Shawn Anderson表示，自动化的初衷是为了更好的提高通量、节省本金。在未来十年，自动化将进入一个迅速增加的阶段，中国预计将以10%-12%的增速位于全球前列。

  过去，科学家要消耗大量时间精力在实验设计、重复操作和数据分析上，近年来，以AI和自动化为代表的创新技术极大地激发了行业对实验室智能化的需求，加速了智能实验室的进化。传统实验室向智能化、自动化转型成为实验室领域新的潮流。

  2024年11月19日，安捷伦科技成功举办数智实验室用户圆桌论坛。圆桌论坛以“创新不止，深谙所需”为主题，重点展示了安捷伦帮助用户构建智能实验室的过程、成果与价值，以及搭载先进智能特性的科学仪器在实验室运营中的作用。

  安捷伦全球实验室生产力创新中心助理副总裁Shawn Anderson、浙江省食品药品检验研究院信息与科普中心主任周霖、SGS通标标准技术服务有限公司中国区分析化学部高级总监刘付芳、安捷伦全球软件本地化中心负责人及安捷伦中国实验室生产力创新中心经理葛奇以及安捷伦科技大中华区实验室信息系统产品经理郭亮。安捷伦科技大中华区液相色谱市场经理肖尧

  构建数智实验室的四个建议圆桌论坛前夕，安捷伦全球实验室生产力创新中心助理副总裁Shawn Anderson先生分享了主题为Automation Isn’t Automatic的演讲报告，带来全球视野下的数智实验室构建洞察。Shawn Anderson表示，自动化的初衷是为了更好的提高通量、节省本金。在未来十年，自动化将进入一个迅速增加的阶段，中国预计将以10%-12%的增速位于全球前列。

  Shawn Anderson，在色谱和纯化/分离市场领域拥有超过30年的丰富经验。在他的领导下，安捷伦团队成功设计、上市并推广了多款新一代软件产品。此外，他带领团队与欧美顶尖客户合作，共同构建未来实验室，推动实验室技术的前沿发展。

  给出了数智实验室构建过程中的5个建议：建议一：避免自行定制软件，而是与成熟的软件供应商合作，以

  ，因为新仪器具有更智能的功能，而旧技术没办法通过简单的软件升级来提升。建议三：设计自动化实验室时，应兼顾实验人员、机器人和机械臂的协同工作，

  ，比如易出错的工作流程、非常重复的过程，危险材料或环境等，都是比较好的自动化应用场景。最后，他表示自动化可能是朋友，也可能是敌人，

  低通量、合规性成难题，药品检验实验室数智化转型路在何方？实验室自动化的深入应用，正以前所未有的速度提升着科研与医疗检测的效率，为行业发展开辟了广阔的空间，然而，药品检验实验室在自动化和智能化转型过程中需要克服低通量解决能力、合规性难题、高成本投入、技术瓶颈、专业人才缺乏以及数据安全等多方面的挑战。面对这些挑战，药品检验实验室该如何转型？

  周霖，自2002年至今，一直从事实验室信息化工作。他的职业生涯见证了从实验室的基础认识到LIMS系统的引入，直至现在LIMS 2.0版本的全面实施，在实验室信息化的硬件和软件建设方面积累了大量的经验。

  认为自动化是不断探索和进步的过程。虽然在工业领域，如生物制品和药物研发中，自动化解决方案已具备高通量和高度重复性的应用基础，但药品检验领域的数智化更难推进。一方面，挑战在于难以找到有效的低通量自动化解决方案。药品检验严格的数据合规性是自动化应用面临的另一挑战。具体而言，传统观念认为机械臂等自动化设备有助于提高精准度和安全性，但新挑战必将带来新风险。首先是药检自动化标准不明确，需要数据支持监管认可。其次，清洗、验证自动化增加实验室工作负担。最后，IT挑战同样显著，尤其是在系统稳定性、安全性和合规性方面。因此对于药品检验实验室自动化、数智化初期讨论时，标准和风险很关键。周霖称，当前的挑战是在低通量实验室检测中识别高重复性任务，并实现自动化替代。他透露，目前已经与多家企业合作探索机器视觉等技术，用以解决药品管理中的实际问题，减少人工工作量。此外，

