自主合成实验室通过整合计划、制造、测量和分析的循环流程，有望显著提高材料合成的效率。然而，该领域仍面临诸多挑战，尤其是在如何优化实验室的可及性、准确性和效率方面。
文章提出了“人在回路”（human-on-the-loop）策略，强调通过灵活的机器人、专业的人工智能和人类专家的协同合作，实现自主实验室的高效运行。这种策略不仅能够利用机器的高效性和数据处理能力，还能借助人类专家的直觉和经验，从而更好地应对复杂多变的合成任务。
研究还讨论了如何通过优化反应条件的描述方式（如引入更具合成相关性的特征）进一步提升条件集搜索效率。此外，这种平衡策略不仅适用于化学合成领域，还可推广到材料加工、药物配方优化等其他需要结合自动化和人类专业知识的场景。
未来的研究方向可能包括进一步探索自主实验室在更大尺度、多元素系统以及非平衡条件下的应用，以推动化学和材料科学的发展。