生物技术研究日益竞争激烈。世界正应对与气候变化相关的病原体、耐药微生物以及老龄化社会的需求，这些问题都需要快速可靠的答案。随着问题以人工劳动无法跟上的速度堆积，科学家需要拥抱自动化和人工智能。大多数大型制药公司和知名学术实验室已经采用自动化技术，使用液体处理仪、成像机器人或基于数据的机器学习模型。人们常开玩笑说机器终将完全取代人类，但机器人并非竞争对手；它们是合作伙伴，接管繁琐工作，让科学家专注于更深层次的创造性思考。
从脚本到智能实验室：自动化如何演变
回顾过去几十年，变化之快令人惊叹。21世纪初，实验室团队依赖简单生物信息学脚本处理实验后的测序数据。到2010年代中期，这些脚本直接连接微孔板处理仪，使合成生物学团队能自动运行设计-构建-测试循环。如今，配备大型语言模型（LLMs）的闭环自动化系统可筛选最新结果，用日常语言提出新假设，将其转化为代码并指令机器人执行。结果随即反馈至系统，驱动下一轮学习，曾经耗时数周的工作现可在单个下午完成。
除持续提速外，科学家发现AI系统在临床阶段工作的精确度极具价值。此类连续反馈循环能一夜测试数千种变体，超精密分配器与在线光谱仪将人为错误近乎减半。每次液体分配、机械运动、电压调整及软件修改均被完整记录，形成最高标准的审计追踪。尽管投入较大，云实验室概念使小型团队仅需周末即可租用整套自动化系统，在无需承担设备成本的前提下获得工业级研发能力。
实验室瓶颈：为何自动化并非即插即用
聚焦实验室内部现实，当前多数系统仍为软件工程师而非日常科学家设计。它们被专有代码加密，或依赖僵化操作菜单——协议稍有变动即导致系统崩溃。修改验证所需时间在项目时限与人力成本上往往得不偿失。尤其在探索性实验室中，昨日方法今日可能已过时，数周机器人重编程将抵消所有效率收益。视觉系统能从海量微孔中识别单个畸形菌落，机器学习可捕捉人眼无法察觉的细微异常，但这些工具要求高质量训练数据与持续校准，对已不堪重负且尚在适应技术变革的团队而言负担过重。监管压力亦未缓解：美国食品药品监督管理局（FDA）2025年草案指南要求提供"预定义变更控制计划"，以机器可读文档记录硬件与代码的每次调整，缺失数字日志将使合规几无可能。
工具成本与可及性更在生物技术领域制造巨大鸿沟。学术界中，资金充足实验室采用闭环自动化后发表速度加快，吸引额外经费导致马太效应加剧。若缺乏共享资源、经济型模块化系统及普及化培训渠道，小型实验室与企业将面临不可逆的落后风险。
用科学家的语言：使自动化更易用
突破方向在于构建契合实验室用户语言的平台。现有原型工具已能将"在96孔板格式中为标准曲线准备七步稀释系列"等自然语言指令转化为通用代码，此类技术亟需成为行业标准。模块化设计同样关键：技术开发商与自动化供应商需打破专有脚本锁定，通过可更换工具头实现机器人从基因编辑到单细胞分析的无缝切换。此外，培训普及至关重要——若研究生教育仍将湿实验与数据科学割裂培养，年轻科学家将难以有效调试所用工具。
我们正处于重大机遇的临界点：三人团队即可完成曾需整个制药园区规模的蛋白质互作图谱绘制，小型团队生成的数百万数据点正驱动真实药物发现模型训练。机器人提供精准性、可重复性与全天候产出；而科学家在问题构建、动态调整及算法偏离干预中仍不可替代。
代码与硬件已承担夜间工作，晨光中答案已然就绪——待发现的规律如同网中之鱼。AI科学家维系着实验室运转，真正的挑战在于解读这些收获的科学意义。
参考文献
- MacLeod BP等. 用于加速薄膜材料发现的自驾驶实验室. Sci Adv. 2020;6(20)
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