“智能+自動化”賦能產業升級，智慧實驗室群英薈萃

　　在上一篇《“智能+自動化” 雙輪驅動，智慧實驗室賦能多領域》中，我們圍繞智慧實驗室的核心定位、行業發展背景及國家層面的政策引導、標準體系建設等內容展開了闡述。隨著“人工智能+”行動的深入推進，智慧實驗室已從概念探索階段邁入“自動化落地、局部AI賦能”的實踐期，但其技術邊界與應用場景仍需結合行業實際，進一步厘清。當前多數場景下， “自動化流程+數字化管理”仍是智慧實驗室的核心支撐，真正具備機器學習、自主決策能力的AI應用僅在特定研發領域嶄露頭角，這一現狀也決定了智慧實驗室的發展需遵循“需求導向、循序漸進”的原則。

　　2025年8月26日，國務院印發的《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，為智慧實驗室的技術迭代與場景拓展提供了明確政策指引。《意見》明確提出，要“支持智能化研發工具和平臺推廣應用”，尤其強調人工智能與生物制造、量子科技、6G等領域的 技術協同創新，而智慧實驗室作為科研與檢測的核心基礎設施，是這些協同創新的重要載體。從發展目標來看，《意見》設定的“2027年新一代智能終端應用普及率超70%”和“2030年全面賦能高質量發展”等階段目標，既為智慧實驗室的自動化設備升級、數字化系統建設劃定了時間節點，也為AI技術在實驗室場景的深度滲透預留了發展空間。

　　事實上，當前智慧實驗室在我國已形成多細分領域落地的格局：環境監測領域的水質自動化檢測、食品行業的添加劑/農獸藥快速篩查、制藥領域的催化劑高通量研發、醫學檢驗領域的樣本流水線處理等，均已實現機器替代人工的基礎目標。但需意識到的一點：這些場景中，90%以上的智慧化源于”預設程序控制”，例如樣品前處理的自動移液、檢測儀器的參數固定運行、數據的自動上傳歸檔等，本質是自動化的延伸；僅有不足10%的場景真正融入AI技術，且多集中于研發流程的“智能調度”與“結果預判”，尚未形成全流程AI賦能的成熟模式。這種自動化為主、AI為輔的現狀，既是當前技術水平的客觀體現，也為未來智慧實驗室的升級明確了發力方向。

建立智慧實驗室的意義

　　在實驗室建設“自動化、數字化、微型化、模塊化”的全球趨勢下，智慧實驗室的核心價值在于“解決傳統實驗室的效率瓶頸與安全隱患”，并為未來AI技術的深度應用搭建基礎框架。從應用場景來看，智慧實驗室可分為“分析測試類”與“研發制備類”兩大陣營：前者涵蓋醫院檢驗科、環境監測實驗室、食品檢驗室、第三方檢測實驗室等，核心需求是 “高效、精準、可追溯”；后者聚焦制藥、有機合成、催化劑研發等領域，核心需求是 “縮短研發周期、降低試錯成本”。盡管兩類實驗室的功能定位不同，但智慧化改造均能針對性解決傳統模式的痛點：

　　從效率層面看，傳統實驗室的樣品檢測往往受限于“人工操作的低效率與高重復性”， 以水質檢測為例：單一樣品的前處理（移液、離心、顯色）需人工操作30余步，耗時約2小時，且一批次最多處理20個樣品；而智慧實驗室通過自動化工作站整合加樣臂、離心機、氮吹儀等設備，可實現“樣品自動上樣-前處理-檢測-數據上傳”全流程無人值守，單批次處理量提升至100個以上，耗時縮短至40分鐘，效率提升超3倍。對于研發類實驗室而言，傳統催化劑篩選需人工嘗試不同配方與反應條件，每年僅能完成約500組實驗；智慧實驗室結合高通量設備與AI輔助決策，可將實驗量提升至每年5000組以上，且能通過AI模型預判高潛力配方，大幅降低無效實驗占比。

　　從質量與安全層面看，傳統實驗室的人工操作易引入人為誤差與數據造假風險，以食品檢測為例，人工移液的精度誤差可能導致防腐劑含量檢測結果偏差超10%，而數據記錄依賴紙質臺賬，易出現篡改、遺漏等問題；智慧實驗室通過 “全程錄像監控+數據實時上傳至云端”，可實現每一步操作的可追溯，且自動化設備的移液精度能控制在 ±1%以內，檢測結果的重復性與準確性顯著提升。同時，對于涉及潛在危險樣品的應用場景，如醫院檢驗科的血液樣本、環境實驗室的有毒污染物，智慧實驗室的無人化操作可避免實驗人員直接接觸風險物質，降低職業暴露風險。某三甲醫院檢驗科數據顯示，引入自動化流水線后，醫護人員與高危樣本的接觸頻次下降90%，職業安全事故發生率降至零。

