高端科学仪器是国之重器，当前“人工智能（AI）+”正在推动科学仪器实现智能化、精准化发展。在4月23日—24日召开的第十九届中国科学仪器发展年会上，科研探索对于仪器的智能化需求成为研讨热点。
“过去科学研究依赖人类手动实验，误差大、效率低，还会形成数据孤岛。通过机器人平台开展复杂计算与实验操作，可确保数据的高效精准和大规模融合。”中国科学院院士、清华大学化学系教授李景虹在会上表示，多个国家均在加速建设AI驱动的科技基础设施，通过机器人实验室的设计与落地，大幅提升物质发现及合成等科研效率。
“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。”会议主办方之一的北京信立方科技发展股份有限公司董事长唐海霞表示，“AI4S”（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。
拓展科研极限与边界
“AI正深刻重塑科学研究范式。”李景虹表示，科学试验的“试错范式”往往会固定一系列实验条件，来测量某一个因素与发生事件的关系，这种模式无法揭示真实世界的全部构成。
AI不仅具备海量文献快速梳理、庞杂数据智能分析的能力，从理论大数据中建立可调的预训练模型，还可以进行海量试验、数据处理候选材料与药物筛选等工作，获得高质量高通量的实验数据。
“‘理论’和‘实验’结合，让AI得以快速迭代产生‘理实交融’模型，破解传统研究耗时久、试错成本高的痛点。”李景虹举例解释，中国科学技术大学通过开发科学仪器的软硬件，并将移动机器人、化学工作站、智能操作系统、科学数据库等集成起来，研制出数据智能驱动的全流程机器化学家，能够将最优高熵催化剂的发现周期缩短为5周。
“AI+科学仪器”能够助力科研人员多尺度全视角探索物质、生命等复杂科学问题，在分析化学、生物医药、新材料研发等领域让科研探索更具精准性与靶向性，正在成为提升科研效率、变革科研范式的核心驱动力。
加强高端仪器自主研发
“由于AI技术的效率优势，AI+科学仪器、AI+检验检测成为科研数据新增量的关键引擎。”唐海霞说，AI已经加速渗透到数据采集、处理与决策等多个环节，仪器设备也相应地从“测量工具”转变为“智能分析平台”，在高通量实验、自动化实验室、智能检测等场景中快速落地。
“AI+”对科学仪器创新拓展出新的赛道。“我们仪器信息网平台的数据分析显示，当前质谱、光谱、色谱等仪器在国产替代加速的同时，普遍‘加持’了AI辅助分析技能。”唐海霞介绍，这样的产业发展趋势决定了上游核心零部件正在从“配套”走向“性能中枢”，亟待加快国产替代方面的关键突破。
“科学仪器从原始创新到产品成熟，通常需要8到15年的长周期。”唐海霞说，科学仪器的研发具有周期长、小批量、多品种、高门槛等特征，依靠研究团队或企业“单打独斗”，难以从实验室走向市场。当前科学仪器与检验检测设备已被纳入新质生产力培育的重要支撑方向，信立方旗下仪器信息网等平台将主动承担“产业加速器”角色。
为加强高端仪器设备的自主研发，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，以实现“自主科学仪器解决重大基础研究问题”为目标，联动基金、高校院所、孵化载体和科技园区，打通成果转化“最后一公里”。相关负责人介绍，目前北京已经形成了“北中试、南孵化”的创新发展格局，为推动源头创新成果向集聚区落地转化打好基础。
高端科学仪器是国之重器，当前“人工智能（AI）+”正在推动科学仪器实现智能化、精准化发展。在4月23日—24日召开的第十九届中国科学仪器发展年会上，科研探索对于仪器的智能化需求成为研讨热点。
“过去科学研究依赖人类手动实验，误差大、效率低，还会形成数据孤岛。通过机器人平台开展复杂计算与实验操作，可确保数据的高效精准和大规模融合。”中国科学院院士、清华大学化学系教授李景虹在会上表示，多个国家均在加速建设AI驱动的科技基础设施，通过机器人实验室的设计与落地，大幅提升物质发现及合成等科研效率。
“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。”会议主办方之一的北京信立方科技发展股份有限公司董事长唐海霞表示，“AI4S”（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。
拓展科研极限与边界
“AI正深刻重塑科学研究范式。”李景虹表示，科学试验的“试错范式”往往会固定一系列实验条件，来测量某一个因素与发生事件的关系，这种模式无法揭示真实世界的全部构成。
AI不仅具备海量文献快速梳理、庞杂数据智能分析的能力，从理论大数据中建立可调的预训练模型，还可以进行海量试验、数据处理候选材料与药物筛选等工作，获得高质量高通量的实验数据。
“‘理论’和‘实验’结合，让AI得以快速迭代产生‘理实交融’模型，破解传统研究耗时久、试错成本高的痛点。”李景虹举例解释，中国科学技术大学通过开发科学仪器的软硬件，并将移动机器人、化学工作站、智能操作系统、科学数据库等集成起来，研制出数据智能驱动的全流程机器化学家，能够将最优高熵催化剂的发现周期缩短为5周。
“AI+科学仪器”能够助力科研人员多尺度全视角探索物质、生命等复杂科学问题，在分析化学、生物医药、新材料研发等领域让科研探索更具精准性与靶向性，正在成为提升科研效率、变革科研范式的核心驱动力。
加强高端仪器自主研发
“由于AI技术的效率优势，AI+科学仪器、AI+检验检测成为科研数据新增量的关键引擎。”唐海霞说，AI已经加速渗透到数据采集、处理与决策等多个环节，仪器设备也相应地从“测量工具”转变为“智能分析平台”，在高通量实验、自动化实验室、智能检测等场景中快速落地。
“AI+”对科学仪器创新拓展出新的赛道。“我们仪器信息网平台的数据分析显示，当前质谱、光谱、色谱等仪器在国产替代加速的同时，普遍‘加持’了AI辅助分析技能。”唐海霞介绍，这样的产业发展趋势决定了上游核心零部件正在从“配套”走向“性能中枢”，亟待加快国产替代方面的关键突破。
“科学仪器从原始创新到产品成熟，通常需要8到15年的长周期。”唐海霞说，科学仪器的研发具有周期长、小批量、多品种、高门槛等特征，依靠研究团队或企业“单打独斗”，难以从实验室走向市场。当前科学仪器与检验检测设备已被纳入新质生产力培育的重要支撑方向，信立方旗下仪器信息网等平台将主动承担“产业加速器”角色。
为加强高端仪器设备的自主研发，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，以实现“自主科学仪器解决重大基础研究问题”为目标，联动基金、高校院所、孵化载体和科技园区，打通成果转化“最后一公里”。相关负责人介绍，目前北京已经形成了“北中试、南孵化”的创新发展格局，为推动源头创新成果向集聚区落地转化打好基础。
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