科学研究长期以来由人类主导，通过不断积累证据、调整研究问题、方法与结论，推动新知识与变革性技术的产生。随着AI技术的发展，基于大语言模型（LLM）的智能体开始涉足科研领域，且角色逐渐从辅助预定义研究工作流向更自主的方向拓展。此次在arXiv平台发布的题为《End-to-end autonomous scientific discovery on a real optical platform》的研究，重点关注端到端自主科学发现这一前沿课题。研究指出，当前LLM智能体虽已迈出超越传统科研辅助角色的步伐，但尚未有相关成果能够在真实光学平台上展示完整的端到端自主科学发现能力。该研究的发布，为AI驱动自主科研的发展梳理了当前的阶段性进展与核心瓶颈，为后续研究明确了探索方向，有望进一步推动AI技术与科学研究的深度融合，加速科研创新的进程。