“智能+自动化”赋能产业升级，智慧实验室群英荟萃

　　在上一篇《“智能+自动化” 双轮驱动，智慧实验室赋能多领域》中，我们围绕智慧实验室的核心定位、行业发展背景及国家层面的政策引导、标准体系建设等内容展开了阐述。随着“人工智能+”行动的深入推进，智慧实验室已从概念探索阶段迈入“自动化落地、局部AI赋能”的实践期，但其技术边界与应用场景仍需结合行业实际，进一步厘清。当前多数场景下， “自动化流程+数字化管理”仍是智慧实验室的核心支撑，真正具备机器学习、自主决策能力的AI应用仅在特定研发领域崭露头角，这一现状也决定了智慧实验室的发展需遵循“需求导向、循序渐进”的原则。

　　2025年8月26日，国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，为智慧实验室的技术迭代与场景拓展提供了明确政策指引。《意见》明确提出，要“支持智能化研发工具和平台推广应用”，尤其强调人工智能与生物制造、量子科技、6G等领域的 技术协同创新，而智慧实验室作为科研与检测的核心基础设施，是这些协同创新的重要载体。从发展目标来看，《意见》设定的“2027年新一代智能终端应用普及率超70%”和“2030年全面赋能高质量发展”等阶段目标，既为智慧实验室的自动化设备升级、数字化系统建设划定了时间节点，也为AI技术在实验室场景的深度渗透预留了发展空间。

　　事实上，当前智慧实验室在我国已形成多细分领域落地的格局：环境监测领域的水质自动化检测、食品行业的添加剂/农兽药快速筛查、制药领域的催化剂高通量研发、医学检验领域的样本流水线处理等，均已实现机器替代人工的基础目标。但需意识到的一点：这些场景中，90%以上的智慧化源于”预设程序控制”，例如样品前处理的自动移液、检测仪器的参数固定运行、数据的自动上传归档等，本质是自动化的延伸；仅有不足10%的场景真正融入AI技术，且多集中于研发流程的“智能调度”与“结果预判”，尚未形成全流程AI赋能的成熟模式。这种自动化为主、AI为辅的现状，既是当前技术水平的客观体现，也为未来智慧实验室的升级明确了发力方向。

建立智慧实验室的意义

　　在实验室建设“自动化、数字化、微型化、模块化”的全球趋势下，智慧实验室的核心价值在于“解决传统实验室的效率瓶颈与安全隐患”，并为未来AI技术的深度应用搭建基础框架。从应用场景来看，智慧实验室可分为“分析测试类”与“研发制备类”两大阵营：前者涵盖医院检验科、环境监测实验室、食品检验室、第三方检测实验室等，核心需求是 “高效、精准、可追溯”；后者聚焦制药、有机合成、催化剂研发等领域，核心需求是 “缩短研发周期、降低试错成本”。尽管两类实验室的功能定位不同，但智慧化改造均能针对性解决传统模式的痛点：

　　从效率层面看，传统实验室的样品检测往往受限于“人工操作的低效率与高重复性”， 以水质检测为例：单一样品的前处理（移液、离心、显色）需人工操作30余步，耗时约2小时，且一批次最多处理20个样品；而智慧实验室通过自动化工作站整合加样臂、离心机、氮吹仪等设备，可实现“样品自动上样-前处理-检测-数据上传”全流程无人值守，单批次处理量提升至100个以上，耗时缩短至40分钟，效率提升超3倍。对于研发类实验室而言，传统催化剂筛选需人工尝试不同配方与反应条件，每年仅能完成约500组实验；智慧实验室结合高通量设备与AI辅助决策，可将实验量提升至每年5000组以上，且能通过AI模型预判高潜力配方，大幅降低无效实验占比。

　　从质量与安全层面看，传统实验室的人工操作易引入人为误差与数据造假风险，以食品检测为例，人工移液的精度误差可能导致防腐剂含量检测结果偏差超10%，而数据记录依赖纸质台账，易出现篡改、遗漏等问题；智慧实验室通过 “全程录像监控+数据实时上传至云端”，可实现每一步操作的可追溯，且自动化设备的移液精度能控制在 ±1%以内，检测结果的重复性与准确性显著提升。同时，对于涉及潜在危险样品的应用场景，如医院检验科的血液样本、环境实验室的有毒污染物，智慧实验室的无人化操作可避免实验人员直接接触风险物质，降低职业暴露风险。某三甲医院检验科数据显示，引入自动化流水线后，医护人员与高危样本的接触频次下降90%，职业安全事故发生率降至零。

