力学超材料实验面临由变量组合与目标冲突所导致的非线性高维空间挑战。研发了自进化实验力学家ExMech，以“能做”的机器人身体来保障实验数据生产的标准化，以“能想”的AI大脑来保障实验数据分析的精准化，以“边做边想”的自进化范式开展力学实验。以板晶格材料的3变量3目标优化问题为教学示范，ExMech仅用25次迭代就建立了帕累托解集，实验效率提升了370倍。在材料性能优化方面，若以不牺牲轻量化指标为前提，压缩屈服强度、剪切屈服强度两项力学指标分别提升了15.6%、12.0%；若允许牺牲13.2%轻量化指标，两项力学指标分别提升了158.5%、194.8%。在力学机理发现方面，通过分析变量-目标关系以及失效模式，揭示了一种板梁协同增强机制。发表在Nature Communications。获国家自然科学基金、上海自然科学基金、重庆自然科学基金、国家重点研发计划的项目支持。