智绘未来：未来实验室的自动化演进路径

01 智绘未来：未来实验室的自动化演进路径 02执行摘要03引言06实验室现状08常见痛点10应用落地的挑战与障碍13结论 执行摘要 当今实验室面临着双重压力：既要提供更快速、更精准的实验结果，又要应对日益严苛的监管要求、不断攀升的复杂性，以及长期存在的专业人才短缺问题。传统的手动操作流程已愈发难以跟上现代实验室的需求步伐，这迫使各大企业和机构纷纷将目光投向自动化技术，并将其视为潜在的解决方案。 作为 ABB 机器人（ABB ROBOTICS）与梅特勒 - 托利多（METTLER TOLEDO INTERNATIONAL INC）联合发布的三篇系列白皮书之首，本报告基于一项针对制药、生物制药、化工及电池研发领域专业人士的 “客户之声”调研。该调研评估了从业者对实验室运营现状的态度，以及在大规模实施自动化过程中的机遇与挑战。 本篇白皮书旨在描绘实验室运营的现状，驱动自动化的核心动力，以及阻碍或减缓自动化普及的常见挑战与痛点。 后续白皮书将进一步探讨自动化带来的机遇，展示企业如何在短短几周内构建一个自动化、数据化且无缝连接的 “未来实验室”，以及在开启这一转型之旅时，如何选择合适的合作伙伴。 主要发现一览 自动化普及程度参差不齐 碎片化的系统 质控领先，研发滞后 人才未得到充分利用 大多数实验室仍处于起步阶段，重点仅局限于准备和质量控制（QC）等重复性任务。 标准化的质量控制流程更易于实现自动化，而研发流程的多变性则减缓了应用速度。 仪器设备脱节迫使手动传输数据：这造成了不必要的效率低下，而这一问题本可以轻松解决。 经验丰富的科学家在低价值任务上花费的时间过多。 初步进展成效初显 战略性整合至关重要 瓶颈根深蒂固 试点项目和改造项目表明，自动化可提升速度、重现性和循环效率。 分阶段推广、互操作性和领导力是成功的关键驱动因素。这些低效问题本可轻松解决。 手动操作带来的延迟会对多个项目产生连锁反应，削弱生产力。 引言 近年来，实验室检测领域发生了深刻变革，新技术、不断演变的市场以及日益严峻的人才短缺现象共同重塑了行业流程。特别是，客户对缩短交付周期和产品上市时间的要求日益迫切，推动企业在不牺牲安全性的前提下，寻求更快速、准确且高效的运营方式。 在全球企业积极寻求挑战应对策略之际，自动化正成为越来越多人的潜在解决方案。 通过将机器人与实验室仪器相结合，新型工艺正在实现关键实验工作流的自动化、增强与优化。这些系统集成了精密设计的机器人平台、专业软件、传感器及模块化仪器。同时，这些系统还能针对特定的应用场景（如样品制备、配方开发、混合、分析和报告）进行优化。至关重要的一点是，上述所有环节均能在极少人工干预的情况下完成。 传统的纯手动流程往往难以在提速的同时兼顾质量或结果的完整性。研发（R&D）环节具有高度复杂性，而质量控制（QC）则面临着对准确性、可重复性和通量的更高要求。此外，许多流程涉及处理具有潜在危险的高活性物质，若处理不当，将直接威胁实验人员的安全。 复杂性日益增加 材料科学、合成生物学和化学工程领域的进步，要求实验室必须具备管理更多变量、处理更大规模数据集以及加快迭代周期的能力。 更高通量 在制药和电池开发等行业，对候选化合物或材料进行快速筛选与测试，是缩短开发周期并保持竞争优势的核心策略。 劳动力短缺 随着退休人数增加以及新人入行率不足，许多实验室正面临人才断层。自动化技术通过接管重复性高或对精度极度敏感的任务，有效弥补了日益扩大的技能差距，使现有员工能够专注于更需要人类深度参与的高价值研究活动。 数字化转型 迈向 “智能实验室” 和数字化生态系统的趋势带来了广泛效益，但这需要高效的技术作为支撑。自动化的数据获取、与实验室信息管理系统（LIMS）的无缝集成以及实时分析能力，都是构建未来实验室的基石。 监管压力 自动化增强了可追溯性和一致性，这对于满足行业监管标准、确保科学成果的合规性与有效性至关重要。 