合力自动化仪

A1194低温闭口闪点测定仪是按照中华人民共和国标准GB/T 5208-2008《闪点的测定 快速平衡闭杯法》规定的要求设计制造的。本仪器也符合ISO 1523 和ISO 3679标准的要求。本仪器以电子温控仪表为核心，配有适当的接口电路，实现温度控制的自动化，具有加热功率自动切换、温度自动控制等功能。本仪器操作简单，结构合理，检测准确，性能稳定，显示直观，能够满足石油、化工、涂料、油漆、铁路、航空、电力、商检及科研单位对石油产品闪点的测试。本仪器适合于闭口杯闪点在-30℃～50℃或0℃～100℃范围内的各类色漆、油漆、胶黏剂、溶剂、石油及有关产品闭口杯闪点的测试。仪器特点5.6寸彩色触摸液晶显示屏微电脑处理器，智能化设计温度补偿，优化结构，自动打印测试报告进样量少，每次仅需要2-4ml样品技术参数工作电源：AC　220V±10%， 50Hz闪点检测范围： -20℃至50℃或室温至200℃（可定做-10℃至100℃）控温精度： ±0.5℃；点火装置： 电子点火枪点火；制冷方式： 半导体制冷；电源电压： ～220V±10％、 50Hz；整机功耗： 不大于300W；环境温度： 5℃～30℃；相对湿度： 30～80RH。测量精密度： 两个实验结果之间的差值小于2℃（同一操作者）两个实验结果之间的差值小于3℃（不同操作者）仪器外型尺寸： 400mm×250mm×450mm仪器重量： 控制箱 12.5kg

多通道移液器已普遍用于提高当今实验室的通量。然而，大量的手动移液操作仍然需要宝贵的时间，并可能造成重复性劳损。另外，在样品量不断减小的趋势下，恰当、准确地移液正在变得越来越困难。INTEGRA开发了紧凑型辅助系统和辅助系统升级版移液工作站，能够以经济实惠的价格简化常规移液任务，几乎适用于所有实验室。该系统可自动执行常规移液任务，消除劳损并确保重复性和无差错移液。interga自动化移液工作站特点：简化各种应用中的常规移液布局转换将样本从一种布局转换至另一种布局-例如从试管移入孔板-是一项繁琐且容易出错的任务得益于VOYAGER移液器的可调枪头间距功能，ASSISTPLUS能够自动完成您的样品格式转换，比使用单通道液器进行相同操作快12倍之多。连续稀释手动进行系列稀释需要专注和良好移液技巧。ASSIST可确保连续稀释操作的可重复性并避免错误的发生。使用ASSISTPLUS,可在每次转移后更换枪头，以最大限度减少附着在表面的残留物。孔板填充和试剂添加构建测定板体系通常需要添加多个LUS灵活的甲板布局可容纳试管储液槽和孔板，从而实现了向测定板的多步骤转移。ASSIST或ASSISTPLUS执行自动移液过程时可确保恒定的移液角度、一致的枪头浸入深度和准确定位。这消除了操作人员间的差异和人为错误，例如遗漏行或吸入空气，从而实现了更强的流程控制、更高的工作流程一致性以及更好的移液结果。无论移液器的轻重和平衡性如何，长时间的移液任务都会给操作员造成劳损使用ASSIST和ASSISTPLUS自动完成这些任务可大大减轻您的移液负担，并有助于防止重复性劳损（RSI)不再手持操作移液器才是符合人体工学的解决方案！interga自动化移液工作站可提供：1.微孔中精确枪头定位2.最佳的浸入深度3.恒定的移液角度4.可控移液速度5.避免了移液错误6.严格遵守移液程序直接在移液器上编程许多应用需要基本的移液模式，如填充平板或进行连续稀释。这些操作都可以使用移液器上直观的触摸轮界面直接进行编程。只需选择一个预制的程序并根据您的要求调整默认设置即可。使用计算机进行编程ASSIST自动化移液工作站中自带的VIALAB(仅限ASSISTPLUS)软件负责针对更复的工作流程，VIALAB软件能够提供简单直观的图形用户界面，只需点击几下鼠标即可创建操作流程，且不需要大量的编程知识。VIALINK为高级用户提供了逐个步骤定义移液程序的最大自由VIALAB/VIALINK编写的程序可以通过通讯支架（PN4211)轻松地转移到移液器上超高容错性：移液工作站对于许多实验室来说是相当大的投资。ASSIST和ASSISTPLUS旨在以合理的价格提供灵活性，且不需要专门的人员或复杂的编程。独特的设计意味着ASSIST或ASSISTPLUS永远不会过时一只需更换使用INTEGRA25款移液器产品中的任意一款即可用于新的应用一同时您仍然可以单独使用这台移液器进行手动移液。INTEGRA提供各种电动多道移液器-从4通道到16通道-可实现0.5ul到1250ul范围内的精准液体转移。这意味着您可以随时根据应用程序选择最佳的体积范围。VOYAGER移液器与ASSISTPLUS联用时，枪头间距可实时调节，从而实现了多通道的样品格式转换-例如，从试管到孔板一并兼容各种类型的实验器具。广泛的实验器具兼容性：ASSISTPLUS可以容纳众多类型的实验室器具-从试管到横向和纵向384孔板-而ASSIST则非常适合单板应用。两款设备均可与INTEGRA多通道储液槽联用，储液槽的容量包括为10、25和100ml,可提供极低的死体积。对于更大的存储容量，ASSISTPLUS可与INTEGRA的自动化支持型储存槽配合使用，以应对更大储存容量的应用。技术参数：茂默科学力求解决行业内客户对科学仪器选型难、维护难的处境。欲了解更多integra的产品，Welcometoconsult~咨询有惊喜哦！

关于抓紧做好科学研究仪器设备采购的预通知 近期教育部科学技术与信息化司发布《关于抓紧做好科学研究仪器设备采购》的预通知，为进一步加快高校科技创新体系建设，大力提升创新能力，拟对高校科学研究，所需重大仪器设备购置与更新、配套设施建设等新增贷款，涉及贷款总额1.7万亿，贴息后贷款基本属于免息 实施阶段性鼓励政策。重点支持建有国家和省部级各类创新平合的高等学校，开展重大仪器设备购置与更新、配套设施建设。智达自动化实验室解决方案 智达全自动在线前处理多功能进样平台已经整合的模块：天平、离心机、超声波、在线过滤、移液枪、加热振荡、磁力加热搅拌、涡旋混匀、自动分液识别模块、仪器状态追踪系统、液体进样、顶空、固相微萃取、箭形固相微萃取、动态顶空、吹扫捕集、热脱附、在线浓缩、在线GPC、在线SPE、在线大体积SPE、氮吹浓缩、液质高通量进样、液质低残留进样等 。智达致力于智能实验室的建设和引领，欢迎咨询选购。代谢组学EP管内两步衍生1解决了传统进样器只能适配2ml进样瓶，无法从EP管内自动进样。智达EP管解决方案自动开关EP管盖，样品低温存贮，涡旋振荡，高速离心，低温超声，双步衍生，重叠进样。在线水质检测方案2从全自动采集水样，在线液液萃取，超大体积液体进样，箭形固相微萃取原位采集自动切换，到进样检测、数据分析与异常警报，全流程实现在线自动化，大大提高有机污染物检测效率。在线SPE双柱除盐3双柱并联的方式，合理利用进样与液质分析时间，提前为液质准备好上样处理，实现高通量样品分析；提高质谱利用率。更多前处理解决方案4智达致力于智能实验室的建设和引领，坚持以技术和服务落地的理念；着眼于用户痛点，为用户提供完整的自动化、智能化、定制化的实验室解决方案。END