  ，周霖表示正致力于应用自动化管理以期实现规模化和标准化，以逐步提升数据质量。

  郭亮，实验室信息化系统专家，在信息化系统领域拥有超过20年的资深经验。他熟悉LIMS/MES/CDS/MES系统构架、互联，曾参与主导多家国际、国内行业实验室自动化、数字化项目建设。

  安捷伦大中华区实验室信息系统产品经理郭亮表示，制药与非制药行业的不同之处在于制药行业有着更严格的GxP风险评估体系，制药行业实验室皆需根据评估风险的结果来进行变更管理，制药行业的自动化、数字化、智能化创新的推进也需要符合GxP体系的要求，同时也需要政府层面的支持。安捷伦的自动化解决方案都是架构在系统的审计追踪和权限控制管理系统之上的，无论是和机械臂系统还是与第三方应用自动交互，都能保证全程受控并自动记录所有动作。并且，安捷伦还提供相关的验证服务，助力客户降低风险。

  满足“三高”需求，直面第三方检测数智化四大挑战不同于药品检测，第三方检测行业面临更复杂的样品来源和检测需求，实现自动化方案需面对样本前处理、数据、设备和综合性挑战。

  刘付芳，在化学分析检验测试领域拥有超过30年的丰富经验，长期在仪器分析中心化平台担任运营管理职务。目前，中心化学实验室提供和消费品、农产食品以及环境领域相关的化学分析测试服务。SGS化学实验室通过引入信息化、自动化和智能化工具显著提升数据质量和运营效率。SGS中国化学实验室自2008年开始使用自动化实验室信息管理系统（SLIM），现已升级至STRLIM。该系统贯穿实验室整一个流程，在工作效率提升、数据管理、质量控制以及资源管理等环节发挥了至关重要的作用。

  指出，未来检测实验室的自动化和智能化挑战最重要的包含前处理、检测设备、数据处理系统和物联网在样品、数据和仪器管理中的应用四大挑战。TIC行业中的实验室规模多样，要满足高通量、高速度和高数据质量的“三高”需求，自动化的重要性不言而喻。据刘付芳回忆，早在10年前，SGS实验室就开启探索自动化工具，在EDX分析中引入了机械臂，以提升实验通量和数据质量，目前已经更新至第二代。此外，SGS中国正在尝试开发定制化综合进样平台结合多维色谱和在线净化系统，用于复杂项目包括矿物油的检测。未来，SGS将与仪器厂商进一步合作，推进数据智能处理进程。她感慨道：“自动化减轻了工程师等高学历人员的日常重复性工作负担，让他们能专注于更有价值的工作。”

  葛奇 安捷伦全球软件本地化中心负责人及安捷伦中国实验室生产力创新中心经理

  葛奇，自2008年加入安捷伦，从中文软件本地化专家开始，到管理全球的软件化本地团队。他深耕仪器分析和软件领域，并致力于提升本土用户的软件使用体验，有着非常丰富的分析仪器行业经验，具有深刻的行业洞察力。

  表示，在样品分析过程中，最费时的步骤是样品前处理和数据处理，尤其是数据处理部分，在实验时间分配方面，20%用于运行实验和分析，80%用于数据处理。化合物是否有检出，有没有超过国标要求的限量值，这些判读都需要人工来完成。他分享了安捷伦开发的农残智能判读软件，该软件自动导入GB2763和GB2763.1的上万条限值，以及各种基质的上千条检出限，实验人员在得到定量结果后，可以马上知道有没有超标，需不需要复测。在实验室内，就可直接识别风险样品，重新复测。将原来复杂的判定过程变成一键简单的自动判读，这快速缩短了数据处理时间。

  紧跟用户转型，安捷伦数智化进阶关键词：物联网、AI、机器学习近年来，安捷伦在能源化工、食品、新材料和生命科学等领域实施了多个自动化项目。自2022年成立中国实验室生产力创新中心以来，葛奇一直与行业合作伙伴共同推进自动化进程。他介绍说：“安捷伦的方案旨在建立一站式自动化控制中间层，满足多种用户实验室需求，比如实现了气相色谱和液质联用等仪器统一接口和第三方对接。”

