AI4S 时代的智慧实验室：产业变革与研发体系重构

Q1：您如何判断未来3-5年智慧实验室市场的发展节奏？哪些行业和客户群体将成为智慧实验室建设的主力？

陈南江博士：智慧实验室正在从单纯的设备升级，走向研发组织方式和研发基础设施的系统性变革。但这个过程不会在所有行业同步发生，也不能简单地用"无人化率"来衡量。

过去几十年，实验室自动化主要解决重复操作和劳动效率问题。AI开始有机会与实验室操作系统、自动化设备结合，让实验方案进入真实执行过程，并根据实验结果辅助调整后续方案。智慧实验室的真正价值，不只是让实验执行得更快，而是让科学决策与真实实验之间形成更紧密的连接。

当然，实验室并不是一个完全标准化的数字环境。不同仪器的接口、控制方式和操作流程存在差异，真实实验也具有不确定性。因此，未来3-5年将是智慧实验室从设备自动化、数字化连接，逐步走向AI驱动实验任务执行的关键阶段。在设备能力明确、实验流程相对标准化的场景中，AI与自动化设备的协同有望率先成熟；复杂反应、开放式探索和依赖专家判断的任务，则需更长时间积累。

从下游需求来看，更重要的是看研发活动本身的价值，以及创新效率的提升能为行业带来的实际效益。

生物医药是一个典型方向。药物研发投入高、周期长、失败风险大，早期研发中的关键问题是如何在有限的实验资源下，更快地找到有价值的分子、反应路径和工艺条件。AI与自动化结合，有望减少低价值试错，提高实验验证效率。

新能源领域同样潜力显著。无论是新材料研发还是工艺优化，都需要在复杂变量中持续寻找更优方案，实验迭代频繁，研发结果直接关系到产品性能与产业化成本。

这两者的共同特点是研发价值高、试错成本高，且实验结果能够持续反哺研发决策。对于目标明确、变量可控、结果可量化的任务，AI决策与自动化执行更容易形成有效闭环，也更容易体现实际价值。

此外，催化剂、高值化工品、先进材料研发中的配方筛选、反应条件优化和性能验证，以及环境监测、第三方检测等场景，也存在智能化改造的机会。但不同行业的实验复杂度和自动化基础存在差异，市场落地仍需从价值明确、技术条件相对成熟的环节切入，再逐步向复杂任务拓展。

Q2：在您看来，智慧实验室区别于传统自动化实验室的核心技术标志是什么？AI、机器人、数字孪生、物联系统在技术架构中分别承担怎样的角色？青葵智造的差异化在哪里？

陈南江博士：核心不在于设备自动化程度有多高，而在于能否将科学决策与真实实验执行连接起来，形成持续反馈和优化的闭环。

传统自动化主要解决"实验怎么执行"，智慧实验室则进一步关注"实验做什么、结果如何、下一步怎么调整"。

青葵智造以AI、机器人与仿真技术为核心驱动，以自研智能实验装备为载体，构建"AI辅助设计—自动化执行—多模态数据回流—模型自适应迭代"的自驱动实验闭环能力，贯通科学决策、实验执行与持续学习。其中，AI辅助实验方案设计、条件推荐与结果解读，并最终由化学家和系统共同完成决策闭环；机器人承担可自动化的实验执行；数字孪生用于实验流程建模、仿真和优化；物联系统打通设备与数据链路，让实验过程可记录、可追溯、可反馈。

我们的差异化不只是单点AI算法或自动化装备，而是自研技术底座、化学合成Know-how与真实实验数据的深度结合。公司长期聚焦化学垂类，深入理解合成场景，将化学规则、实验约束和专家经验持续沉淀为知识库与智能体能力，并结合合作科研院所历史数据和自有实验能力持续生成的高质量数据，构建可信、可追溯的数据资产。这使系统不仅能够执行实验，还能够在真实实验反馈中积累经验、优化决策，为后续研发任务提供持续提升的基础。

Q3：请结合两个代表性案例，说明智慧实验室的落地价值。

陈南江博士：我们重点介绍两个项目验证案例。

案例一：药物中间体合成工艺优化——4轮迭代，产率从20%提升至95%。

针对某药物中间体的Suzuki偶联反应，青葵智造自驱动实验体系在约3周内完成4轮迭代，将产率从20%提升至95%，并完成公斤级工艺放大验证。优化后工艺的关键指标达到客户放大要求，路线显著缩短，目前已在客户产线完成百公斤级生产验证。

这一案例的关键在于计算筛选与真实实验验证的结合。干实验端，基于DFT计算和分子图描述符构建模型，从配体数据库中生成并预筛选候选结构，缩小实验搜索范围；湿实验端，通过自动化平台验证候选条件，并将实验结果反馈给模型用于更新和指导下一轮实验。通过多轮迭代，研发团队逐步锁定更优工艺条件。