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眼下，面对独立实验室的竞争，大医院的检测科已感觉到：亟需增强自动化检测方面的业务能力。 　　“检验科对临床诊断的价值日益凸显，而临床诊断对检验报告准确性和高效率的需求也在不断增加。在此背景下，实验室自动化一直是医院检验科建设的重要目标。”谈到医院检验科作用的时候，西京医院院长刘建中告诉记者。 　　随着我国医疗水平的不断提高和医疗需求的持续增长，医院检验科正扮演着日益重要的角色。医院的整体医疗水平需要多元化、可靠、有价值的临床检验服务及技术，帮助各科医生为患者提供准确可靠的检验报告，从而制定有效的个体化治疗方案。 　　同时，精确快速的临床检验报告也能帮助患者抓住最佳治疗时间，提升治疗效果以及患病期的生活质量，并可节约患者和社会的医疗开支。 　　医院实验室自动化可以为检验科进一步提高科室的整体管理水平和效率提供帮助，从而使检验流程更科学，整体表现更优秀，为操作人员提供更安全的工作环境。可见，实验室自动化已成为众多大型医院发展的必然趋势。 　　提高医院检测水平 　　随着医院规模的逐步扩大，更加需要通过检测系统的自动化来扩充能力和提高检测效率。 　　以西京医院为例，作为西部地区最重要的医疗服务中心之一，西京医院的高峰日门诊量超万人，为检验科实验室带来每日约6800份的巨大样本量。 　　西京医院检验科郝晓柯主任指出：“以检验科免疫组为例，标本的离心、开盖、分注和贴标签等前处理程序约占检验工作量的60%，易造成错误率达79%。” 　　仅仅依靠人工来完成检测工作，检验质量和出报告时间都难以保证。因此，自动化对确保临床医生作出及时的诊断和治疗，满足门急诊、ICU、病房和手术室等部门对快速检验报告的需求具有重要意义。 　　目前，大医院越来越重视自动化检测对检测质量和时间的保障，很多大医院都愿意为此投入更多资金，自动化建设的展开也使大医院能够尽快追赶上独立实验室的脚步。 　　“样品前、后处理的自动化可大幅减少检验科作业量，患者也就能更快地拿到检测报告，对于一个每天处理6800个以上样品的实验室，输出能力能得到显著改善。”谈到实现自动化的效果时，西京医院院长刘建中如是说，“同时，还能防止混淆患者标本，提高检验质量，尽量减少人员暴露于检测样本的机会，降低感染风险，提高生物安全性，并可合理分配人员，让工作人员远离重复性的人工作业，转而承担实验室更具挑战性的角色。” 　　人才短板 　　“直到2006年，罗氏诊断才在中国的医院安装第一台设备，”据罗氏诊断大中华区总经理黄柏兴介绍，“10年前我从新加坡来到中国的时候，当时有兴趣做自动化检测的医院很多，但大家认为中国的人力成本相对比较低，所以由人力去处理这些标本更廉价。后来，医院的规模逐渐增大，发现仅靠人力已满足不了患者的需求。 　　随着这些年的投入，我国医院的自动化程度已经有了很大的提高，但相比于发达国家，我国医院的自动化检测水平还有很大的差距。 　　刘建中表示：“我国的大医院，尤其是大城市的三甲医院，就设备来说，跟国外医院已几乎没有差别，甚至有些设备拥有的量要比国外还多，差距主要体现在软件上。”就目前来看，人才上的差距最明显。 　　据郝晓柯介绍：“以前医院的科室分为医疗科室和医技科室，检验科大部分都是叫医技科室。检验科属于辅助科室，从知识结构上都有一点欠缺。因此，很多医生不愿意去检验科工作。” 　　因此，强化检验医师制度对于实现自动化检测非常重要。例如协和医院就有一个非常好的模式，查房的时候，检验科的检验医师也参加，提高了检验医师的地位，使得很多医学生愿意到检验科工作。 　　为医院量身定制 　　现在，不少医院都已进入流水线阶段，不过，仅仅依靠流水线难以帮助实验室持续发展。 　　“流水线和非在线一定要结合好。单一的流水线无论是哪一个厂家的流水线，都只能应用于自己厂家的设备。”郝晓柯强调，“现在西京医院既有流水线，又有分流式的前处理，这样，我们可以把国际顶尖的检验仪器设备结合起来。用非在线的前处理方式把所有设备结合在一起。” 　　因此，检验科不仅需要流水线，还需要目标任务自动化，它使各工作站及由这些工作站所产生的数据通过实验室IT解决方案来连接和管理。目标任务自动化贯穿前处理、处理、后处理来实现检测过程完全自动化。 　　现在，越来越多的诊断设备提供商也开始意识到这个问题。 　　罗氏诊断亚太区总裁罗兰迪格曼指出：“罗氏在给医院提供设备的同时，还要去跟医院配合，研究每个医院的不同，量身定制适用于每个医院的解决方案。另外，罗氏诊断的检测模块是很灵活的，可以随着医院的发展和规模的发展，相应地增加模块，满足医院的需求。”

本期，我们邀请皖仪科技分析仪器事业部总经理程小卫先生特别分享百亿市场规模的临床质谱的现状与未来发展。皖仪科技分析仪器事业部总经理 程小卫先生 临床质谱多种多样，适用不同的应用场景 典型的质谱分析过程如下：进样系统将待测物引入质谱系统，待测物在离子源被离子化， 离子化后的离子进入质量分析器被分析，然后到达检测器产生相应的信号，数据处理系统对数据进行相应的处理，从而完成整个质谱分析过程。根据检测流程，可将质谱检测系统分为进样系统、离子源、质量分析器、检测器、数据处理系统五大结构，质谱仪器类型多样，适用不同样本和检测需求。数据来源：《临床色谱质谱检验技术》质谱仪基础组成部分有多种组合方式和实现形式，特点不同，适用样本不同，合理组合能够做到对不同标志物的精准检测，发挥出质谱检测最大的优势。如气相色谱串联质谱（GC-MS），适用于检测尿液有机酸；液相色谱串联质谱（LC-MS），适用于检测有机大、小分子；基质辅助激光解析电离飞行时间质谱（MALDI-TOF MS），适用于检测生物大分子；电感耦合等离子体质谱（ICP-MS），适用于人体微量元素检测。 临床质谱多场景应用生态的构筑 临床质谱由多个技术平台组成，包括液相色谱串联质谱技术平台、微生物质谱技术平台、气相色谱串联质谱技术平台、核酸质谱平台、电感耦合等离子体质谱平台、蛋白定量质谱平台、质谱成像平台等。数据来源：动脉橙数据库，蛋壳研究院制各个技术平台中，液相色谱串联质谱、微生物质谱、气相色谱串联质谱是临床应用最早、相对成熟的技术平台，其临床价值已经广受认可，电感耦合等离子体质谱、核酸质谱技术平台在临床应用中有明显优越性，正在迅速成熟，蛋白定量质谱和质谱成像平台在临床则还处于萌芽期，停留于科研层面。各类临床质谱技术平台的发展，为推动整个行业生态的创新作用重大，包括上游仪器、试剂、检测技术的国产化替代，中游第三方医学实验室临床质谱解决方案的构建和应用，以及下游医院临床质谱检测能力的提升。多种技术平台广泛应用于临床不同场景中，构成了庞大的临床质谱市场。总的看，临床质谱各技术平台都有独特的定位，特点不同，适用场景不同，临床成熟度也各不相同，但均有极大的临床价值。从临床认知来看，液相色谱串联质谱、微生物质谱、气相色谱串联质谱临床应用成熟，认知度最高，核酸质谱、电感耦合等离子质谱、质谱成像等平台的临床认知正在快速提升中；从应用领域来看，液相色谱串联质谱的应用领域广，电感耦合等离子体质谱目前应用领域较小，未来有更多领域可以开拓；商业化路径来看，由于技术成熟度不同，成熟度高的平台以IVD 和LDT 两种模式进行商业化，成熟度低的平台主要以LDT 形式进行推广。临床质谱行业并非只有一种技术，而是由多个技术平台组成，不同技术平台的应用领域不同，临床成熟度也不同，各具特色，为临床精准诊断赋能。●液相色谱串联质谱技术平台在临床应用最成熟，可应用领域广阔，是现阶段临床质谱市场的主要技术平台。