　　此外，智慧實驗室的數字化管理還能解決傳統實驗室“資源調度難、合規性成本高” 的問題。例如，通過 LIMS 系統（實驗室信息管理系統），可實時監控儀器使用率、試劑耗材庫存，自動提醒設備校準與耗材補貨，避免因儀器閑置或耗材短缺影響實驗進度；同時，系統可自動生成符合GLP(藥品非臨床研究質量管理規范）、CNAS（實驗室認可標準）的檢測報告，減少人工整理報告的時間成本。智慧實驗室的數字化管理在某第三方檢測機構應用后，報告審核周期從3天縮短至1天，合規性檢查通過率從85%提升至100%。

智慧實驗室的主要分類

　　根據儀器企業的技術路線與應用場景差異，智慧實驗室可分為五大類。需特別說明的是，除“合成與制備智慧實驗室”的部分場景外，其余類別均以 “自動化+數字化” 為核心技術支撐，AI僅作為輔助功能存在，且應用范圍相對有限：

數字化實驗室數據管理系統

　　這類智慧實驗室的核心是 “以數據為核心的數字化管理”，通過整合物聯網（IoT）、分布式存儲、邊緣計算等技術，實現實驗室“人、機、料、法、環”全要素的數字化管控，部分系統會融入基礎AI算法（如數據分類、異常值識別）輔助管理決策。其代表企業為普析，主打產品為數字化實驗室數據管理系統（LIMS 系統），具體功能涵蓋三大模塊：

　　1.設備互聯與數據采集：通過物聯網模塊對接色譜儀、光譜儀、pH 計等檢測儀器，實現實驗數據的自動采集與實時上傳，避免人工錄入的數據誤差；同時可實時監控儀器運行狀態（如柱溫、流速、壓力），當參數超出設定范圍時自動報警，提醒實驗人員及時處理。

　　2.樣品與流程管理：從樣品接收開始，為每個樣品分配唯一二維碼，全程追蹤樣品的存儲位置、檢測進度、報告狀態；支持自定義檢測流程，自動分配檢測任務至對應儀器與人員，避免任務遺漏或重復分配。

　　3.合規性與溯源管理：自動記錄實驗人員的操作日志、儀器校準記錄、試劑耗材的批次信息，生成完整的溯源鏈條；支持按 GLP、CNAS 等標準自動生成檢測報告，且報告內容不可篡改，滿足監管部門的飛行檢查要求。

　　這類系統的優勢在于“輕量化部署”，即無需替換實驗室原有儀器，僅通過軟件與硬件接口即可實現升級，因此不與儀器生產企業形成競爭，反而可通過“儀器+系統”的合作模式實現共贏。但需注意的是，這類系統的集成度相對較弱，無法實現“設備與設備間的聯動控制”（如前處理設備與檢測儀器的自動銜接），僅能滿足基礎的數字化管理需求。

圖1 普析數字化實驗室數據管理系統

食品檢測智慧實驗室

　　食品檢測智慧實驗室以“解決食品行業高批量、高風險污染物檢測需求”為核心，由“自動化前處理設備+控制軟件+分析儀器（色譜、質譜、光譜等）”組成，通過程序化控制實現“樣品前處理-檢測-數據分析”的全流程自動化，核心技術亮點在于“前處理的模塊化整合”，暫未引入復雜AI算法。

圖2 睿科ISP系列多功能樣品制備工作站

　　代表企業為睿科，其核心產品黑燈實驗室ISP系列多功能樣品制備工作站，該工作站集成了30+核心模塊，涵蓋自動稱重、自動移液、固相萃取（SPE）、QuEChERS凈化、氮吹濃縮、離心分離等食品檢測前處理的關鍵步驟。在檢測過程中，可根據不同檢測項目，如農藥殘留、獸藥殘留、食品添加劑自動切換流程：如檢測食品中的苯甲酸鈉時，系統可自動完成“樣品稱量→提取液添加→振蕩混勻→離心分離→固相萃取凈化→氮吹定容”全步驟，無需人工干預。同時，工作站支持24小時無人值守運行，單批次可處理96個樣品，較傳統人工處理效率提升8倍；且通過標準化操作，檢測結果的相對標準偏差（RSD）控制在3%以內，遠低于人工操作的10%偏差率。

