机器人辅助科学研究（Robot-Assisted Scientific Research）是指利用智能机器人系统协助或部分替代人类科研人员完成实验操作、数据分析等科学探索任务的技术范式。这类系统通常集成了精密机械控制、环境感知、自主决策等能力，能够执行重复性实验操作、危险环境探测或高精度测量等传统人工难以完成的任务。其核心技术包括机器人运动规划、多模态传感器融合以及人机协作接口设计，在材料科学、生物医学、天体物理等前沿领域展现出独特价值。
从产品开发视角看，机器人辅助科研系统正经历从单一功能设备向智能化科研平台的演进。现代系统已能通过机器学习算法自主优化实验参数，如化学实验机器人可基于贝叶斯优化自动调整反应条件，天文观测机器人能根据气象数据动态调整观测计划。这类产品的设计需特别关注领域知识的模块化封装、异常处理机制的鲁棒性，以及与现有科研仪器的标准化对接。值得关注的是，2023年Nature刊载的《Autonomous chemical research with large language models》已展示了语言模型与实验机器人协同工作的新范式。