随着液相色谱串联质谱在常规应用中的渗透率不断提升，且开始应用于肿瘤、慢病、神经系统疾病等创新领域，液相色谱串联质谱的临床价值将进一步扩大。●微生物鉴定是临床质谱市场高度成熟的技术平台，国产化程度高，布局企业多，但天花板不如液相色谱串联质谱等平台高，市场逐渐饱和。●核酸质谱、蛋白定量质谱、质谱成像技术平台临床市场空间大且临床应用处于早期，是临床质谱市场新的增长曲线。 临床质谱市场规模分析 全球临床用质谱产品销售预计增速20%，远超过整体诊断市场的增速。根据Kalorama Information 的统计和预测，2016 年全球质谱产品销售市场总规模达到18 亿美元，到 2021 年达到 32 亿美元，年均复合增速在 12%。从市场玩家来看，目前质谱仪市场被海外巨头垄断。目前全球质谱仪生产商主要被欧美日本等发达国家所占据，包括国际巨头赛默飞、丹纳赫、岛津、安捷伦、布鲁克、梅里埃等。▲2020年全球质谱仪市场份额（%）目前我国质谱临床应用还处于起步阶段。中国临床质谱中期潜在市场300 亿元，目前仅占医学检测市场1%不到，远小于美国的15%。与分子诊断技术类似，国内质谱仪市场对外依存度非常高，这也说明国产厂商替代空间非常广阔。2020 年中国质谱仪进口金额为 15.27 亿美元，占整个国内市场规模 80%左右，主要进口国家为美国、德国、日本等。按照质谱仪均价 15 万美元（100 万人民币左右计算），对应 10000 台进口质谱仪可供国产替代，发展潜力巨大。▲中国质谱仪进出口金额（亿美元） ▲中国质谱仪进口国别情况（2018年）▲国家持续发布多项政策支持国产仪器发展随着国内质谱市场发展和国家政策的引导，临床应用需求不断释放，不管是新增市场还是对传统方法学的替代，均存在大量的空白市场，综合目前国内政策背景和产品布局情况，率先布局的企业有望快速增长。 临床质谱要走”集成式全自动化“之路吗？临床质谱自动化分为两大阶段，一是早期，集中在样本前处理自动化；二是后期，实现临床质谱自动化流水线。早期：样本前处理环节自动化。目前，样本上机之后，后续的质谱分析和数据分析并不复杂，制约效率提升的瓶颈在于繁琐的前处理环节。生物样本不能直接进入质谱仪进行分析，需要经过一系列的样品前处理流程，以达到净化或纯化样品，降低基质干扰，提升灵敏度和准确性的目的。针对样本前处理，国内多家企业推出了全自动样本前处理平台。后期：临床质谱自动化流水线。前处理环节自动化平台的价值是有限的，流水线是临床质谱检测的终极解决方案。临床质谱还未能实现流水线式自动化。一是技术问题，现在流水线只能检测少量项目，二是临床质谱单个指标的检测量不够大，没有量的支撑，推行流水线成本极高。case study:罗氏宣布进军临床质谱赛道，聚焦集成化的质谱系统开发!第十四届J.P.摩根大会召开，由于新冠疫情的影响，会议采用线上进行，会议上，多家科学仪器企业和诊断企业均分享了最新的业务情况，并对未来的行业发展重点进行了讨论。其中，罗氏（Roche）表示将开发集成化的质谱系统，用于医疗诊断领域，目前正在进行30到40项质谱测试。罗氏认为该仪器是一个重要的市场机会，拥有29亿瑞士法郎的潜在市场。罗氏首席财务官Alan Hippe指出，许多质谱仪器都非常手动化，且需要定制方法，罗氏希望提供一种高通量系统，不需要大量手动工作并产生标准化结果。 临床质谱或走“灵活独立化”之路呢？Case study: 赛默飞宣布停产Cascadion，停止走全自动临床质谱之路2023年2月初，赛默飞宣布已停产其 Cascadion SM 临床分析仪，这也宣告了近年来对临床质谱的一项引人注目的尝试项目的正式落幕。据 Thermo Fisher 临床研究高级主管布拉德利哈特 (Bradley Hart) 称，该公司已决定放弃 Cascadion 体现的全自动、样本到结果模型，并将其临床工作重点放在简化程度较低但更灵活、功能更强大的领域仪器仪表。哈特Hart 说停止生产该产品的决定是去年做出的，当时公司开始通知客户。Thermo Fisher 于 2017 年推出 Cascadion，并于 2018 年开始在欧洲销售。随后于 2020 年在美国推出。该仪器以将质谱技术封装在具有传统免疫测定的自动化、稳健性和易用性的系统中而著称-基于临床分析仪。Thermo Fisher 预计该仪器将允许临床实验室运行基于质谱的测定，而无需经过质谱方面专门培训的人员，从而使 LC-MS/MS 更广泛地可及。质谱法广泛用于临床实验室的各种应用，但临床质谱仪器仍然非常复杂，通常需要博士级科学家来监督操作。此外，许多在质谱仪上运行的测试都是实验室开发的测试，可用的体外诊断产品有限。质谱支持者长期以来一直认为，这些因素限制了该技术的临床应用，尽管它具有卓越的分析性能和可能提供的成本节约。不过，哈特Hart 建议，在充分简化质谱仪器以构建全自动、无人值守系统的过程中，赛默飞世尔已经消除了一些对该技术的吸引力至关重要的功能和灵活性。“临床市场喜欢拥有自动化分析仪，但你必须考虑质谱给这个行业带来什么价值，”他说，并指出除了强大的分析性能外，快速添加新分析物测试的能力是一个主要的质谱优势。“当你将其做成自动化仪器时，你就限制了质谱技术的部分价值，”哈特说。“我们评估了 Cascadion，并根据我们从检验行业听到的总体反馈决定停止使用它。”有趣的是，就在 Thermo Fisher 推出 Cascadion 的同时，其在生命科学质谱领域的竞争对手 Sciex 推出了一种临床质谱仪器，旨在实现简单性、灵活性和功能之间的不同平衡。该系统称为 Topaz，本质上是其现有 4500MD LC-MS 仪器的简化版本，带有样品制备模块和专为临床使用而设计的分析软件。它比典型的研究用质谱更精简，但自动化程度远低于传统的临床分析仪。Sciex 为该系统提供了美国食品和药物管理局批准的检测方法，但与 Cascadion 不同的是，用户还可以在其上开发自己的测试。尽管对临床市场采取了这种不同的方法，但 Topaz 也没有取得商业上的成功，Sciex 于 2020 年停止了该系统，同年 Thermo Fisher 在美国推出了Cascadion。在Sciex 决定停止使用 Topaz 后的一次采访中，Emory Crawford Long 医院核心实验室前主任、该仪器的早期用户 James Ritchie 指出，该系统的复杂性使 Sciex 很难将其出售给初级核心实验室。最终，Sciex 和 Thermo Fisher 都无法在一方面的自动化和易用性与另一方面的功率、灵活性和测试菜单大小之间找到最佳平衡点。Thermo Fisher 的哈特 Hart 表示，该公司未来的临床质谱战略将优先考虑开放的、更灵活的系统，这些系统能够测量广泛的分析物，并迅速为新分子进行测试。（编辑：刘立东） 往期推荐 ——程小卫KOL主页（点击查看）敢问生物实验室自动化的未来之路在何方？生物制药市场高速增长下,批量细胞系构建实验室的自动化探索这场疫情后，生命科学仪器行业的未来趋势在哪里？“国产替代”之系列联想【行业征稿】若您有生命科学、医药、临床等行业相关研究、技术、应用、管理经验等愿意以约稿形式共享，欢迎自荐或引荐投稿联系人：刘编辑word图文投稿邮箱：liuld @instrument.com.cn微信：JaysonXY（备注来意：投稿）【会议预告】为了促进相关领域技术交流与合作，仪器信息网计划组织召开“临床质谱技术及应用进展”主题网络研讨会(2023年3月22日)，就质谱在临床领域的最新技术进展及应用进展等大家关心的话题共同探讨，为用户、专家和厂商搭建优质、有效的交流平台。点击报名参会