　　在實際應用中，睿科的食品檢測智慧實驗室已落地胖東來超市的食品安全檢測中心，主要用于生鮮食品、預包裝食品的添加劑與污染物篩查。例如，針對蔬菜中的農藥殘留檢測，傳統人工模式需4小時出結果，而智慧實驗室僅需1小時，且每天可檢測樣品量從50份提升至400份，有效保障了超市食品的上架安全。此外，該系統還可適配藥品、環境樣品的檢測，某藥品檢驗機構應用后，完成一批次藥品中重金屬的檢測時間從8小時縮短至2.5小時，且檢測成本降低20%。

水質監測智慧實驗室

　　水質監測智慧實驗室是環境領域智慧化改造的重點方向，核心目標是將水質 HJ（環境）檢測標準轉化為自動化流程，解決傳統水質監測中 “人工操作強度大、數據時效性差” 的問題。這類實驗室由“自動化前處理設備+光譜分析儀器+智能控制軟件”組成，部分系統會融入“數據趨勢分析”的基礎AI功能（如預測水質指標變化趨勢），但核心仍依賴自動化技術。目前，該領域已獲國家政策重點支持，多個省份將其納入生態環境監測能力建設重點，并通過中央水污染防治資金予以補貼，主流代表企業包括睿科、北裕、譜育科技等，各自技術路線略有差異：

　　1. 睿科：柔性功能島整合多流程

　　睿科的水質分析智慧實驗室采用 “柔性功能島” 設計，將水質檢測的前處理、分析、數據上傳拆分為多個模塊化單元（如加樣功能島、顯色功能島、光譜檢測功能島），通過六軸機器人與AGV（自動導引車）實現單元間的樣品轉運，可支持地表水、地下水、廢水等不同類型樣品的全流程檢測。以《GB 5749-2022 生活飲用水衛生標準》要求的 常規九項指標：pH值、渾濁度、COD、余氯、細菌總數等檢測為例，系統可實現：

　　?樣品自動分揀：AGV 將不同來源的水樣（如管網水、末梢水）運至對應檢測單元，避免交叉污染；

　　?高精度加樣：加樣臂的精度達1μL，確保顯色反應的試劑用量精準；

　　?實時光譜檢測：通過紫外-可見分光光度計自動檢測顯色后的樣品，數據實時上傳至環境監測平臺；

　　?跨空間物流：AGV可在不同樓層的實驗室間轉運樣品，適配大型監測中心的多區域布局。

　　該系統已在環境監測總站廈門實驗室應用，每天可完成800份水樣的九項指標檢測，較傳統人工模式（200份/天）效率提升3倍，且檢測結果的合格率與國家質控樣品的比對符合率達100%。

圖3 睿科水質分析智慧實驗室

　　2. 北裕：無人化系統適配應急場景

　　北裕的智慧無人實驗室系統聚焦全流程無人化，通過整合寶德流動注射儀（FIA）、自動采樣器、在線監測儀等設備，實現水質監測從“樣品采集”到“報告生成”的無人干預。其核心創新點在于“應急監測適配性”，即系統可在公共衛生事件發生時，快速部署于臨時監測站點，通過遠程控制實現樣品的自動檢測。在2023年杭州亞運會期間，該系統被應用于亞運村飲用水管網末梢水監測，設置了12個臨時監測點，每天自動完成6次水樣采集與檢測，數據實時傳輸至亞運會食品安全保障中心；相較于傳統人工采樣，監測頻次提升1倍，且避免了人員頻繁出入亞運核心區的不便，同時檢測結果的偏差率控制在2%以內，為賽事供水安全提供了保障。此外，該系統已在中國環境監測總站、江蘇生態環境監測中心等機構落地，用于長江、太湖等流域的常態化水質監測。需要提及的是，北裕的智慧無人分析檢測系統，被分析測試百科網認定為細分龍頭產品。

