如光谱数据处理、图像分析等。这些技能被集成到端到端的工作流程中，实现从样品处理到数据分析的自动化。整体流程包括：任务规划、技能选择、GUI操作执行、数据采集和分析、结果反馈等。

关键创新：Owl-AuraID最重要的技术创新点在于其GUI原生操作范式。与传统的基于API的自动化方法不同，Owl-AuraID直接通过GUI与仪器进行交互，无需了解底层的仪器控制协议。这使得系统能够适应各种具有GUI界面的仪器，大大提高了通用性和可扩展性。此外，该系统还采用了技能为中心的框架，将复杂的仪器操作分解为一系列可重用的技能，方便进行组合和扩展。

关键设计：Owl-AuraID的关键设计包括：1) 使用计算机视觉技术识别GUI元素，例如按钮、文本框等；2) 采用强化学习或模仿学习算法训练智能体，使其能够根据任务目标自动选择和执行GUI操作；3) 构建技能库，包含各种常用的仪器操作技能和数据分析技能；4) 设计灵活的工作流程引擎，支持用户自定义实验流程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Owl-AuraID在十类精密仪器上进行了测试，包括FTIR、NMR、AFM和TGA等，涵盖了多模态光谱分析、显微成像和晶体学分析等多种工作流程。实验结果表明，Owl-AuraID能够成功完成各种复杂的仪器操作和数据分析任务，证明了其广泛的适用性和有效性。具体性能数据和对比基线在论文中进行了详细描述。

🎯 应用场景

Owl-AuraID可应用于各种需要高通量表征和自动化控制的科学研究领域，例如材料科学、化学、生物学等。它可以用于构建自主实验室，提高实验效率和数据质量，加速科学发现。此外，该系统还可以用于远程控制科学仪器，方便科学家进行远程实验和合作研究。

📄 摘要（原文）

Scientific discovery increasingly depends on high-throughput characterization, yet automation is hindered by proprietary GUIs and the limited generalizability of existing API-based systems. We present Owl-AuraID, a software-hardware collaborative embodied agent system that adopts a GUI-native paradigm to operate instruments through the same interfaces as human experts. Its skill-centric framework integrates Type-1 (GUI operation) and Type-2 (data analysis) skills into end-to-end workflows, connecting physical sample handling with scientific interpretation. Owl-AuraID demonstrates broad coverage across ten categories of precision instruments and diverse workflows, including multimodal spectral analysis, microscopic imaging, and crystallographic analysis, supporting modalities such as FTIR, NMR, AFM, and TGA. Overall, Owl-AuraID provides a practical, extensible foundation for autonomous laboratories and illustrates a path toward evolving laboratory intelligence through reusable operational and analytical skills. The code are available at https://github.com/OpenOwlab/AuraID.