前言众所周知，自动检测技术是在仪器仪表的使用、研制、生产的基础上发展起来的一门综合性技术。在当今经济全球化高速发展的时代，随着工业自动化技术的迅猛发展，自动检测技术被广泛地应用在工业自动化、化工、军事、航天、通讯、医疗、电子等行业。自动检测系统广泛应用于各类产品的设计、生产、使用、维护等各个阶段，对提高产品性能及生产率、降低生产成本及整个生产周期成本起着重要作用。自动检测技术是一种尽量减少所需人工的检测技术，是一种依赖仪器仪表，涉及物理学、电子学等多种学科的综合性技术。与传统检测技术相比，这一技术可以减少人们对检测结果有意或无意的干扰，减轻人员的工作压力，从而保证了被检测对象的可靠性，因此自动检测技术已经成为社会发展不可或缺的重要部分。自动检测技术主要有两项职责，一方面，通过自动检测技术可以直接得出被检测对象的数值及其变化趋势等内容；另一方面，将自动检测技术直接测得的被检测对象的信息纳入考虑范围，从而制定相关决策。检测和检验是制造过程中最基本的活动之一。通过检测和检验活动提供产品及其制造过程的质量信息，按照这些信息对产品的制造过程进行修正，使废次品与反修品率降至最低，保证产品质量形成过程的稳定性及产出产品的一致性。无锡某钢厂经过二十余年的发展，为我国特钢行业龙头企业。现生产和销售的轴承钢、齿轮钢、容器钢等。2018年客户技改项目启动，智能制造成为技改项目重点。来到高速线材智能车间，信息化与智能化的手段已被运用到生产一线：从坯料进厂到加热、轧制、打包、称重，再到最后发货，产供销自动化系统已对全流程进行了全线覆盖。其中，加热炉控制系统可以根据钢坯定位跟踪模型计算给出当前的最佳炉温参考数值，既保证加热质量满足工艺要求，又尽量做到最小能耗、钢坯氧化损失更少，这代表着当前世界上最先进的线材生产水平。在这里，智能化生产线全程超过408米，但是每班只需配备25人，煤气消耗更是降低了40%。智能制造如同一双隐形翅膀，助推企业不断提升核心竞争力和市场影响力。该公司奉行“质量第一”的原则，高速生产线上的每一支棒材，都必须接受“体检”，现每个产线基本都配有Niton便携式X射线荧光光谱仪来检测出炉棒材的元素成分及含量。在推广智能化生产线之前，客户24小时专职人员检测产品是否合格，人为判断所引发的误判可能性较大。现客户需要快速检测刚出炉的钢材料成分，对产品进行质量控制，希望能够提供一个成熟额方案，来实现对材料的自动检测。我司根据客户需求，自主研发FASO智能在线成分分析仪。FASO产品介绍客户通过光谱仪手动/自动检测样品，数据会自动上传到分析仪，分析仪处理数据，并在显示器上显示结果。技术优势样品检测分析仪可以挂载光谱仪，满足日常检测。分析仪系统具备良好的 易用性，用户界面友好、简洁、布局合理；采用模块化功能设 置，具备简单易用的表格设计工具，便于使用者轻易上手。适用型号：Niton XL2 系列、Niton XL3t 系列、朗铎 FAS 2100 系列光谱仪。多设备联动、组件化开发分析仪拥有高性能工控机，可以与行架、机械手等工具进行联用。满足客户无人检测，自动检测的需求。分析结果，进行I/O编程，发出需要的24V DC电源。分析仪具有很强的独立性，更好地支持多设备联用同时提高了应用系统的质量和可靠性。数据分析客户根据自己的需要，通过TCP/IP、U盘等手段，预录入客户需要的金属牌号。每次检测完毕后，分析仪根据管理平台已导入的牌号对照表进行计算分析，给出用户分析评估的结果，并将本次匹配数据传回系统管理后台进行留存。采集分析完成的数据将用统计图标的方式显示给用户用作用户层面的决策和评估的参考。

我最近读了一篇来自The Robot Report 的精彩文章，这篇文章将工业机器人的表现与人类的表现进行了对比。该报告的要点如下。这篇文章强调了机器人比人类表现更好的五个领域：RobotHuman01a）处理单调乏味的事情；b）极端的感知能力；c）力量和速度；d）坚定的专注力；e）完美、客观的记忆。这篇文章还强调了人类仍然优于机器人的三个方面：HumanRobot02a）同理心；b）灵活性；c）可接受性和信任。令我印象深刻的是，在实验室环境中考虑这些要点，我们可能没有充分利用机器人技术的积极方面，或者确实在努力解决消极方面。在考虑样品制备和样品操作时尤其如此。对于大多数要分析很多样品的实验室工作人员而言，他们会熟悉制备样品的日常流程、设置设备、测试系统的适用性、进行目的性检查，然后在晚上下班前开始“批量”样品的日常分析工作。现代仪器大大减少了回家路上祈祷好运的次数，以及第二天早上进入实验室查看“运行是否成功”时的期待感，但这些焦虑感并没有完全消失。自动化机器人有能力改变这种模式，以“准时化”的方式准备样本，这样分析就可以在一天开始时进行，而且当我们留出允许的工作准备和分析时间时，大部分工作都会完成。如果需要，我们甚至可以收集足够的样本在一夜之间做同样的事情，从而提高我们的通量。注：准时化（Just In Time）起源于日本丰田汽车公司，本质是保持材料流和信息流在生产过程中的同步化，以实现在必要的时候、以必要的数量、生产或供应必要的产品/服务。当然，我们需要非常强大和可靠的自动化解决方案，这也许是行业需要发展的地方，以确保我们的分析工程被优化到不需要再考虑易错性的程度。同样，我们大多数人都熟悉这样的情况：由于样品瓶没有被正确地抓住或拿起，或者一个样品瓶的容限导致自动采样器拒绝接受一个特定的样品，甚至简单地丢弃小瓶，导致分析活动在一夜之间停止。在这里，仪器的灵活性和“学习”方面的发展可以得到改善。如果被拒绝的小瓶不处于危险或阻碍的位置，机器人应该能够移动到下一个操作，只需在批次报告中标记故障即可，当然，这样处理的前提是这个样品不是关键的系统适用性测试样品或QC样品，否则会导致其余的分析无效。利物浦大学研究改造的机器人化学家，不分昼夜的“实验民工”在许多情况下，机器人可以用于高效液相色谱（HPLC）的样品制备，并将产生比人类实验室工作人员更好的结果。样品稀释（包括连续稀释）、过滤、衍生化等操作均可。有可以处理称重、混合甚至离心的样品机器人，但我没有看到很多 HPLC实验室采用这些解决方案，我想知道为什么？我可以肯定地说，如果经过适当的“训练”，机器人将比人类更精确地遵循样品制备或提取方案。每次也会遵循标准操作程序（SOP）。我们能诚实地说我们所做的每一个样品制备都是按照SOP进行的吗？始终在精确的时间内振荡样品，使用相同的搅拌方法，在超声浴中使用相同的位置，使用完全正确的技术称重或移液——这些可以继续！机器人在记忆和可重复性方面是绝对可靠的，而我们不是。虽然 HPLC 中的许多样品制备或提取方案相对简单，但也有一些并不那么简单，例如固相萃取（SPE）或更复杂的液液萃取（LLE）方案。方法开发是一项耗时且成本高昂的活动，涉及对变量的系统探索，目的是为稳健的方法找到最佳条件集，从而产生具有适当质量和成本的数据。在方法开发中，以逐步方式自动改变所研究的参数并紧密固定所有其他参数至关重要，这样改变目标参数的效果就不会被其他地方的随机变化所掩盖。手动样品制备是不必要变化的重要来源，而自动化样品制备使方法开发成为一个更直接和可预测的过程，并节省了大量时间。