　　此外，智慧实验室的数字化管理还能解决传统实验室“资源调度难、合规性成本高” 的问题。例如，通过 LIMS 系统（实验室信息管理系统），可实时监控仪器使用率、试剂耗材库存，自动提醒设备校准与耗材补货，避免因仪器闲置或耗材短缺影响实验进度；同时，系统可自动生成符合GLP(药品非临床研究质量管理规范）、CNAS（实验室认可标准）的检测报告，减少人工整理报告的时间成本。智慧实验室的数字化管理在某第三方检测机构应用后，报告审核周期从3天缩短至1天，合规性检查通过率从85%提升至100%。

智慧实验室的主要分类

　　根据仪器企业的技术路线与应用场景差异，智慧实验室可分为五大类。需特别说明的是，除“合成与制备智慧实验室”的部分场景外，其余类别均以 “自动化+数字化” 为核心技术支撑，AI仅作为辅助功能存在，且应用范围相对有限：

数字化实验室数据管理系统

　　这类智慧实验室的核心是 “以数据为核心的数字化管理”，通过整合物联网（IoT）、分布式存储、边缘计算等技术，实现实验室“人、机、料、法、环”全要素的数字化管控，部分系统会融入基础AI算法（如数据分类、异常值识别）辅助管理决策。其代表企业为普析，主打产品为数字化实验室数据管理系统（LIMS 系统），具体功能涵盖三大模块：

　　1.设备互联与数据采集：通过物联网模块对接色谱仪、光谱仪、pH 计等检测仪器，实现实验数据的自动采集与实时上传，避免人工录入的数据误差；同时可实时监控仪器运行状态（如柱温、流速、压力），当参数超出设定范围时自动报警，提醒实验人员及时处理。

　　2.样品与流程管理：从样品接收开始，为每个样品分配唯一二维码，全程追踪样品的存储位置、检测进度、报告状态；支持自定义检测流程，自动分配检测任务至对应仪器与人员，避免任务遗漏或重复分配。

　　3.合规性与溯源管理：自动记录实验人员的操作日志、仪器校准记录、试剂耗材的批次信息，生成完整的溯源链条；支持按 GLP、CNAS 等标准自动生成检测报告，且报告内容不可篡改，满足监管部门的飞行检查要求。

　　这类系统的优势在于“轻量化部署”，即无需替换实验室原有仪器，仅通过软件与硬件接口即可实现升级，因此不与仪器生产企业形成竞争，反而可通过“仪器+系统”的合作模式实现共赢。但需注意的是，这类系统的集成度相对较弱，无法实现“设备与设备间的联动控制”（如前处理设备与检测仪器的自动衔接），仅能满足基础的数字化管理需求。

图1 普析数字化实验室数据管理系统

食品检测智慧实验室

　　食品检测智慧实验室以“解决食品行业高批量、高风险污染物检测需求”为核心，由“自动化前处理设备+控制软件+分析仪器（色谱、质谱、光谱等）”组成，通过程序化控制实现“样品前处理-检测-数据分析”的全流程自动化，核心技术亮点在于“前处理的模块化整合”，暂未引入复杂AI算法。

图2 睿科ISP系列多功能样品制备工作站

　　代表企业为睿科，其核心产品黑灯实验室ISP系列多功能样品制备工作站，该工作站集成了30+核心模块，涵盖自动称重、自动移液、固相萃取（SPE）、QuEChERS净化、氮吹浓缩、离心分离等食品检测前处理的关键步骤。在检测过程中，可根据不同检测项目，如农药残留、兽药残留、食品添加剂自动切换流程：如检测食品中的苯甲酸钠时，系统可自动完成“样品称量→提取液添加→振荡混匀→离心分离→固相萃取净化→氮吹定容”全步骤，无需人工干预。同时，工作站支持24小时无人值守运行，单批次可处理96个样品，较传统人工处理效率提升8倍；且通过标准化操作，检测结果的相对标准偏差（RSD）控制在3%以内，远低于人工操作的10%偏差率。