　　圖4 北裕在生態環境監測中心建設的智慧無人實驗室

　　3. 譜育科技：全流水線兼容多品牌儀器

　　譜育科技的全自動實驗室4.0分析技術平臺以“高兼容性”為核心優勢，最初設計僅接入自有品牌的分析儀器，如原子吸收光譜儀、離子色譜儀等，但在實際應用中，為適配客戶原有設備，已實現與安捷倫、賽默飛等國際品牌儀器的對接。平臺涵蓋樣品自動分轉、自動前處理、多因子多流水線自動分析三大模塊，可同時檢測水質中的重金屬、陰離子、有機污染物等20余項指標。某省環境監測中心應用后，多因子檢測效率提升3倍，且因兼容原有儀器，避免了設備替換的額外成本（約節省150萬元）；同時，平臺的“異常數據自動復核”功能（基礎AI算法）可識別檢測結果中的異常值，并自動啟動重復檢測，復核準確率達95%，減少了人工復核的工作量。

圖5 譜育科技的全自動實驗室4.0分析技術平臺

合成與制備智慧實驗室

　　這類實驗室是當前智慧實驗室中“AI應用最集中”的領域，主要服務于制藥、有機合成、催化劑研發、合成生物學等研發場景，核心目標是“通過AI輔助決策縮短研發周期、提升研發成功率”。與其他類別不同，其技術核心不僅是自動化設備，更包括“AI算法模型”，即通過機器學習分析實驗數據，預判實驗趨勢、優化實驗參數，形成“理論預測 -實驗驗證-數據反饋-模型迭代”的閉環。目前，國內代表性企業包括匯像、歐世盛、鎂伽、晶泰科技等，各自聚焦的細分領域與AI應用模式有所差異：

　　1. 匯像：AI + 機器視覺賦能催化劑研發

　　匯像的核心技術路線是“AI +機器視覺”，其智能催化合成自動化系統整合了高通量合成儀、表征設備（XRD、BET）、機器視覺相機與AI大模型，實現催化劑“制備-表征-評價” 全流程自動化與智能化。具體而言，系統通過機器視覺相機實時捕捉催化劑合成過程中的形貌變化，如顆粒大小、顏色，并將數據傳輸至AI模型；AI模型基于歷史數據，通過主動學習策略研究催化劑的構效關系，進而精準調控合成參數，如反應溫度、原料配比、焙燒時間，實現原子尺度上活性位點結構的優化。

　　在某藥企的抗癌藥物中間體研發項目中，該系統通過AI模型預判了3種高活性催化劑配方，將中間體的合成收率從65%提升至88%，研發周期從6個月縮短至2個月；同時，系統每天可完成200+組催化劑篩選實驗，較傳統人工效率提升19倍。此外，該系統還應用于新能源領域的燃料電池催化劑研發，通過AI優化鉑基催化劑的成分比例，將催化劑的利用率提升30%，大幅降低了燃料電池的生產成本。

圖6 匯像智能催化合成自動化系統

　　2. 歐世盛：AI 閉環打通干濕實驗室壁壘

　　歐世盛與中國科學院大連化物所、廈門大學合作，提出“三步走”戰略，構建催化劑研發的“AI+自動化” 閉環：第一步，開發高效的催化劑評價單步反應裝置，實現反應條件的精準控制，如溫度±0.1℃、壓力±0.01MPa；第二步，搭建高通量催化劑合成平臺，可同時合成96種不同配方的催化劑樣品；第三步，引入AI反饋系統，前端AI軟件通過數學概率模型分析歷史實驗數據，推算不同合成路徑的可行性與反應趨勢，篩選并排除低概率反應，將有效實驗占比從30%提升至75%。

　　該系統的核心突破在于打通干濕實驗室壁壘——干實驗室（AI模型計算）與濕實驗室（實際實驗驗證）的數據實時互通，AI模型根據實驗結果動態調整預測參數，形成閉環迭代。在甲醇制烯烴（MTO）催化劑研發中，該系統通過AI篩選出3種高選擇性配方，烯烴選擇性從80%提升至92%，且反應壽命從100小時延長至300小時；目前，該技術已推進到中試階段，在某化工企業的中試裝置中實現穩定運行，標志著“AI for Science”在傳統化工領域的實質性落地。