随着越来越多的分析人员采用实验设计（DoE）方法进行方法开发（其中以系统的方式同时调整多个参数），自动化样品制备是减少这些不必要的变化的合理合作伙伴，但同样，我没有看到广泛的应用，这真的让我感到困惑。全自动移液机器人助力医学实验室，图片来源于网络是不是我们认为HPLC的样品制备太简单了？不值得自动化，因为它可以在样品制备实验室内快速轻松地实现？问问你自己，有多少批次失败或实验室调查与样品制备问题有关？你会注意到，到目前为止，我一直集中在液相色谱的讨论。我认为气相色谱（GC）市场可能略有不同，甚至更加先进。有几家制造商生产先进的机器人系统，用于在GC分析之前制备和操作样品，而且这些系统的复杂性比我通常看到的与HPLC仪器相关的系统要先进得多。此外，这些系统是完全集成的，可以将样品注入GC系统，具有即时样品制备功能。这些系统配备了许多工具，可实现称重、混合、摇动、加热、离心、溶剂蒸发和许多其他选项。这使得样品稀释、添加内标、衍生化、LLE、固相微萃取（SPME）、SPE 和其他微萃取技术等操作实现了自动化。即使在传统上使用大样本量的情况下，例如环境分析，由于质谱检测技术和灵敏度的进步，自动化也成为可能，这可以通过使用三重四极杆（QQQ）和四极杆飞行时间（QTOF）仪器等作为探测器来实现。本质上，检测器灵敏度的提高可以在不影响检测限或定量限的情况下处理更小体积的样品。当然，样品体积的减少也意味着这些技术的自动化版本不仅更环保（有机萃取溶剂的量更少），而且是在色谱运行时间内实现，使除最复杂的制备或提取协议外的所有样品处理都能实现“准时化”模式。也许后一点突出了HPLC与机器人自动采样程序接口的潜在问题。随着超高压液相色谱（UHPLC）的出现，色谱运行时间通常非常短，而冗长的样品制备方案将与分离相的时间框架不匹配，并且可能会延长整体分析时间。在生物分析（前面提到过）中使用多头探针的“批量准备”机器人可能具有优势，因为整体运行时间可能会减少。然而，当考虑到提高保真度、可重复性和无人操作（来自完全集成的机器人解决方案）的好处时，即使一次只处理一个样品的方法在HPLC分析中仍可能有相当大的好处。当使用现代自动化系统和优化的处理工作流时，小型化样品制备方案确实可以非常快速。那么，是什么阻碍了机器人解决方案在GC实验室的进一步实施，或在HPLC实验室更广泛地采用机器人方法？下面，我列出了自动化普及率低的典型原因，特别是关于色谱分析的样品制备，以及对每个原因的简短回应。Q对于自动化没有充足的预算？A:在你进行投资回报率（ROI）计算时，是否包括了在正确的第一时间减少溶剂使用以及通风橱用电量方面的改进？如果这些是你当前样品制备流程的一部分。Q之前尝试过自动化，但它没有带来预期的好处？A: 您是否与机器人系统制造商合作，充分探索节省时间、材料和成本的方法？Q我的流程无法自动化A:我很少遇到这样的情况，即无法使用现代实验室系统实现自动化的样品制备程序。正如我上面所说，SPE、LLE、称重、超声、离心、加热、振荡、稀释、解吸、蒸发、重构和许多其他任务都可以使用自动化系统完成。Q我的样品制备非常简单，我无法证明用在自动化如此简单的事情上的花费是值得的A: 您是否与机器人系统制造商合作，充分探索时间、材料和成本节约？ 您是否考虑过分析化学家或技术人员在不进行样品制备时可以做什么？Q自动化方法无法满足我在灵敏度方面的要求A:当考虑到现代质谱和其他探测器的灵敏度，以及优化的工作流，使得足够小的样品体积就可以产生稳健的探测器响应时，情况总是并非如此。Q我不信任自动化；它增加了更多的复杂性和脆弱性A:没有什么比人类更复杂或更容易受影响了。用于样品制备的现代机器人系统的重复性、准确性和相对无懈可击的性能可能值得怀疑，但我发现很难质疑它们的脆弱性。我可能将自动化最重要的新兴驱动因素放在最后，即环境、可持续性和治理（ESG）原则。作为一个社会，我们的心态正在变得“更环保”，虽然我们可能认为绿色议程中的主要商业胜利存在于实验室之外，但相信我，这些举措很快就会出现在你身边的实验室里。使用自动化平台时，功耗、溶剂量以及分析人员接触潜在有害溶剂和试剂的减少是显而易见的。它们完全符合ESG原则，让我们清楚地表明我们非常重视地球的未来！有几种可用的分析“绿色”计算器，但我特别喜欢的一个是来自一个合作小组，其中包括该方法的样品制备影响，可以在以下链接中找到：https://mostwiedzy.pl/pl/wojciech-wojnowski,174235-1/agreeprep回到这篇文章的标题，我们需要发展还是死亡？当然，这是地球上每个物种都面临的事实。色谱应用样品制备自动化的真实性如何？好吧，我喜欢用一个令人震惊的标题来吸引读者，但是现代自动化系统的灵活性和它们可以完成的任务范围已经发生了革命性的变化，即使在过去的10年里也是如此。它们经得起考验的准确性和可重复性得到证明，而且它们能够减少工人接触单调和危险的试剂或操作的能力也得到了清楚的证明。那么我们只是害怕“机器人的崛起”吗？这当然不会在我们的现代社会发生，并且，我鼓励你进一步研究自动化的好处，希望我能够在这篇文章中指出这一点。

分子诊断有望将经验性处方药物的传统医学诊疗模式转变为现在以及将来的个性化处方药物诊疗模式，可谓实验室医学的新星。作为目前精确度较高的体外诊断技术，分子诊断在短期内对国内市场影响有限，但发展潜力巨大。 　　第三次医疗革命 　　美国市场调查与咨询公司Markets and Markets近期发布的一份关于全球分子诊断市场的分析报告指出，到2018年，全球分子诊断市场将达79.57亿美元，2013～2018年的复合年平均增长率为9.7%。 　　报告称，从技术上分，分子诊断市场包括PCR、等温核酸扩增、杂交、DNA测序、NGS(高通量测序)以及芯片等，在这些技术中，PCR在2013年占据该领域最大份额，而芯片业务将成为2018年之前增长最快的部分。分子诊断可应用于传染病、肿瘤学、遗传学、血液筛查、微生物学等领域，目前传染病占据最大市场份额，肿瘤学则是增长最快的部分。从终端用户来看，2013年最大的细分市场是医疗机构，而参考实验室有着最高的复合年平均增长率，政府机构削减医疗保健费用将促进参考实验室份额的上升。 　　据悉，全球分子诊断市场目前主要被罗氏诊断、凯杰、BD、雅培、贝克曼库尔特等企业分食。近年来，分子诊断在全球体外诊断市场中的比重逐年增加，2012年已达11%。据悉，中国分子诊断占体外诊断市场比例小于5%，合理的比例应在10%～15%，发展空间较大。 　　与传统诊断相比，分子诊断可以令诊断前移。&ldquo 从产业发展看，个体化医疗被认为是第三次医疗革命。&rdquo 上海百傲科技股份有限公司董事长兼总经理朱滨表示，基因诊断和基于病症的诊断的通路不同，能够确定一个病的病因，而不需像以前那样终身服药，现在普遍认为按病因分类比按病症分类更妥帖。 　　历史性发展时机 　　&ldquo 分子诊断正处在一个历史性的发展机遇期。&rdquo 苏州为真生物医药科技有限公司董事长王弢博士指出，本土产业需要在政策上获得一定扶持，以点带面，首先实现有选择地重点突破。随着新修订《医疗器械监督管理条例》的发布和《医疗器械注册与备案管理办法》的修订，政策的变化也将促进行业发展。在朱滨看来，加大医械全程监管力度将进一步规范行业秩序，加速产业集中。 　　王弢指出，分子诊断核心是&ldquo 标记、技术、仪器&rdquo 三位一体，但目前还处于起步阶段。国内在硬件上落后的现状短期内难改变，但在应用技术及产品上有很大机会。 　　&ldquo 投资界一般认为该领域的发展有两大方向：一是二代测序，这是颠覆性的技术，有望使成本剧降，甚至快于摩尔定律，且能提供更丰富的信息 二是产前筛查和肿瘤的分子诊断最有前途。&rdquo 北京雅康博生物科技首席执行官许军普表示。 　　目前，分子诊断在国内产前筛查领域的应用只有无创唐氏综合症筛查实现了产业化，与会人士则看好耳聋筛查产业化。&ldquo 因为常见遗传性耳聋外显率几乎为100%。&rdquo 此外，分子诊断在肿瘤诊疗领域的应用也不限于个体化治疗，&ldquo 向前和向后都有机会，向前是肿瘤风险预警，向后则是肿瘤的复发预警诊断。&rdquo 　　从行业发展趋势看，仪器一体化、自动化、操作简单是分子诊断行业的大方向。许军普认为，注重创新、质量和善于整合资源的企业值得关注。

