圆桌观察：AI+科学仪器如何打通“最后一公里”？

圆桌观察：AI+科学仪器如何打通“最后一公里”？

仪器信息网讯 2026年7月14日，在2026自主实验室大会期间，一场围绕“AI+科学仪器”主题的圆桌论坛吸引了行业广泛关注。论坛由仪器信息网CEO赵鑫主持，议题聚焦于“需求”“瓶颈”与“破局”三大方向。台上五位来自不同领域的嘉宾，包括检测机构研究员、仪器创业者、AI技术专家、政策研究者等，共同探讨AI与科学仪器融合的现实路径。

这场讨论不仅揭示了当前行业的发展现状，也为“十五五”开局之年AI赋能科学仪器产业提供了前瞻视角。

圆桌嘉宾阵容（从左至右）：仪器信息网CEO赵鑫、睿科集团（厦门）股份有限公司副总经理董亮、中国信息通信研究院平台与工程化部副主任董昊、北京理化分析测试中心副所长研究员高峡、北京具身智能科技有限公司CEO李志伟、北京青元开物技术有限公司创始人CEO王东

赵鑫在开场时指出，AI与科学仪器的融合已进入从概念走向落地的关键阶段。尽管部分实验室已开始引入AI技术，但这种趋势是否具有普遍性，仍需进一步观察。7月1日，北京市发布《加快推进人工智能赋能科学研究实施三年行动方案》，释放出政策红利。然而，在这波热潮背后，用户的真实需求究竟为何，仍是值得深入探讨的问题。

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需求在喊，但喊的不是同一件事

赵鑫首先抛出问题：AI进入实验室，是偶然现象还是不可逆趋势？

北京理化分析测试中心副所长高峡指出，环境检测领域对AI的需求尤为迫切。样品前处理、仪器检测与数据分析三个环节中，每个环节都存在效率瓶颈。她举例说明，北京海关每日需核对大量进口商品的数字标签，过去依赖人工逐条检查，错误率较高。她与团队开发的图像识别系统，将文字标准转化为数字标准，有效提升了效率。这一案例反映出，实验室中对AI的迫切需求，往往集中在重复性强、人工难以保障精度的环节。

睿科集团副总经理董亮则从智慧实验室建设角度分享了经验。睿科基于国家标准GB 3838打造的水质检测黑灯实验室，实现了从样品自动管理到报告生成的全流程无人干预。他强调，选择合适的场景是推动AI落地的关键。

青元开物CEO王东则从产品设计角度提出，AI赋能仪器应分两层推进：一是提升仪器的自主判断与决策能力；二是实现设备间的协同自动化。他指出，目前许多仪器尚未达到“智能”门槛，谈“自主实验室”尚为时过早。

具身智能CEO李志伟则关注设备间的协同问题。他指出，当前实验室中不同品牌、不同功能的设备之间缺乏协同，数据不通是主要痛点。具身智能正尝试通过移动机器人技术，打通这些异构平台。

中国信通院平台与工程化部副主任董昊从产业视角总结，指出自主实验室的能力正在向制备环节延伸，用户需求也从“机器能干活”升级为“机器能优化方案”。这意味着，市场对AI的需求已从自动化迈向智能化。

讨论至此，一个共识逐渐形成：AI+科学仪器的需求真实存在，且呈现多层次特征。然而，这些需求尚未形成系统性的市场拉力。

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钱、标准、人——三个绕不开的坎

当话题转向落地挑战时，现场气氛略显凝重。

董昊指出，当前自主实验室面临数据流通、模型兼容、机械臂接口等标准缺失问题。他提到，欧洲在科学仪器接口和数据标准方面已有明确路线图，而国内相关标准仍处于起步阶段。他建议，应通过团体标准凝聚共识，逐步推动行业标准和国家标准的建立。

王东则指出，当前黑灯实验室多以项目形式存在，而非标准化产品。他强调，项目模式难以复制，成本居高不下。他呼吁行业将非标经验提炼为标准化模块，推动产品化。

董亮直言，资金问题是当前最大的障碍。用户投资谨慎、回款周期长，厂商研发投入大、持续迭代困难，稍有不慎便可能导致项目搁浅。他同时提到，人才结构也面临挑战，传统实验室管理者需具备IT、自动化和设备运维等多方面能力。

李志伟则从用户认知角度指出，当前最大的障碍并非技术本身，而是用户对AI的理解不足。他主张技术提供方应将复杂逻辑封装，实现“开箱即用”。他举例说，要求一位化学教授学习Python并不现实。

高峡补充指出，认证认可体系尚未完善。她强调，新设备、新系统若无法进入认证体系，就难以进入实验室。

尽管切入点不同，但嘉宾们一致认为，标准缺失、资金压力、人才匮乏与认知偏差，构成了当前AI+科学仪器落地的主要障碍。

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窗口期已到，各家亮出底牌

赵鑫指出，尽管挑战重重，但机遇同样巨大。“十五五”规划明确提出推动高端仪器等重点领域发展，北京也已出台多项政策支持AI赋能科研。

董亮介绍了睿科的“三板斧”战略：深耕现有赛道、拓展市场广度、参与标准制定。他强调，目标是打造真正可用的黑灯实验室。

王东则聚焦核心单品的AI适配，并在高价值细分领域与头部客户合作。他透露，青元开物在质粒核酸提取领域已覆盖全国50%以上的头部企业。

李志伟提出“技能层交付”模式，通过封装底层数据与算法，以“技能”形式向用户交付。他认为，人机信任建模将成为未来协同效率的关键。

高峡呼吁行业共建高质量数据集。她指出，北京市已启动质谱等公共数据集建设，希望实现数据的共建、共享、共用。

董昊从产业生态角度提出，应从技术侧与需求侧双线并进，打造标杆案例，推动正向循环。

嘉宾们的发言表明，行业已进入“怎么做”的实战阶段。尽管各家策略不同，但方向一致，都在抢抓“十五五”开局的战略窗口。

结语：新时代不在远方，已在实验室里

赵鑫在总结中指出，AI+科学仪器正在从概念走向现实，尽管标准、资金、人才等瓶颈依然存在，但政府与产业界已在积极行动。

从睿科的黑灯实验室，到青元开物的AI适配产品，再到具身智能的技能交付模式，每一个案例都在证明：AI+科学仪器已不再是一张蓝图，而是一栋正在施工的大楼。

当然，地基尚未完全稳固。标准缺位、资金紧张、人才断层、认知偏差等问题仍需时间解决。但正如一位嘉宾所言：“最难的时候已经过去。三年前大家还在争论AI能不能进实验室，现在讨论的是怎么进、进到什么程度。”

从这个角度看，这场圆桌的意义不在于给出多少答案，而在于确认了一个事实：我们正在见证并参与一个新时代的开启。在这个时代，AI与科学仪器的深度融合，将深刻重塑科研范式。

而这一切，才刚刚开始。