圖7 歐世盛的高通量系列新產品——全自動高通量催化劑合成工作站

　　3. 鎂伽：AI+生物學構建研發平臺

　　鎂伽的核心定位是研發平臺服務商，不僅提供自動化硬件，如 Auflo液體工作站、細胞培養箱等，更聚焦構建“自動化+ AI +生物學”的一體化研發平臺：鎂伽鯤鵬實驗室3.0。該平臺整合了實驗執行、數據管理、AI分析三大模塊：實驗執行層通過自動化設備完成細胞培養、基因編輯、高通量篩選等操作；數據管理層整合多源數據，如實驗參數、檢測結果、文獻數據，構建標準化數據庫；AI分析層通過機器學習模型實現 “實驗方案優化” 與“結果預判”，例如在CAR-T細胞治療研發中，AI模型可根據患者的細胞特性，預判最優的CAR-T細胞制備參數，如病毒感染復數、培養時間，提升治療效果。 在某生物藥企的CAR-T細胞制備項目中，該平臺通過自動化流程將細胞制備的污染率從5%降至0.1%，且制備周期從7天縮短至5天；同時，AI模型預判的細胞擴增效率與實際結果的吻合度達90%，大幅減少了試錯成本。此外，平臺還應用于新藥篩選領域，某藥企通過該平臺篩選了10萬+種化合物，AI模型預判的200種高活性化合物中，85%在后續實驗中驗證有效，新藥篩選效率提升4倍。

圖8 鎂伽的Auflo液體工作站系列

　　4. 晶泰科技：多行業適配的自動化+ AI方案

　　晶泰科技的智慧實驗室解決方案覆蓋石油化工、新能源、新材料、藥物研發等多個行業，核心產品包括智慧實驗室一站式建設服務、自動化實驗島、機器人工作站（如 XmartChem?智能合成工作站、ChemPlus?桌面型固體加樣儀）。其AI應用聚焦 “特定場景的參數優化”，例如在中藥新藥研發中，針對某經典方劑的提取工藝，AI模型通過模擬不同提取溫度、時間、溶劑比例對有效成分得率的影響，最終確定最優工藝參數，使有效成分得率提升20%，且提取時間縮短30%；在電池材料研發中，AI模型預判了鋰電池正極材料的最優摻雜比例，將材料的循環壽命從1000次提升至1500次。

　　目前，晶泰科技已為多家企業落地定制化智慧實驗室：為某石油化工企業搭建的催化劑研發實驗室，通過 AI 輔助篩選，將催化劑的研發周期從1年縮短至4個月；為某新能源企業搭建的電池材料制備實驗室，實現了從原料混合到性能表征的全流程自動化，每天可完成50組材料樣品的制備與檢測，較傳統人工提升10倍。

圖9 晶泰創建的中藥新藥智慧實驗室

醫學與公共衛生領域智慧實驗室

　　這類實驗室分為“醫院檢驗科智慧實驗室”與“疾控系統智慧實驗室”，核心需求是 “快速、安全、標準化”，技術支撐以“自動化流水線”為主，AI僅在部分數據處理環節（如異常結果識別）有初步應用，尚未涉及診斷決策：

　　1. 醫院檢驗科智慧實驗室

　　醫院檢驗科的智慧化改造以“自動化流水線”為核心，通過整合樣本自動分揀機、生化分析儀、免疫分析儀、血液分析儀等設備，實現“樣本接收-離心-分揀-檢測-報告生成” 全流程無人化。其核心價值在于“提升檢測速度”與“保障人員安全”：一方面，臨床檢測對時效性要求極高，如急診樣本需 30 分鐘內出結果，自動化流水線可大幅縮短檢測周期。某三甲醫院引入貝克曼DxI 9000免疫分析流水線后，每天處理樣本量從2000份提升至5000份，急診樣本報告時間從2小時縮短至40分鐘，有效避免了因結果滯后影響治療；另一方面，檢驗科的樣本，如血液、腦脊液、病毒樣本，可能攜帶乙肝病毒、HIV病原體等，自動化操作可減少實驗人員職業暴露風險。某醫院數據顯示，引入流水線后，醫護人員的職業暴露風險下降90%，且樣本交叉污染率從3%降至0.5%。

　　此外，部分實驗室會引入基礎AI功能輔助數據審核，如當檢測結果超出參考范圍時，AI系統會自動比對該患者的歷史檢測數據、臨床診斷信息，判斷是否為“生理性波動”或“檢測誤差”，并提醒檢驗醫師復核，某醫院應用后，數據審核效率提升50%，復核準確率達92%。