p 　　病毒，是一种没有细胞结构的特殊生物，个体微小，结构简单，但是有的时候人类在病毒面前反而变得的渺小。病毒和人类的关系一直是如影随形，病毒甚至比人类更早出现在地球上，天花病毒、埃博拉病毒、狂犬病病毒、非典病毒(Sars)、HIV病毒(艾滋病)、马尔堡病毒、甲型H1N1流感病毒、汉坦病毒、肝炎病毒、登革热病毒被称为为全球最恐怖的十大病毒，全球每一次病毒的爆发都会引发人类大量的死亡。 /p table border=" 1" cellspacing=" 0" cellpadding=" 0" style=" border-collapse:collapse border:none" align=" center" tbody tr class=" firstRow" td width=" 260" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p strong span style=" font-size:15px font-family:宋体" 事件 /span /strong /p /td td width=" 165" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p strong span style=" font-size:15px font-family:宋体" 时间周期 /span /strong /p /td td width=" 134" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p strong span style=" font-size:15px font-family:宋体" 死亡人数 /span /strong /p /td /tr tr td width=" 260" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 雅典大瘟疫 /span /p /td td width=" 165" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p span style=" font-size:15px font-family:宋体" 公元前 span 430- /span 前 span 427 /span 年 /span /p /td td width=" 134" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p span style=" font-size:15px font-family:宋体" 1/4 /span span style=" font-size:15px font-family:宋体" 的雅典人口 /span /p /td /tr tr td width=" 260" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 安东尼瘟疫 span & nbsp /span /span /p /td td width=" 165" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 公元 span 165 /span 年至 span 180 /span 年 /span /p /td td width=" 134" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 500 /span span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 万 /span /p /td /tr tr td width=" 260" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p span style=" font-size:15px font-family:宋体" 美洲大瘟疫（天花） /span /p /td td width=" 165" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p span style=" font-size:15px font-family:宋体" 16 /span span style=" font-size:15px font-family:宋体" 世纪 span -17 /span 世纪 /span /p /td td width=" 134" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p span style=" font-size:15px font-family:宋体" 超过 span 2000 /span 万 /span /p /td /tr tr td width=" 260" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p span style=" font-size:15px font-family:宋体" 黑死病 /span /p /td td width=" 165" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p span style=" font-size:15px font-family:宋体" 1347 /span span style=" font-size:15px font-family:宋体" 年至 span 1351 /span 年 /span /p /td td width=" 134" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p span style=" font-size:15px font-family:宋体" 超过 span 7500 /span 万 /span /p /td /tr tr td width=" 260" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 