因素，例如 ：初始资本投入、系统的互操作性、变革管理，以及针对独特实验室环境的定制化需求。成功部署更高程度的工作流自动化，还需要将其与现有流程进行深思熟虑的集成，并经过严格验证。同时，必须清晰界定人工与自动工作流如何互补，以发挥最大效能。 自动化的优势显著，其核心优势之一是减少人为错误。通过将人工干预降至最低，自动化降低了误操作的概率。这不仅有助于提高实验的可重复性，还能确保数据质量的统一。 此外，自动化系统具备全天候不间断运行或并行处理多个工作流的能力，这提升了通量与可扩展性，在加速测试与开发周期的同时，也强化了数据驱动的决策机制。 作为三部系列白皮书的第一部分，这份由 ABB 机器人（ABB Robotics）与梅特勒 - 托利多（METTLER TOLEDO）联合发布的报告，深入探讨了当前驱动自动化的主要趋势与关注点、现有的核心技术及其优势，以及如何有效实施自动化策略以获得最佳成果。 释放自动化的巨大潜力并非一蹴而就，也没有 “一劳永逸” 的通用方案。研究机构必须综合考量多方面的特定 调查基础说明 调研方式 本文档的内容基于一项有针对性的全球客户之声调查。我们与来自制药、生物制药、化工、电池开发及电子产品领域的专业人士进行了深入且详尽的对话。 1小时访谈 受访者代表质量控制、研发和测试服务职能部门。 选择这些行业，主要是因为它们高度依赖实验室运营来推动创新并满足监管合规要求。因此，这些领域被视为进一步部署自动化技术的理想切入点。在调查设计中，我们力求平衡不同职能部门的视角，确保能够同时捕捉到研发中心与质量控制检测部门的观点。 覆盖国家： 这种全方位的研究方法，让我们确信其提出的结论与建议，能够真实反映那些处于科技最前沿的机构在现实环境下的诉求。 覆盖行业： 实验室自动化的现状 “并不是我们不想实现自动化。事实上，我们中的大多数人都渴望实现自动化。但在目标达成之前，我们不得不继续手工操作那些早在几年前就该被自动化的任务。” 调查显示，大多数实验室仍处于自动化的早期到中期阶段，不同行业之间及内部存在显著差异。 尽管业界普遍憧憬着一个全自主、数字化集成的未来实验室愿景，但调查受访者透露，在实际部署自动化应用方面，现状呈现出参差不齐的局面。 至关重要的一点是，自动化的效益还有助于加速产品研发及上市的各项流程。一位受访者指出 ：“自动化系统在短时间内生成的数据量，比过去十年所能产生的还要多。通过将这一优势与自动化流程带来的高效提速相结合，我们现在可以缩短研发阶段从 ‘创意到实验’ 的周期，并以快得多的速度对方案进行测试和验证。” 当前应用现状概览 调查显示，在多数情况下，目前的自动化工作仍集中于特定的、重复性的手工任务（如液体处理、样品制备和简单的常规分析），而非端到端的集成工作流。 通常，自动化被选择性地应用于对通量和精度要求极高的领域，而更为复杂或需要人工解读的任务仍主要依靠手动操作。 进展和标准化的早期迹象 尽管如此，进步的迹象已清晰可见。多家机构目前正在制定以模块化和互操作性为核心的自动化战略。他们已经认识到标准化在实现研究工作流中可重复环节自动化的重要性。 部分实验室已取得更进一步的进展。据受访者反馈，某实验室已在高通量的实验室环境下实现了试点规模的全自动化工作流。这充分证明，在拥有适当的基础设施和战略支持的前提下，自动化可以取得显著进展。然而，此类案例目前往往是特例，而非普遍现象。 同时，业界也日益达成共识 ：自动化并不一定意味着推倒重来。“设施是可以改建的 ；我们只需要绕过现有约束进行规划。”一位受访者指出。这凸显了行业正向旧设施改造和分阶段集成转变。相比之下，另一些机构则已开始规划 “自动化就绪型” 实验室空间，并充分考虑了连接性、可扩展性以及机器人的可达性。 自动化已覆盖的领域和尚未涉及的领域 目前，自动化最常应用于质量控制（QC）、样本管理以及特定的配方配制或检测环节。