　　在实际应用中，睿科的食品检测智慧实验室已落地胖东来超市的食品安全检测中心，主要用于生鲜食品、预包装食品的添加剂与污染物筛查。例如，针对蔬菜中的农药残留检测，传统人工模式需4小时出结果，而智慧实验室仅需1小时，且每天可检测样品量从50份提升至400份，有效保障了超市食品的上架安全。此外，该系统还可适配药品、环境样品的检测，某药品检验机构应用后，完成一批次药品中重金属的检测时间从8小时缩短至2.5小时，且检测成本降低20%。

水质监测智慧实验室

　　水质监测智慧实验室是环境领域智慧化改造的重点方向，核心目标是将水质 HJ（环境）检测标准转化为自动化流程，解决传统水质监测中 “人工操作强度大、数据时效性差” 的问题。这类实验室由“自动化前处理设备+光谱分析仪器+智能控制软件”组成，部分系统会融入“数据趋势分析”的基础AI功能（如预测水质指标变化趋势），但核心仍依赖自动化技术。目前，该领域已获国家政策重点支持，多个省份将其纳入生态环境监测能力建设重点，并通过中央水污染防治资金予以补贴，主流代表企业包括睿科、北裕、谱育科技等，各自技术路线略有差异：

　　1. 睿科：柔性功能岛整合多流程

　　睿科的水质分析智慧实验室采用 “柔性功能岛” 设计，将水质检测的前处理、分析、数据上传拆分为多个模块化单元（如加样功能岛、显色功能岛、光谱检测功能岛），通过六轴机器人与AGV（自动导引车）实现单元间的样品转运，可支持地表水、地下水、废水等不同类型样品的全流程检测。以《GB 5749-2022 生活饮用水卫生标准》要求的 常规九项指标：pH值、浑浊度、COD、余氯、细菌总数等检测为例，系统可实现：

　　样品自动分拣：AGV 将不同来源的水样（如管网水、末梢水）运至对应检测单元，避免交叉污染；

　　高精度加样：加样臂的精度达1μL，确保显色反应的试剂用量精准；

　　实时光谱检测：通过紫外-可见分光光度计自动检测显色后的样品，数据实时上传至环境监测平台；

　　跨空间物流：AGV可在不同楼层的实验室间转运样品，适配大型监测中心的多区域布局。

　　该系统已在环境监测总站厦门实验室应用，每天可完成800份水样的九项指标检测，较传统人工模式（200份/天）效率提升3倍，且检测结果的合格率与国家质控样品的比对符合率达100%。

图3 睿科水质分析智慧实验室

　　2. 北裕：无人化系统适配应急场景

　　北裕的智慧无人实验室系统聚焦全流程无人化，通过整合宝德流动注射仪（FIA）、自动采样器、在线监测仪等设备，实现水质监测从“样品采集”到“报告生成”的无人干预。其核心创新点在于“应急监测适配性”，即系统可在公共卫生事件发生时，快速部署于临时监测站点，通过远程控制实现样品的自动检测。在2023年杭州亚运会期间，该系统被应用于亚运村饮用水管网末梢水监测，设置了12个临时监测点，每天自动完成6次水样采集与检测，数据实时传输至亚运会食品安全保障中心；相较于传统人工采样，监测频次提升1倍，且避免了人员频繁出入亚运核心区的不便，同时检测结果的偏差率控制在2%以内，为赛事供水安全提供了保障。此外，该系统已在中国环境监测总站、江苏生态环境监测中心等机构落地，用于长江、太湖等流域的常态化水质监测。需要提及的是，北裕的智慧无人分析检测系统，被分析测试百科网认定为细分龙头产品。