  拥有超过20年实验室信息化资深经验的郭亮，对于近些年实验室用户转型感触颇深。据他介绍，安捷伦以客户为中心，不仅提供网络化色谱质谱平台实现数据集中管理，推出SDMS（数据管理系统）支持数据共享和全流程生命周期管理。一直以来，安捷伦还积极构建完整信息化ECO，与合作伙伴为多个行业提供定制化自动化解决方案，并通过物联网技术提升仪器管理透明度和监控能力，并探索AI和机器学习在工艺控制和CMC参数优化中的应用。

  ，帮助客户实现数据分析的自动判读和结果优化，提高分析效率，并在多个行业中得到应用。

  实验室数智化转型基石——分析仪器技术现状与憧憬分析仪器设施是实验室自动化智能化转型的基石，在场嘉宾对实验室分析仪器技术的现状与未来趋势表达了各自看法。

  作为仪器用户，刘付芳希望仪器更换耗品和备件更简便快捷，并期待厂商提供更智能的维护指引。软件方面，她希望工作站和数据分析软件更开放，以便与信息管理系统对接，提升数据处理的效率。在法规驱动的测试领域，随着法规执行时间的延长，阳性样品比例可能下降，因此个性化、智能化数据分析需求日益增加，期待在未来，除了仪器自带分析工具，还可以整合RPA和AI工具，提升实验室运营效率和数据质量。

  周霖则更关注分析仪器的数据处理和结果分析，认为目前分析仪器的数据开放度不足。他坦言，希望仪器能提供更多结构化数据，如运行数据、异质性数据和核心报错信息。希望用户可自主通过使用记录、分析并向厂商反馈，以改善数据共享。另外，从安全性角度而言，建议增加通用接口，尤其针对单机版仪器的数据获取而言。

  近日，以智能化作为核心发展趋势，安捷伦发布了新新一代液相色谱产品Agilent Infinity III系列。该仪器可实现自主帮用户完成尽可能多的复杂工作。此外，智能化大脑模块利用仪器数据，如使用趋势、环境维度和使用效率统计，最终接入数据管理系统，满足更高层次的数据分析需求。

  表示：“众所周知，安捷伦一直践行“以客户为中心”的理念，以开放、合作和沟通为出发点，不断推动其自动化和智能化方案。乐见其成的是，安捷伦也从始至终保持着开放合作的态度，以期携手行业伙伴共筑实验室自动化智能化生态圈。”精彩的圆桌环节后，仪器信息网就实验室智能化和自动化引入到实验室中的成本和周期问题向在场嘉宾提问交流。

  仪器信息网：对于当前实验室用户而言，实验室数智化引进成本和周期如何？怎样科学判断判断引入自动化系统的投入产出比呢？

  Shawn Anderson：自动化方案相对直接，因为能计算机器人和自动化怎么样提高吞吐量。实验室的主要工作不是设备或试剂，而是人员。尽管投资回报率难以量化，但生产力改进是关键。例如，我们的AI产品能显著节约时机，一个实验室的人力成本可减少约三分之一。

  刘付芳：作为企业，我们需评估投资回报率（ROI，Return On Investment）。必须要格外注意的是，自动化、数字化和智能化主要投资未来。早期规划时，投资包括自动化设备、控制管理系统、数据处理系统和人才。实验室应基于顶层设计和客户的真实需求进行综合评估。成熟公司有成熟的ROI计算公式。投资需考虑规模效应，若通量低，可能人工操作更经济。我认为这个不是一概而论的问题，还是要针对不一样的场景、不同的项目去做好投资规划。

  周霖：在投资回报率方面，我们单位更注重社会效益，而非直接的经济回报。智能化和自动化旨在解放高学历人才，避免他们过度投入日常重复性工作。在评估投资回报时，我们主要考虑怎么提高工作效率，释放人力资源，并期望这些改进能带来社会效益或推动研究进展。

  笔者深切感受到，正如一众嘉宾所言，当我们讨论实验室自动化、智能化时，应基于与时俱进的实际的需求出发。自动化对于各类实验室而言“家家有本难念的经”，只有先识别出难点和痛点，而后“对症下药”，才能让自动化真正落地并赋能实验室建设。现场嘉宾普遍认可实验室自动化和智能化应用的重要性，并指出现存挑战大多分布在在样本前处理、仪器操作、实验室合规性等方面。同时，嘉宾们也强调了整合专业人才和IT知识，解决实验室人员痛点需求和数据处理瓶颈的重要性，这是实验室数智化落地的发展方向。

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