随着人工智能技术的不断发展和普及，人工智能在实验室中的应用逐渐成为行业发展焦点。检测实验室作为质量保障和科学生产的重要场所，利用人工智能技术来加速实验分析过程、优化检测方案、提高质量管理水平，必将在建设高质量检测实验室进程中大放异彩。

今天，我们尝试通过机器学习、自然语言处理和计算机视觉等技术在实验室中的应用，并通过模式变革、绿色生产、AI生态三个角度，结合实际案例分析这些技术在实验室中的应用效果和优势。希望帮助实验室科学认识人工智能在检验检测领域的运用方向。

AI赋能-数据范式转型

革新效率与质量

在检测检验实验室中，充斥着大量的报告编制、原始记录编制、流转文件编制，一个完整的报告输出流程和质量管理流程，往往需要经历精确的计量管理、大量的文件检索、多部门的协同配合。

深圳中卫经过实践探索认为，检测实验室信息化向数智化的转变，除了效率和监管水平的提升外，其内核是检测实验室内部关于数据运营的范式升级。

首先，是数据的垂直一体化——

数据是实验室公信力的底座，LIMS NEXT的有效运用，可将数据整合到一个垂直数据集中可以减少数据冗余和错误，从而提高数据质量和准确性，是数据垂直一体化的有力保障。从样品的采集到报告的签发的每一个检测周期，AI可用于辅助实验室专业人员进行样品的检验检测，以提高检验检测效率和结果数据准确性，并减少人为错误。通过图像识别、语音识别和自然语言处理等技术，使一体化数据得以识别检验检测全过程产生数据记录，由实验室专业人员确认后形成相应的检验检测记录。

其次，是数据的共享与交互——

从传统的纸质文档传递，到实验室专用数据库的调用，数据的共享方式在AI的基础上，将使数据共享的体验进一步符合自然人的交互。在处理大量的测试数据，并发现隐藏在其中的模式和洞察力，实现数据与数据之间的交互以外，实验人员将通过自然语言或语音得到数据的直接反馈。这可以帮助检验实验室优化测试和检验流程，大幅减少数据获取的时间和成本，并提高质量和可靠性。

最后，是数据的精细化管控——

AI拥有着远胜人工的质量控制和缺陷检测能力，可用于实验室物料的自动计量和出入库管控，尤其在标准物质和危险品管理上，AI将精准预测相关因素引入的质量风险。除此之外，在智能制造和风险预测上，AI能提高产品质量、减少生产成本，并延长设备寿命，这可以包括使用机器学习和深度学习算法来预测设备故障，并通过实时监测和反馈来优化制造和维护流程。

AI赋能-精益检测

护航健康安全与产品质量

人工智能技术在打造检测实验室品牌，提升企业竞争力上有着“奇点”般的推动作用。同时，对于健康安全与产品质量也有着重要的意义，通过提高检测的准确性和效率，实现智能化检测，加强检测数据的分析和应用，推动健康安全与产品质量的创新和发展，可以有效地降低健康危害因素和产品缺陷的发生概率，保障公众的生命健康和提升产品质量，这也是检测机构长远发展的另一条生命线。

在实际应用中，人工智能技术需要与传统的检测手段相结合，需要与信息系统相结合，充分利用人工智能技术的优势，最大程度地发挥其在健康安全与产品质量领域的作用。

01 提高检测的准确性和效率

AI可以通过数据分析、机器视觉、自然语言处理等技术手段，对大量的业务数据和指令进行处理和分析，识别出异常数据和潜在的安全隐患，从而提高检测的准确性和效率。例如，利用机器视觉技术可以对产品表面的缺陷、异物等进行快速准确的检测，避免质量问题的出现。

02 实现智能化检测

AI可以实现检测的智能化和自动化，通过自动化检测设备和传感器的联网，实现对检测数据的实时监测和分析，降低人工操作带来的误判和漏判的风险，同时提高检测效率和生产效率。例如，利用自动化检测设备和传感器的联网可以实现对生产线上的产品进行智能化检测，减少人工干预的成本和风险。

03 加强检测数据的分析和应用

人工智能技术可以对检测数据进行深度挖掘和分析，发现数据中的隐藏信息和关联关系，帮助相关部门和企业更好地了解产品质量和环境状况，从而采取更加有效的安全和环保措施。例如，利用数据挖掘技术可以发现产品生产过程中的关键节点，及时识别出潜在的安全风险。

04 提升安全和环保能力

人工智能技术的应用可以帮助推动全面满足质量体系和安环要求，例如利用人工智能技术对生产过程进行全方位的监控和控制，提供更加细致和准确的数据分析、预测、建模等方面的支持，并通过自动分析数据，实时监测生产环境中的污染物浓度、温度等，及时发现并处理环境污染问题确保生产过程中的环境安全和质量可控。

AI赋能-高质量发展

构建可持续实验室生态

人工智能技术能够在实验室的检测、质量管理、科研等能力提升和实验室管理的持续改进方面大有可为。

能够利用实验室持续积累的大量检验检测数据资产，通过大数据、机器学习、自然语言处理、计算机视觉等技术，持续提升整个实验室的检测能力、质量管理水平以及科研水平，用以构建可持续的实验室高质量发展生态。

01 提升实验室检测能力

AI技术可通过对实验室所有实验室人员的教育经历、工作经验、以往的检测结果、考核结果等大量数据进行分析建模，制定出针对每个实验室人员定制的个性化的能力提升计划，包括培训计划、质控计划、考核计划等，并在计划执行过程中持续采集数据注入模型进行预测，并及时反馈动态调整相关计划，持续提升实验室人员整体的检验检测能力。

02 提升实验室质量管理水平

AI技术可通过实验室人、机、料、法、环相关数据以及检验检测过程数据以及结果数据，通过对实验室海量的数据进行分析建模，预测出实验室质量薄弱环节的风险点，并针对相关风险指定质控计划，并持续追踪监测计划执行情况和效果，并根据监测结果进行动态调整相关质控计划和纠正措施，并将质控反馈结果注入质控模型，持续升级质控模型，利用AI技术持续提升实验室整体的质量管理水平。

03 提升实验室的科研水平

AI技术可通过对实验室的样品特征数据、样品检验检测过程数据以及结果数据进行分析建模，利用建立的相关模型辅助实验室人员开展相关的科研工作，并可针对特定的科研主题动态感知相关的数据并进行归纳汇总，为实验室科研工作提供强大的数据支撑，持续提升实验室整体的科研水平。