自動化實驗室

● 無人化全天候運行：實驗室流程由機器人、自動化設(shè)備完成，無需人員在場，可24小時連續(xù)高效運行，顯著提升效率和精準度。

● 智能化自主決策與優(yōu)化：通過AI算法自主設(shè)計實驗方案、優(yōu)化參數(shù)、分析結(jié)果并調(diào)整后續(xù)步驟，具備自學習能力，不斷提高成功率和實驗質(zhì)量。

● 全流程閉環(huán)操作：從樣本處理、實驗執(zhí)行到數(shù)據(jù)分析形成完整自動化閉環(huán)，減少人為誤差，確保結(jié)果可靠性和一致性。

● 高精度與高安全性：采用高精度機器人及自動化設(shè)備，精準完成復雜操作，重復性高；同時避免人員接觸危險物，大幅降低實驗風險。

● 實時監(jiān)控與數(shù)據(jù)集成：支持實驗過程實時可視化、遠程監(jiān)控與報警，數(shù)據(jù)可追溯、可導出，強化數(shù)據(jù)管理。

● 廣泛適用且降本增效：可應用于化工、生物制藥等多領(lǐng)域，長期幫助企業(yè)降本增效。

自動化實驗室的出現(xiàn)，為化學合成開啟了“加速引擎"，以其高效、精準、低成本的核心優(yōu)勢，重塑傳統(tǒng)科研與生產(chǎn)模式。這些兼具自動化、智能化、微化工等技術(shù)優(yōu)勢的自動化體系，并非只是停留在理論層面的構(gòu)想，而是已在實踐中展現(xiàn)出巨大潛力。

早在2015年，美國默克公司的化學家團隊便開創(chuàng)性地開發(fā)了一個高通量化學反應篩選平臺，用于納摩爾級的Buchwald-Hartwig偶聯(lián)反應的底物和反應條件篩選，每天能夠高效處理超過1500個反應，展示了其篩選能力。然而，該系統(tǒng)基于微孔板的設(shè)計也存在一定的局限性，在反應過程中僅能使用高沸點溶劑二甲基亞砜，且反應過程無法加熱，這在一定程度上制約了此平臺的廣泛應用。盡管如此，這一技術(shù)仍是化學合成領(lǐng)域的一個重大突破，為藥物研發(fā)和其他化學研究提供了有力工具。

受此工作啟發(fā)，輝瑞的研發(fā)人員做出重要突破，開發(fā)了一種可在不同溶劑、溫度、壓力等條件下進行自動化化學反應篩選的平臺[1]。以流動化學（flow chemistry）技術(shù)與超高效液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用（UPLC-MS）技術(shù)為基礎(chǔ)，通過兩臺UPLC-MS裝置的交替檢測，每隔45秒進行一組反應篩選。反應中的物料流速、停留時間、取樣、進樣、反應溶劑切換等由計算機全程控制，在1天內(nèi)篩選超過1500多個納摩爾量規(guī)模的Suzuki-Miyaura偶聯(lián)反應。在一組特定的硼酸酯和溴代吲哚底物的Suzuki-Miyaura偶聯(lián)反應，8小時內(nèi)完成了576組反應條件的篩選，僅消耗了50 mg的溴代吲哚原料，就給出了zuijia條件。在此條件基礎(chǔ)上，對物料比例、反應濃度和反應時間稍作調(diào)整，順利將反應放大到0.41 mmol規(guī)模，收率81%。

相較于人工手動合成，自動化實驗室合成在碳排放降低、時間成本壓縮及金錢成本節(jié)約方面均展現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢[2]。在一個自動化光催化反應系統(tǒng)中評估了它在進行碳—碳鍵形成、有機污染光催化降解和固氮反應任務時，相比手動合成方法在碳排放、時間與金錢成本上的優(yōu)勢。由于自動化實驗室具備自我優(yōu)化能力、實驗試劑的消耗量顯著減少、機器運行的成本低于人工成本，而且機器能夠每天24小時不間斷地工作，即便人力每天工作14小時，自動化合成系統(tǒng)也可將碳排放減少至手動合成實驗室的5%，同時節(jié)省超過一半的時間，其成本還不到手動合成的20%。

自動化實驗室在成本、效率與環(huán)保層面的多重價值，正驅(qū)動行業(yè)加速從 人工依賴向自動化轉(zhuǎn)型，而在這一轉(zhuǎn)型過程中，本土企業(yè)憑借核心技術(shù)的自主研發(fā)，走出了一條全流程自動化的創(chuàng)新路徑。

歐世盛公司基于過去十幾年來對自動化核心零部件、智能化微反應器、在線檢測儀器的原創(chuàng)性開發(fā)，實現(xiàn)了從單步連續(xù)反應到多步連續(xù)反應的自動完成，實現(xiàn)了反應流程與在線檢測全流程自動化的質(zhì)的飛躍。歐世盛自動化實驗室方案正將化學合成從“經(jīng)驗驅(qū)動"轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)與智能驅(qū)動"。自動化與高通量的結(jié)合進一步為AI和機器學習技術(shù)在化學領(lǐng)域的應用鋪平了道路，自動化實驗室的建立也為大規(guī)模化學合成、新藥研發(fā)及材料科學等領(lǐng)域的研究提供了強有力的支持。

參考文獻

[1] Science, 2018, 359, 429.

[2] Journal of Nanjing Tech University(Natural Science Edition), 2025, 47, 115.