AI赋能科学仪器：智能化发展正从概念走向落地

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最初的时候，科学领域里的研究工作，是依靠着人类亲自动手去进行实验来得以推动的，彼时，这样的方式存在着误差极大的状况，效率也是极为低下的，而且还会由此而形成数据方面的孤岛现象。借助于机器人所构建的平台来展开那些复杂程度颇高的计算以及实验操作，如此一来，便能够保证数据达成高效且精准的目标，并且实现大规模的融合。在4月23日至24日隆重召开的第十九届中国科学仪器发展年会上，身为中国科学院院士、同时也是清华大学化学系教授的李景虹，说出了这样一番话语，这些话语，确切地表达出了当前这个科研领域对于智能化仪器所怀有的迫切需求。

用于高端科学研究的仪器属于国家极为重要的关键装备，“人工智能 +”正促使该类仪器朝着智能化、精确化的全新阶段迈进。在会议期间，针对仪器智能化的需求展开的科研探索活动，成为探讨的重点与热议的内容。好几个国家当下都在加快脚步着手于为 AI 驱动的科技基础设施开展建设工作，与此同时在实际行动中通过对机器人实验室进行设计并使其达成实际落地，从而在很大程度上让物质发现以及合成等方面的科研效率得到显著提高。李景虹表明，AI现在正深入且广泛地对科学研究的范式进行着重新塑造变换。以往传统的“试图靠不断尝试来找到正确答案的范式”常常设定固定的一系列实验前提下以此来测量单单某个因素和事件之间的关系，然而这样的模式根本没办法把真实世界的全部构成情况给揭示出来。先是，AI拥有海量文献快速梳理的能力，接着，它具备庞杂数据智能分析的本领，然后，它还能够从理论大数据里建立可调的预训练模型，随后，它可以进行海量试验，再是，它能做数据处理，最后，它可进行候选材料与药物筛选从而获得高质量高通量的实验数据。

“理论”跟“实验”相联合在一起，致使AI能够快速地迭代进而产生“理实交融”的模型，将传统研究耗时漫长、试错成本高昂的痛点给破解掉。李景虹进行举例阐述，中国科学技术大学借助开发科学仪器的软件以及硬件的办法，并把移动机器人、化学工作站、智能操作系统、科学数据库等整合起来，从而研制出由数据智能驱动的全流程机器化学家，它可以把最优高熵催化剂的发现周期缩短至5周。可见，“AI + 科学仪器”助力科研人员，以多尺度、全视角之态，探索物质、生命等复杂科学问题，于分析化学、生物医药、新材料研发等领域，使科研探索更具精准性与靶向性，成为提升科研效率、变革科研范式的核心驱动力。

北京信立方科技发展股份有限公司董事长唐海霞，作为会议主办方之一，她表示，“AI与科学仪器的融合已经到了从概念走向落地的关键节点”。“AI4S”，也就是AI驱动科学研究，正在推动以数据驱动的科学发现，仪器作为数据采集的核心入口，其战略地位大幅提升。因为AI技术具有效率优势，所以AI+科学仪器、AI+检验检测成为科研数据新增量的关键引擎。AI已加快渗透至数据采集环节，以及处理环节，还有决策等好多环节，仪器设备也由“测量工具”转变成“智能分析平台”，在高通量实验场景中迅速落地，在自动化实验室场景中迅速落地，在智能检测等场景中迅速落地。

“AI +”给科学仪器创新开拓了新的赛道。唐海霞进行介绍，仪器信息网平台所做的数据分析表明，当下质谱、光谱、色谱等众多仪器，在国产替代加速的状况下，普遍增添了AI辅助分析的技能。这样的产业发展趋势致使上游核心零部件正从“配套”迈向“性能中枢”，急切需要加快国产替代方面的关键突破。

无论如何，科学仪器的研发有着周期长的特性，有着小批量的特性，有着多品种的特性，有着高门槛的特性。唐海霞很坦率地讲，从原始创新开始一直到产品成熟下来，一般情况下是需要8到15年的漫长周期的，仅仅依靠研究团队或者企业独自去做，是很难从实验室迈向市场的。当下，科学仪器以及检验检测设备已经被归入新质生产力培育的重要支撑方向之中了，信立方旗下仪器信息网等平台将会主动去承担起“产业加速器”这样的角色。

去年5月，《北京高端科学仪器创新发展行动计划（2025—2027年）》出台，其目的在于加强高端仪器设备的自主研发，该计划是以实现“自主科学仪器解决重大基础研究问题”这一目标而成的，进而联动基金高校院所孵化载体以及科技园区，以此打通成果转化“最后一公里”。相关负责人介绍说，目前北京已然形成了“北中试、南孵化”这样的创新发展格局，是在为推动源头创新成果向集聚区落地转化奠定基础。

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