案例二：药物分子砌块库的高通量自动化合成——数周内数千分子砌块制备。

针对数千个目标分子的批量制备任务，传统方式需要逐一开展路线检索、方案比对和实验操作，整体周期较长。青葵智造通过自动化实验平台，在目标反应类型中单套系统可实现日均百组级反应架设，并支持7×24小时连续运行，显著高于传统手工实验通量。实验参数自动记录，温度、投料量、反应时间等条件均可追溯；平行化执行也有助于降低人工操作带来的批次差异。

同时，平台搭载的垂类智能体提供合成路线设计、实验数据沉淀等功能。基于多源异构数据构建的知识图谱，可对批量分子进行并行逆合成分析并输出路线建议，附参考文献支撑，结果可解释；相关路线经化学家审核、修正后进入自动化执行，最终实现数千个分子在数周内完成制备。随着项目数据和经验持续积累，系统也有机会进一步提升路线建议与实验决策的质量。

两个案例表明，智慧实验室的价值不只是减少人工操作，更在于让实验过程成为可积累、可分析、可反馈的研发资源。

Q4：当前智慧实验室项目落地还有哪些显性与隐性瓶颈？客户建设时普遍存在哪些认知误区？如何平衡新建项目与存量实验室改造的现实矛盾？

陈南江博士：关键挑战在于，如何把AI的预测和决策能力，真正转化为可执行、可验证的实验结果。如果实验执行、过程记录和数据反馈没有打通，AI的能力就很难持续转化为研发价值。这也是为什么智慧实验室不能只关注单台设备的自动化，还需要统筹实验流程、软件系统和数据链路。

客户建设时容易把自动化等同于无人化，希望一步到位实现全流程无人操作。但不同实验环节的自动化难度和投入产出并不相同，实际建设还是要结合具体的研发任务，优先解决重复性高、流程相对明确、自动化价值比较突出的环节，再逐步拓展。

对于新建和存量实验室，没有必要简单地二选一。新建项目可以在规划阶段就考虑设备、软件和数据的协同；存量实验室则应充分利用已有设备和设施，根据实际需求分阶段改造。青葵的优势恰恰在于：不逼客户推倒重来，也不止做单台设备，而是用"存量接入+模块扩展"把旧实验室变成可进化的系统。确实难以接入或不适合改造的设备，再考虑逐步替换。关键不是追求实验室整体一次性智能化，而是先把关键实验环节和数据链路打通。

Q5："国产仪器+国产软件+国产方案"对客户而言，除了政策合规性，还有哪些独特价值？智慧化能否帮助国产仪器实现换道超车？

陈南江博士：“国产仪器+国产软件+国产方案”的价值，远不止于满足政策合规要求。首先在采购成本、运维响应和定制化适配方面，国产方案能提供更灵活的选择。实验室的设备配置、实验流程和数据管理需求差异很大，客户需要的不只是单台设备，更是能适配自身实验流程的整体方案。相比单一进口设备体系，国产方案在本地服务响应、个性化适配以及后续功能迭代方面具有优势。

智慧化确实为国产仪器提供了新的发展机会。过去国产仪器主要在单机性能上追赶；智慧实验室时代，竞争进一步延伸到设备之间的协同、实验流程的自动化，以及AI对实验过程的决策和优化能力。仪器性能依然重要，但如果能通过软件、自动化和AI能力，把单台设备连接成协同运行的实验系统，就有机会在整体效率、流程适配和研发能力上形成新优势。

但也不是所有仪器都要做成完全无人化或能被AI直接调用的设备。客户对仪器的需求不再局限于单台设备本身，也越来越关注它能否融入整体实验流程、能否与其他设备和软件协同、能否为后续数据分析提供可靠支持。因此，除了持续提升核心性能，设备接口是否开放、数据能否有效获取、是否便于与自动化系统集成，会越来越重要。

在销售和服务模式上，未来会有更多合作空间。仪器厂商可以借助青葵智造这类具备自动化执行、实验室软件与科学AI能力的平台，将自身的仪器能力融入更完整的实验流程和智慧实验室解决方案。

对青葵智造来说，公司正逐步形成以装备业务为基础、软件与服务收入增强业务持续性、数据与行业Know-how构筑长期竞争壁垒的多层次业务体系。

在装备侧，公司已基于智能自动化解决方案的交付积累，形成模块化标准件和技能复用能力，并推出多款标准化工作站。客户可根据自身实验需求，以菜单式方式灵活选择和组合功能模块，推动业务从定制化项目交付向更具规模化能力的产品模式发展。

在AI侧，业务从AI与自动化融合解决方案，进一步向科研智能体平台和软件订阅模式延伸。

在实验服务侧，公司通过整合分布式实验资源，开展项目交付、联合研发及共享实验室服务，并在持续服务过程中积累高质量实验数据，推动模型能力迭代。公司已在多地布局协同实验能力，并持续推进自有云实验室建设，形成分布式实验资源网络。

未来智慧实验室的发展，不是某一类企业包揽所有环节，而是仪器厂商、智慧平台、LIMS和科研模型企业发挥各自优势、协同合作，共同推动实验室智能化升级。