從 “手工操作” 到 “數據工廠”！鎂伽科技張琰解析生命科學實驗室智能化升級路徑

　　在 2025 年 NIE(新一代産業創新博覽會)現場，鎂伽科技相關負責人張琰圍繞 “AI 浪潮下生命科學實驗室的自動化與智能化轉型” 發表主題演講。他指出，當前生命科學實驗室正經曆從 “傳統手工操作” 向 “AI 驅動自主運營” 的範式革命，而 AI 與自動化技術的深度融合，不僅将破解行業數據稀缺、效率低下、流程碎片化的痛點，更将推動實驗室邁入 “幹實驗與濕實驗結合、數據驅動創新” 的 5.0 時代。以下為演講核心要點梳理：

　　一、産業現狀：科研範式疊代下的 “數據 - 效率” 雙重矛盾

　　張琰首先回顧了科學研究的四代演進範式：從 16 世紀依賴實驗觀察的 “經驗科學”，到 20 世紀基于物理定律建模的 “理論科學”，再到 2000 年後依托原子分子模拟的 “計算科學”，如今已正式進入 “數據驅動科學” 時代。但在生命科學領域，這一轉型正面臨顯著的 “雙重矛盾”，成為制約産業升級的關鍵瓶頸。

　　(一)數據矛盾：“海量非标注” 與 “稀缺标注” 的失衡

　　生命科學實驗生成的數據呈現 “海量非标注(Unlabeled)+ 稀缺标注(Labeled)” 的特征：一方面，蛋白質結構、基因序列等數據維度複雜、體量龐大;另一方面，高質量标注數據(如明确實驗參數與結果關聯性的數據)極度稀缺。這種失衡導緻 AI 模型缺乏足夠 “優質養料”，難以支撐精準訓練與科研突破。

　　(二)效率矛盾：人工操作與高通量需求的脫節

　　傳統實驗室高度依賴人工操作，實驗步驟繁瑣、參數控制複雜、環境幹擾因素多，直接導緻兩大問題：一是數據生成效率低，如藥物研發中傳統化學合成需 3-5 個月、成本 3.5-4 萬元，抗體開發周期長達 16-18 個月;二是數據一緻性差，人工操作的誤差使得實驗結果難以複現，無法形成标準化數據集。同時，實驗室數字化程度低、數據分散存儲，缺乏統一治理體系，進一步拖累科研成果轉化效率。

　　而市場需求卻在向 “高通量、高精度、高可追溯” 加速升級 —— 以藥物篩選為例，傳統方式單次僅能處理數百個樣本，遠無法滿足大規模候選化合物驗證的需求，行業亟需技術變革打破困局。

　　二、破局路徑：AI + 自動化推動實驗室邁入 5.0 時代

　　針對行業痛點，張琰提出：生命科學實驗室的發展已曆經四次疊代(1.0 傳統手工→2.0 單機自動化→3.0 級聯自動化→4.0 流水線自動化)，如今随着 AI 技術成熟、工程成本降低，即将迎來 “5.0 時代”—— 這一階段的核心是 “AI 與自動化深度融合、幹實驗與濕實驗協同、數據驅動自主運營”，實驗室将從單純的 “實驗工具” 轉型為持續産出高價值數據的 “高質量數據工廠”。

　　(一)五層技術架構：構建智慧實驗室 “地基”

　　張琰詳細拆解了智慧實驗室的五層技術架構，明确各層級的核心功能與價值：

　　基礎自動化層：通過儀器與自動化硬件，實現單點操作自動化(如自動移液、樣本分裝)，解決 “人工重複勞動” 問題;

　　工作流整合層：通過實驗調度系統與過程控制系統，将分散的自動化設備串聯，實現全流程自動化銜接;

　　高級應用層：落地無人化智能調度、電子實驗記錄、設備資産管理等功能，提升實驗室運營效率與可追溯性;

　　數據治理層：以 “數據為核心資産”，構建統一數據平台，解決數據安全、多源數據整合(如影像、序列、實驗記錄)等核心痛點;

　　智能決策層：通過 AI 模型實現系統級自主優化，具備 “實驗方案推薦、異常風險預警、結果預測分析” 能力。

　　(二)鎂伽鲲鵬實驗室 3.0：标杆實踐落地

　　基于上述架構，鎂伽科技推出 “鲲鵬實驗室 3.0”—— 這是面向智慧生物實驗室的多智能體解決方案，核心是通過 “感知(Perception)、構思(Conception)、執行(Execution)” 閉環技術架構，讓實驗室 “建得起來、用得起來、用得起”。

　　該方案的核心優勢體現在三大自主智能體平台的協同應用：

　　MegaMolecule 全自動分子實驗平台：每日可完成近 400 項複雜生物分子構建任務，效率較傳統手工提升數倍，廣泛應用于菌株篩選、抗體篩選、合成生物學研究;

　　MegaCell 全自動細胞實驗平台：單日可處理超 10.000 個樣本點的藥物篩選實驗，精準度與通量兼顧，為高通量藥物篩選、穩定細胞系構建提供關鍵支撐;

　　MegaOmics 高通量多組學平台：整合多模态數據獲取與生物信息學分析能力，确保實驗全流程數據可追溯、結果可靠，為藥物研發提供數字基礎設施。

　　同時，方案引入數字孿生技術，可實現實驗室參數化建模、業務流程仿真與島台級數字化運營，有效降低建設與運營風險，真正做到 “先勝後戰”。

　　三、未來趨勢：自主化、全球化、跨領域融合成三大方向

　　張琰預判，未來生命科學實驗室将朝着 “自主化運營、全球化協作、跨領域融合” 三大方向深度發展，而鎂伽科技将通過 “技術疊代 + 場景拓展 + 生态構建”，推動中國相關技術走向全球領先。

　　(一)自主化程度持續升級

　　實驗室将逐步具備 “自主感知 - 智能決策 - 自動執行 - 自我優化” 的全鍊路能力：例如通過多模态傳感器實時監測溫度、濕度、樣本狀态等環境參數，AI 模型可動态調整實驗方案;出現異常數據時，系統能自動預警并推薦解決方案，大幅減少人工幹預。

　　(二)數據價值深度釋放

　　統一數據治理平台将成為标配，多源數據(實驗數據、文獻數據、臨床數據)将被整合構建 “生命科學知識圖譜”，既為 AI 模型疊代提供充足數據，也能反哺科研人員快速定位研究方向、縮短研發周期 —— 例如在藥物研發中，基于知識圖譜的 AI 模型可快速篩選潛在候選化合物，降低試錯成本。

　　(三)跨領域融合加速突破

　　生命科學實驗室的技術邊界将持續拓寬，逐步滲透至精細化工、精準農業、消費級集成電路、新能源等領域。張琰舉例，鎂伽已将實驗室自動化技術應用于新能源材料篩選(如電池正極材料性能測試)、精細化工配方優化等場景，通過 “技術複用 + 場景适配”，成為多行業智能化轉型的關鍵力量。

　　關于弗若斯特沙利文

　　作為全球增長咨詢公司，弗若斯特沙利文(Frost & Sullivan，簡稱 “沙利文”)擁有 64 年咨詢經驗，27 年來深耕中國市場，已服務超 10.000 家客戶。其大中華區投融資業務覆蓋新經濟、新基建、雙碳新能源、醫療與生命科學等全行業，近 10 年蟬聯中國企業赴香港及境外上市專業行業顧問市場份額領先地位，報告廣泛應用于 A 股、科創闆等上市公司招股文件及資本市場公示材料，為企業成長、科創突破、資本運作提供核心支撐。