　　图4 北裕在生态环境监测中心建设的智慧无人实验室

　　3. 谱育科技：全流水线兼容多品牌仪器

　　谱育科技的全自动实验室4.0分析技术平台以“高兼容性”为核心优势，最初设计仅接入自有品牌的分析仪器，如原子吸收光谱仪、离子色谱仪等，但在实际应用中，为适配客户原有设备，已实现与安捷伦、赛默飞等国际品牌仪器的对接。平台涵盖样品自动分转、自动前处理、多因子多流水线自动分析三大模块，可同时检测水质中的重金属、阴离子、有机污染物等20余项指标。某省环境监测中心应用后，多因子检测效率提升3倍，且因兼容原有仪器，避免了设备替换的额外成本（约节省150万元）；同时，平台的“异常数据自动复核”功能（基础AI算法）可识别检测结果中的异常值，并自动启动重复检测，复核准确率达95%，减少了人工复核的工作量。

图5 谱育科技的全自动实验室4.0分析技术平台

合成与制备智慧实验室

　　这类实验室是当前智慧实验室中“AI应用最集中”的领域，主要服务于制药、有机合成、催化剂研发、合成生物学等研发场景，核心目标是“通过AI辅助决策缩短研发周期、提升研发成功率”。与其他类别不同，其技术核心不仅是自动化设备，更包括“AI算法模型”，即通过机器学习分析实验数据，预判实验趋势、优化实验参数，形成“理论预测 -实验验证-数据反馈-模型迭代”的闭环。目前，国内代表性企业包括汇像、欧世盛、镁伽、晶泰科技等，各自聚焦的细分领域与AI应用模式有所差异：

　　1. 汇像：AI + 机器视觉赋能催化剂研发

　　汇像的核心技术路线是“AI +机器视觉”，其智能催化合成自动化系统整合了高通量合成仪、表征设备（XRD、BET）、机器视觉相机与AI大模型，实现催化剂“制备-表征-评价” 全流程自动化与智能化。具体而言，系统通过机器视觉相机实时捕捉催化剂合成过程中的形貌变化，如颗粒大小、颜色，并将数据传输至AI模型；AI模型基于历史数据，通过主动学习策略研究催化剂的构效关系，进而精准调控合成参数，如反应温度、原料配比、焙烧时间，实现原子尺度上活性位点结构的优化。

　　在某药企的抗癌药物中间体研发项目中，该系统通过AI模型预判了3种高活性催化剂配方，将中间体的合成收率从65%提升至88%，研发周期从6个月缩短至2个月；同时，系统每天可完成200+组催化剂筛选实验，较传统人工效率提升19倍。此外，该系统还应用于新能源领域的燃料电池催化剂研发，通过AI优化铂基催化剂的成分比例，将催化剂的利用率提升30%，大幅降低了燃料电池的生产成本。

图6 汇像智能催化合成自动化系统

　　2. 欧世盛：AI 闭环打通干湿实验室壁垒

　　欧世盛与中国科学院大连化物所、厦门大学合作，提出“三步走”战略，构建催化剂研发的“AI+自动化” 闭环：第一步，开发高效的催化剂评价单步反应装置，实现反应条件的精准控制，如温度±0.1℃、压力±0.01MPa；第二步，搭建高通量催化剂合成平台，可同时合成96种不同配方的催化剂样品；第三步，引入AI反馈系统，前端AI软件通过数学概率模型分析历史实验数据，推算不同合成路径的可行性与反应趋势，筛选并排除低概率反应，将有效实验占比从30%提升至75%。

　　该系统的核心突破在于打通干湿实验室壁垒——干实验室（AI模型计算）与湿实验室（实际实验验证）的数据实时互通，AI模型根据实验结果动态调整预测参数，形成闭环迭代。在甲醇制烯烃（MTO）催化剂研发中，该系统通过AI筛选出3种高选择性配方，烯烃选择性从80%提升至92%，且反应寿命从100小时延长至300小时；目前，该技术已推进到中试阶段，在某化工企业的中试装置中实现稳定运行，标志着“AI for Science”在传统化工领域的实质性落地。