而材料合成、高级分析、实验设计等更复杂的应用场景，在很大程度上仍依赖人工操作。由于研发环境具有不确定性高、对灵活性要求更强、变更更频繁等特点，研发环节的自动化实施，通常比质量控制环节难度更大。 此外，最佳实践流程也在不断演进。受访者提到，他们会在并行或非工作时间测试自动化系统，以避免干扰核心操作，并通过试点阶段在新系统大规模应用前进行验证。 正如一位受访者所言 ：“质量控制的自动化程度高于研发，因为其流程更加稳定且易于标准化。”基于此及其他类似反馈，我们得出结论 ：在流程定义明确且结果受到严格控制的领域，自动化更容易获得推行动力。 进展和标准化的早期迹象 当前应用现状概览 •多家机构目前正在制定以模块化和互操作性为核心的自动化战略。他们已经认识到标准化在实现研究工作流中可重复环节自动化的重要性。 •自动化呈现选择性应用的特点。•更复杂或解释性任务仍依赖人工。•借助适当的基础设施和战略支持，可取得显著进展。 自动化已覆盖及的领域尚未涉及的领域 •自动化最常应用于质量控制、样品管理以及特定的配方开发或测试。•在流程定义明确且结果受到严格控制的领域，自动化推进速度更快。 常见痛点 “我们仍然依靠人工将样品从一个实验台搬运到另一个实验台，然后再由另一个人负责把所有的结果汇总在一起。” 除了浪费原本可以更有效地投入到实验室工作中的技能外，让员工困于重复性的低级任务还会增加人为错误的风险。因注意力不集中、枯燥或疲劳而产生的错误往往不会立即显现，而是会在工作流中传导，最终导致不合格（OOS）结果或缺陷数据，进而误导决策。 尽管自动化的效益已获得广泛认可，但许多实验室仍面临着日常效率低下的问题，这极大地消耗了他们的时间、人才和资源。 太多的科学家和技术人员仍将大量精力浪费在原本可以实现自动化的低复杂度活动上。 “有时我们要到好几个步骤之后才能察觉错误，那时才意识到出了问题，不得不推倒重来。这既令人沮丧，又代价高昂。” “科学家要花好几个小时做基础的制备工作、四处确认设备是否可用，或者为了跑通流程而反复调整数据格式。这违背了我们聘请这些人才的初衷。” 手动工作流的线性特征也增加了瓶颈风险。样品制备延迟或仪器校准等单一环节的延误，就可能耽误整整一天的进度，迫使团队重新安排实验计划或将时间挪作他用。这些中断的影响会产生连锁反应，不仅延缓单个实验，更会拖慢整个项目或开发周期。 “并不是我们不想实现自动化。事实上，我们中的大多数人都渴望实现自动化。但在目标达成之前，我们不得不继续手工操作那些早在几年前就该被自动化的任务。” 这种固有的碎片化使得实验室难以构建精简的工作流，阻碍了其努力规模化扩张。正如一位受访者所观察到的：“我们的实验室拥有能够完成惊人任务的尖端仪器，但却无法通过有效的方式将它们连接成一个完整的工艺流程。因此，我们仍然依靠人工将样品从一个实验台搬运到另一个实验台，然后再由另一个人负责把所有的结果汇总在一起。” 多位专业人士分享了由于样品制备积压或资源瓶颈导致重要分析工作交付延迟的案例。另一些人则指出，由于现有产能无法支撑更复杂的方案，他们的团队有时不得不牺牲实验设计的严谨性。 对于经常面临紧迫期限的团队而言，这些延误直接导致了生产力的流失和运营风险的增加。 手动处理还会导致数据质量波动。当不同经验和专业背景的人员执行同一规程时，即使是操作技巧或解读上的细微差别也可能导致结果的不一致。这种不稳定性会削弱对结果的信心，增加建立标准化工作流的难度。在需要严格遵守监管标准或需要在全球团队之间频繁进行知识转移的环境中，这一问题尤为突出。若缺乏自动化手段来确保操作的一致性，想要获得可重复的实验结果将变得困难重重。 当这些问题交织在一起时，其产生的运营和战略影响揭示了手动工作流背后的隐藏成本。那些继续依赖陈旧手动流程的实验室将日益落后，他们缺乏必要的基础设施来提供更快速、更可靠的结果，也无法实现业务扩容或将人力转向创新。正如一位受访者总结道 ：“我们今天的工作方式在 20 年前可能是合理