墨西哥天花 /span /p /td td width=" 165" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 1519 /span span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 年至 span 1520 /span 年 /span /p /td td width=" 134" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 500 /span span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 万至 span 800 /span 万 span & nbsp /span /span /p /td /tr tr td width=" 260" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 第三次霍乱 /span /p /td td width=" 165" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 1852 /span span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 年至 span 1860 /span 年 /span /p /td td width=" 134" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 100 /span span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 万 /span /p /td /tr tr td width=" 260" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 俄罗斯流感 /span /p /td td width=" 165" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 1889 /span span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 年至 span 1890 /span 年 /span /p /td td width=" 134" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 100 /span span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 万 /span /p /td /tr tr td width=" 260" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 第六次霍乱 /span /p /td td width=" 165" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 1899 /span span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 年至 span 1923 /span 年 /span /p /td td width=" 134" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 80 /span span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 万 /span /p /td /tr tr td width=" 260" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p span style=" font-size:15px font-family:宋体" 西班牙大流感又称 span 1918 /span 年大流感（ span H1N1 /span ） /span /p /td td width=" 165" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 1918 /span span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 年至 span 1919 /span 年 /span /p /td td width=" 134" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p span style=" font-size:15px font-family:宋体" 5000 /span span style=" font-size:15px font-family:宋体" 万 /span /p /td /tr tr td width=" 260" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 亚洲流感 /span /p /td td width=" 165" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 1957 /span span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 年至 span 1958 /span 年 /span /p /td td width=" 134" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 200 /span span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 万 /span /p /td /tr tr td width=" 260" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 香港流感（ span H3N2 /span ） /span /p /td td width=" 165" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 1968 /span span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 年至 span 1969 /span 年 /span /p /td td width=" 134" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 100 /span span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 万 /span /p /td /tr tr td width=" 260" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p