【编者按】
为落实《上海市加快推动“AI+制造”发展的实施方案》，市经济信息化委会同市工业互联网协会、中国信通院上海工创中心、上海工业数字化研究院等单位，编制发布了《上海市“AI+制造”场景建设指南（第二期）》，旨在通过指南，提炼重点行业高价值应用场景，并系统描述人工智能技术在相关场景应用时的实施路径和方法论，为企业提供一套可复制、可推广的标准化操作方案，降低试错成本。
本系列逐一解读第二期18个标杆场景，上一期我们解读了基于工业智能体的输变电装备智能图纸设计场景，本期聚焦先进材料、医药研发设计环节——实验室高通量合成与智能数据管理应用场景（受限于篇幅，内容有所压缩，完整版请于文末点击链接下载）。
01 传统实验室的五大痛点
在医药制造、化学化工、材料科学等领域，研发活动高度依赖实验验证，实验室是新产品、新材料和新工艺研发的重要载体。随着研发任务复杂度持续攀升，传统人工操作模式在效率、数据、安全、物料等方面逐渐暴露出明显瓶颈，具体痛点如下：
（一）实验效率受限，研发周期较长
传统人工操作无法实现多组反应并行开展，单批次实验数量有限，合成效率低，研发周期长，难以满足当下高通量筛选的高强度研发需求，严重制约产品迭代与技术落地速度。
（二）数据记录依赖人工，质量和可追溯性不足
人工记录实验数据易出现疏漏、偏差、漏记等问题，数据精准度与全程可追溯性严重不足，导致实验重复性难以保障，可能因数据误差造成实验返工、研发进度滞后等问题。
（三）科研人员重复性工作占比较高
样品制备、常规反应操作、实验数据记录、台账整理等重复性基础工作，占用科研人员大量时间与精力，大幅挤压核心创新研究、工艺优化、方案迭代的工作空间。
（四）实验安全管理以人工监控为主
实验关键参数、设备运行状态、环境风险等均依赖人工巡检排查，监控实时性差、覆盖范围有限，风险预警滞后，缺乏主动式安全防护能力，易引发实验安全隐患。
（五）试剂耗材管理缺乏精细化支撑
试剂耗材出入库依靠人工登记记录，库存台账易出错、数据更新不及时，物料分配缺乏精准统筹，库存短缺、积压问题频发，且无智能化库存预警机制，物料管理效率低下。
02 解决方案：构建全链路智能化研发新范式
本场景由上海钒锝科技有限公司牵头编制。方案以高通量自动化合成工作站为核心，融合实验数据智能采集分析平台、合成实验安全防护联动系统、试剂耗材智能管理平台，构建自动化实验执行—数据智能采集分析—安全风险主动预警—试剂耗材精细管理的全链路智能化研发模式，覆盖实验执行、数据管理、安全防护、物料管理四大核心场景。
（一）一套多智能体协同架构
本场景采用多智能体协同架构，部署六大核心智能体单元，打通从实验反应执行、资源调度到数据分析、安全管控、物料管理的全流程闭环，实现实验室研发全流程智能化管理。各智能体核心功能及工作流如下：
（二）四大核心能力
1. 高通量自动化并行合成
依托高通量自动化合成工作站，可实现64组反应并行同步运行，支持反应条件自动化探索、工艺参数系统化迭代调优，提升实验通量与研发迭代效率。
2. 实验数据全流程智能采集与分析
整合多维度数据源，搭建标准化数据管理体系，实现实验过程、设备运行、物料使用数据的全自动采集、云端存储、智能分析、可视化展示及全历史追溯。
3. 主动式安全防护联动
基于实验参数实时监测、阈值比对与趋势预测技术，持续识别实验过程潜在安全风险，实现风险提前预警、设备联动响应，推动安全管理转向事前预防、事中管控。
4. 试剂耗材精细化管理
依托RFID识别技术，实现出入库自动登记、库存实时动态监控、缺货自动预警、用量智能统计与需求预测，覆盖耗材采购、入库、领用、消耗、库存的全生命周期管理。
（三）四层架构协同部署
本场景采用“感知层—边缘层—云端层—应用层”四层协同架构：
感知层通过传感器、RFID及设备数据采集模块，实现环境参数、设备状态与物料信息的实时感知与汇聚；
边缘层部署高通量自动化合成工作站及安全防护联动系统，负责实验实时控制、现场数据采集与即时安全预警；
云端层部署数据智能分析平台与耗材智能管理平台，承担海量数据存储、全局实验调度、算法模型训练与历史追溯；
应用层提供Web端工作台，输出实验监控、数据分析及管理交互界面。通过算力调度系统实现四层资源高效协同与数据互通，支撑智能化实验室常态化运行需求。
03 应用成效：研发效率实现质的飞跃
该AI多智能体实验室智能化方案落地后，将在实验通量、研发效率、数据管理、安全管控、物料配置及人力赋能等方面实现升级，核心成效如下：
1. 实验通量与效率跃升
单批次反应通量从传统数组级提升至64组并行运行，整体实验效率提升约60%，实验研发周期平均缩短约30%，加速研发迭代速度。
2. 数据管理实现全流程可追溯
搭建从物料领用、实验方案制定、设备操作执行、数据实时采集到成果归档的全链路数据追溯体系，减少人工记录误差，有效降低数据问题导致的实验返工率。
3. 安全管理从被动补救转为主动预防
依托实时参数监测与智能风险预判，安全风险识别、预警从传统滞后响应变为即时触发，安全处置模式从事后补救升级为事前预警、事中联动防控，提升安全等级。
4. 物料管理实现智能化精细管控
替代传统手工台账模式，实现耗材出入库自动记录、库存动态监控、缺货智能预警，物料分配精准度、库存周转效率、耗材利用率显著提升，有效降低物料损耗与成本浪费。
5. 释放科研人员核心创新能力
减少科研人员在样品制备、数据记录、台账整理等重复性基础工作的时间投入，让科研人员聚焦核心研发工作。
核心模式对比表
04实际案例与对接
本场景解决方案已在石河子大学化学化工、材料科学等领域的科研实验室完成部署落地，该校深耕相关领域多年，传统实验长期依赖人工操作，面临合成效率低、数据误差大等突出痛点，通过引入钒锝科技高通量自动化合成工作站及配套智能系统，实验效率提升约60%，实验周期平均缩短约30%，有效减少了因数据误差导致的返工，加速了常规实验批次的研发进程，显著缩短了整体科研迭代周期。对高校而言，释放了科研人员精力，使其聚焦核心研发创新，加速科研成果产出；对行业而言，形成了可复制方案，为同类实验室数智化转型提供了参考。
想进一步了解该场景技术细节与实施标准 → [点击下载完整版场景指南-15.pdf]
有意向建设该场景、需要对接场景服务方的企业，请联系：市工业互联网协会 赵老师 13816395318
下一篇预告
《抗体药物设计从“年”到“月”，研发周期缩短75%：AI如何破解生物药开发效率困局？》——聚焦抗体药物研发设计场景。
我们正在研究编制
《上海市"AI+制造"场景建设指南（第三期）》
欢迎有行业高价值场景挖掘和建设经验的企业共同参与
联系人：市工业互联网协会 张老师 13621971629
图纸设计与审核从“人工”到“自动”，设计迭代周期大幅缩短：AI如何加速输变电装备研发设计？| 上海“AI+制造”场景建设指南⑭