图7 欧世盛的高通量系列新产品——全自动高通量催化剂合成工作站

　　3. 镁伽：AI+生物学构建研发平台

　　镁伽的核心定位是研发平台服务商，不仅提供自动化硬件，如 Auflo液体工作站、细胞培养箱等，更聚焦构建“自动化+ AI +生物学”的一体化研发平台：镁伽鲲鹏实验室3.0。该平台整合了实验执行、数据管理、AI分析三大模块：实验执行层通过自动化设备完成细胞培养、基因编辑、高通量筛选等操作；数据管理层整合多源数据，如实验参数、检测结果、文献数据，构建标准化数据库；AI分析层通过机器学习模型实现 “实验方案优化” 与“结果预判”，例如在CAR-T细胞治疗研发中，AI模型可根据患者的细胞特性，预判最优的CAR-T细胞制备参数，如病毒感染复数、培养时间，提升治疗效果。 在某生物药企的CAR-T细胞制备项目中，该平台通过自动化流程将细胞制备的污染率从5%降至0.1%，且制备周期从7天缩短至5天；同时，AI模型预判的细胞扩增效率与实际结果的吻合度达90%，大幅减少了试错成本。此外，平台还应用于新药筛选领域，某药企通过该平台筛选了10万+种化合物，AI模型预判的200种高活性化合物中，85%在后续实验中验证有效，新药筛选效率提升4倍。

图8 镁伽的Auflo液体工作站系列

　　4. 晶泰科技：多行业适配的自动化+ AI方案

　　晶泰科技的智慧实验室解决方案覆盖石油化工、新能源、新材料、药物研发等多个行业，核心产品包括智慧实验室一站式建设服务、自动化实验岛、机器人工作站（如 XmartChem®智能合成工作站、ChemPlus®桌面型固体加样仪）。其AI应用聚焦 “特定场景的参数优化”，例如在中药新药研发中，针对某经典方剂的提取工艺，AI模型通过模拟不同提取温度、时间、溶剂比例对有效成分得率的影响，最终确定最优工艺参数，使有效成分得率提升20%，且提取时间缩短30%；在电池材料研发中，AI模型预判了锂电池正极材料的最优掺杂比例，将材料的循环寿命从1000次提升至1500次。

　　目前，晶泰科技已为多家企业落地定制化智慧实验室：为某石油化工企业搭建的催化剂研发实验室，通过 AI 辅助筛选，将催化剂的研发周期从1年缩短至4个月；为某新能源企业搭建的电池材料制备实验室，实现了从原料混合到性能表征的全流程自动化，每天可完成50组材料样品的制备与检测，较传统人工提升10倍。

图9 晶泰创建的中药新药智慧实验室

医学与公共卫生领域智慧实验室

　　这类实验室分为“医院检验科智慧实验室”与“疾控系统智慧实验室”，核心需求是 “快速、安全、标准化”，技术支撑以“自动化流水线”为主，AI仅在部分数据处理环节（如异常结果识别）有初步应用，尚未涉及诊断决策：

　　1. 医院检验科智慧实验室

　　医院检验科的智慧化改造以“自动化流水线”为核心，通过整合样本自动分拣机、生化分析仪、免疫分析仪、血液分析仪等设备，实现“样本接收-离心-分拣-检测-报告生成” 全流程无人化。其核心价值在于“提升检测速度”与“保障人员安全”：一方面，临床检测对时效性要求极高，如急诊样本需 30 分钟内出结果，自动化流水线可大幅缩短检测周期。某三甲医院引入贝克曼DxI 9000免疫分析流水线后，每天处理样本量从2000份提升至5000份，急诊样本报告时间从2小时缩短至40分钟，有效避免了因结果滞后影响治疗；另一方面，检验科的样本，如血液、脑脊液、病毒样本，可能携带乙肝病毒、HIV病原体等，自动化操作可减少实验人员职业暴露风险。某医院数据显示，引入流水线后，医护人员的职业暴露风险下降90%，且样本交叉污染率从3%降至0.5%。

　　此外，部分实验室会引入基础AI功能辅助数据审核，如当检测结果超出参考范围时，AI系统会自动比对该患者的历史检测数据、临床诊断信息，判断是否为“生理性波动”或“检测误差”，并提醒检验医师复核，某医院应用后，数据审核效率提升50%，复核准确率达92%。