　　2. 疾控系統智慧實驗室

　　疾控系統的智慧實驗室聚焦“公共衛生監測”，核心任務之一是貫徹《GB 5749-2022 生活飲用水衛生標準》、《GB/T 5750-2022 生活飲用水標準檢驗方法》等國標，開展飲用水、食品、環境污染物的監測工作。這類實驗室由疾控中心牽頭建設，聯合環境、市場監管等部門協同使用，技術特點是標準化檢測流程+數據聯網上報，以飲用水監測為例，某省疾控中心的智慧實驗室整合了自動采樣器、離子色譜儀、氣相色譜-質譜聯用儀等設備，可實現飲用水中全氟化合物PFAS、重金屬、微生物等20余項指標的自動化檢測。傳統人工檢測中，PFAS 檢測需5天完成，且檢測限為0.1ng/L；智慧實驗室通過自動化前處理與高靈敏度檢測儀器，24小時即可出結果，檢測限降至0.01ng/L，符合最新國標要求。同時，實驗室的數據可實時上傳至國家疾控中心的“全國飲用水衛生監測信息系統”，為公共衛生決策提供實時數據支持。在某次飲用水 PFAS 超標事件中，該系統通過數據分析快速鎖定污染源頭，為應急處置爭取了48小時關鍵時間。

　　此外，疾控智慧實驗室還可應用于突發公共衛生事件的應急檢測，如新冠病毒、諾如病毒檢測，通過自動化核酸提取儀與實時熒光定量PCR儀，實現樣本的快速檢測，某疾控中心在諾如病毒暴發期間，每天可檢測1000份樣本，較傳統人工（200份/天）效率提升4倍，有效助力疫情防控。

技術發力點與未來發展建議

　　當前智慧實驗室的發展仍處于自動化普及、AI局部突破的階段，未來要實現從自動化到智能化的跨越，需在技術、場景、標準三個層面協同發力，同時警惕AI概念濫用，避免“為AI而AI” 的形式主義：

　　技術層面：聚焦 AI 與自動化的深度融合

　　未來AI技術的發力點應集中在“解決自動化無法覆蓋的復雜問題”，在分析檢測領域，可通過機器學習優化檢測參數（如色譜柱溫、流動相比例），自動修正儀器漂移導致的誤差，提升檢測結果的穩定性；在研發領域，可強化AI對實驗方案的自主優化能力，例如，在催化劑研發中，AI不僅能預判配方，還能根據實時實驗結果動態調整反應條件，實現“實驗-反饋-優化”的實時閉環；在實驗室管理領域，可引入AI實現設備故障預警（通過分析設備運行數據預判故障風險）、耗材庫存智能調度（根據實驗需求預測耗材用量），進一步提升管理效率。

　　同時，需突破“AI模型的數據依賴” 瓶頸，當前多數AI模型需依賴海量歷史數據訓練，但部分小眾領域（如稀有金屬檢測、新型材料研發）的數據積累不足，未來可通過 遷移學習、小樣本學習等技術，減少AI對數據量的依賴，推動AI在更多細分場景的落地。

　　場景層面：拓展跨領域協同與應急適配

　　智慧實驗室的場景拓展可向兩個方向發力：一是跨領域協同，例如將食品檢測與環境監測的智慧實驗室技術融合，實現 “從農田到餐桌” 的全鏈條污染物監測；二是應急場景適配，開發可快速部署的移動智慧實驗室，如車載式、集裝箱式，用于突發性環境事件、公共衛生事件的現場檢測，例如在地震災區的水質應急監測中，移動實驗室可在2小時內完成部署，實現水質指標的快速檢測。

　　標準層面：構建智慧實驗室的技術規范

　　當前智慧實驗室的建設缺乏統一標準，不同企業的設備接口、數據格式存在不兼容的問題，導致出現“信息孤島”。未來需由行業協會、科研機構牽頭，制定智慧實驗室的設備互聯標準、數據傳輸標準和AI應用評價標準，例如規定自動化設備的通信協議、數據存儲格式，明確AI模型的準確率、可靠性指標，確保不同品牌、不同場景的智慧實驗室可實現數據互通與功能協同。

　　此外，還需理性看待AI的作用，智慧實驗室的核心目標是提升效率、保障質量、降低風險，自動化是實現這一目標的基礎，AI是優化手段而非唯一路徑。在技術選擇上，應遵循需求導向：對于重復操作的場景，如前處理、加樣、清洗等環節，自動化即可滿足需求，無需強行引入AI；對于需要復雜決策的場景，如研發參數優化，就需要逐步引入AI技術，確保技術落地與實際需求相匹配，真正實現“以技術賦能產業，而非以概念炒作市場”。

（注：本文廠家出現順序不分先后）