　　2. 疾控系统智慧实验室

　　疾控系统的智慧实验室聚焦“公共卫生监测”，核心任务之一是贯彻《GB 5749-2022 生活饮用水卫生标准》、《GB/T 5750-2022 生活饮用水标准检验方法》等国标，开展饮用水、食品、环境污染物的监测工作。这类实验室由疾控中心牵头建设，联合环境、市场监管等部门协同使用，技术特点是标准化检测流程+数据联网上报，以饮用水监测为例，某省疾控中心的智慧实验室整合了自动采样器、离子色谱仪、气相色谱-质谱联用仪等设备，可实现饮用水中全氟化合物PFAS、重金属、微生物等20余项指标的自动化检测。传统人工检测中，PFAS 检测需5天完成，且检测限为0.1ng/L；智慧实验室通过自动化前处理与高灵敏度检测仪器，24小时即可出结果，检测限降至0.01ng/L，符合最新国标要求。同时，实验室的数据可实时上传至国家疾控中心的“全国饮用水卫生监测信息系统”，为公共卫生决策提供实时数据支持。在某次饮用水 PFAS 超标事件中，该系统通过数据分析快速锁定污染源头，为应急处置争取了48小时关键时间。

　　此外，疾控智慧实验室还可应用于突发公共卫生事件的应急检测，如新冠病毒、诺如病毒检测，通过自动化核酸提取仪与实时荧光定量PCR仪，实现样本的快速检测，某疾控中心在诺如病毒暴发期间，每天可检测1000份样本，较传统人工（200份/天）效率提升4倍，有效助力疫情防控。

技术发力点与未来发展建议

　　当前智慧实验室的发展仍处于自动化普及、AI局部突破的阶段，未来要实现从自动化到智能化的跨越，需在技术、场景、标准三个层面协同发力，同时警惕AI概念滥用，避免“为AI而AI” 的形式主义：

　　技术层面：聚焦 AI 与自动化的深度融合

　　未来AI技术的发力点应集中在“解决自动化无法覆盖的复杂问题”，在分析检测领域，可通过机器学习优化检测参数（如色谱柱温、流动相比例），自动修正仪器漂移导致的误差，提升检测结果的稳定性；在研发领域，可强化AI对实验方案的自主优化能力，例如，在催化剂研发中，AI不仅能预判配方，还能根据实时实验结果动态调整反应条件，实现“实验-反馈-优化”的实时闭环；在实验室管理领域，可引入AI实现设备故障预警（通过分析设备运行数据预判故障风险）、耗材库存智能调度（根据实验需求预测耗材用量），进一步提升管理效率。

　　同时，需突破“AI模型的数据依赖” 瓶颈，当前多数AI模型需依赖海量历史数据训练，但部分小众领域（如稀有金属检测、新型材料研发）的数据积累不足，未来可通过 迁移学习、小样本学习等技术，减少AI对数据量的依赖，推动AI在更多细分场景的落地。

　　场景层面：拓展跨领域协同与应急适配

　　智慧实验室的场景拓展可向两个方向发力：一是跨领域协同，例如将食品检测与环境监测的智慧实验室技术融合，实现 “从农田到餐桌” 的全链条污染物监测；二是应急场景适配，开发可快速部署的移动智慧实验室，如车载式、集装箱式，用于突发性环境事件、公共卫生事件的现场检测，例如在地震灾区的水质应急监测中，移动实验室可在2小时内完成部署，实现水质指标的快速检测。

　　标准层面：构建智慧实验室的技术规范

　　当前智慧实验室的建设缺乏统一标准，不同企业的设备接口、数据格式存在不兼容的问题，导致出现“信息孤岛”。未来需由行业协会、科研机构牵头，制定智慧实验室的设备互联标准、数据传输标准和AI应用评价标准，例如规定自动化设备的通信协议、数据存储格式，明确AI模型的准确率、可靠性指标，确保不同品牌、不同场景的智慧实验室可实现数据互通与功能协同。

　　此外，还需理性看待AI的作用，智慧实验室的核心目标是提升效率、保障质量、降低风险，自动化是实现这一目标的基础，AI是优化手段而非唯一路径。在技术选择上，应遵循需求导向：对于重复操作的场景，如前处理、加样、清洗等环节，自动化即可满足需求，无需强行引入AI；对于需要复杂决策的场景，如研发参数优化，就需要逐步引入AI技术，确保技术落地与实际需求相匹配，真正实现“以技术赋能产业，而非以概念炒作市场”。

（注：本文厂家出现顺序不分先后）