span style=" font-size:15px font-family:宋体" 新型冠状病毒 /span /p /td td width=" 165" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 2019 /span span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 年至今（ span 2020 /span 年 span 7 /span 月 span 1 /span 日） /span /p /td td width=" 134" valign=" top" style=" border: 1px solid rgb(0, 0, 0) padding: 5px " p span style=" font-size:15px font-family:宋体 color:#191919 background:white" 超过 span 50 /span 万 /span /p /td /tr /tbody /table p 　　2019年12月突如其来的一场首先在武汉地区爆发的病毒疫情，引发对全球健康的关注。2020年1月30日，WHO宣布本次疫情为“国际关注的突发公共卫生事件”。2020年2月11日，世界卫生组织将这一新发传染病正式命名为新型冠状病毒肺炎(Corona Virus Disease 2019，COVID-19)，同时国际病毒分类委员会将这一新型冠状病毒命名为SARS-CoV-2 (Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2)。此次新型冠状病毒肺炎疫情是新中国成立以来在我国发生的传播速度最快、感染范围最广、防控难度最大的一次重大突发公共卫生事件。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202007/uepic/2cb4306a-d22a-4f3d-83ff-066709f8c586.jpg" title=" 自动化图片.jpg" alt=" 自动化图片.jpg" / /p p 　　新型冠状病毒传播途径主要有呼吸道飞沫传播、接触传播、气溶胶传播，传染性极强，而且家庭聚集性病例发病明显，我国医务人员感染率甚至高达29%。所以在应对突发公共卫生事件时，需加强疫情信息监测、加快疑似病例的诊断等防控措施，迅速鉴别诊断出新型冠状病毒感染，避免交叉感染，控制疫情扩散，及时提供针对性救助和有效合理利用现有医疗资源。 /p p 　　病毒检测采集样本包括鼻咽拭子、痰液、肺泡灌洗液及粪便等标本，采集、运送、存储和检测按二类高致病性病原微生物管理，按照《病原微生物实验室生物安全管理条例》及《可感染人类的高致病性病原微生物菌(毒)种或样本运输管理规定》(卫生部令第45号)及其他相关要求执行。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202007/uepic/8fc14ef9-33cd-45e8-ba07-cfa99fa6213c.jpg" title=" 自动化图片2.png" alt=" 自动化图片2.png" / /p p 　　生物安全实验室是软件和硬件都达到生物安全要求的动物或生物实验室。管理措施则包含严格的管理制度和标准的操作程序及规程等构成的生物安全管理体系。试验的防护屏障分为两个级别：一级是指操作者和被操作对象之间的隔离，也就是生物安全柜和个人防护装备构成的防护屏障 二级是指实验室与外部环境之间的隔离，即实验室的通风系统和设施结构等所构成的防护屏障。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202007/uepic/72fa1d01-2f20-4ddb-bc96-9ec6da3a728c.jpg" title=" pic(2)_副本.jpg" alt=" pic(2)_副本.jpg" / /p p 　　由于新型冠状病毒具有较强的传染性和致病力，对于检测病毒的实验室有相应的要求，实验室须合理划分清洁区、缓冲区和污染区，避免交叉污染，必须在生物安全二级以上的实验室内进行新型冠状病毒肺炎患者的常规血液检测、体液检测以及新型冠状病毒的核酸检测。需要接触新型冠状病毒标本的实验室人员应实施生物二级以上的个人防护。病毒采样后到达实验室的操作步骤包括以下几个：(1)对样本运送箱和包装消毒。(2)仔细核对样本和送样单信息并进行编号。(3)工作人员将样本分装后，按照规范进行30-45分钟56℃病毒感染性的灭活。(4)样本核酸抽提纯化。(5)新冠病毒靶基因扩增。(6)可疑结果复核。(7)数据记录和分析，出具结果报告。 strong 而病毒样本检测前处理在样本接收，开盖分装直至灭活前都是整个样本核酸检测最危险的步骤，对一级防护屏障和二级防护屏障的要求都很高。 /strong /p p 　　新型冠状病毒检测也可能出现未检出或者假阳性，其原因大致有以下几个方面(1)样本采集时间、位置、采样量不合适 标本保存和运输条件不合适 (2)试剂盒灵敏度不高，最低检测下限过高，不同的质控品都将影响PCR的扩增效率，引起偏差 (2)患者自身病毒量在试剂盒最低检测限以下 (4)实验操作时核酸提取、体系构建、样本量、实验室室内质控标准流程执行不规范等。 strong 实验室规范化操作对实验结果起到了非常重要的作用。 /strong /p p 　　那么，面对病毒，实验室自动化可以做些什么? /p p 　　 strong 一整套全自动化系统能代替人工操作，可以防止实验室操作人员的污染，避免实验室感染的存在，规范一致的操作也能尽可能减少假阴性和假阳性的可能性。 /strong /p p 　　举例说明：上海汇像病毒自动化检测解决方案 /p p 　　上海汇像病毒自动化检测解决方案基于AI的机器人控制技术以及人工智能算法，利用智能机器人操作，将所有核酸扩增实验步骤设计成全实验室自动操作，包括全自动样本前处理系统，核酸提取纯化系统，PCR反应体系构建系统，以及PCR反应，一键实现大通量无人化的病毒检测分析，真正实现新型冠状病毒测试全流程自动化和智能化 降低样品之间交叉污染，提高检测数据的可靠性及一致性 尽量减少人员操作感染，降低检测过程中容易对人形成的安全风险以及降低微生物细菌病毒的泄漏风险 节省实验室人力成本，将PCR实验室所需的试剂准备，标本准备和扩增三个独立区域整合在一个系统中，合理布局，提高实验室空间利用率和仪器利用率，使传染病核酸检测更简易更方便。 /p p style=" text-align: right " span style=" font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai " 　　供稿：上海汇像信息技术有限公司 /span /p

2017年7月23日，广州市黄埔水务局和广州市水利规划设计院领导一行，到顺德区勒流镇参观考察了由聚光科技下属子公司深圳市东深电子股份有限公司（以下简称“东深电子”）承建的顺德区勒流闸（站）群控自动化项目。　　参观团对顺德区勒流闸（站）群控自动化项目进行了全面了解，同时高度肯定了东深电子在信息化项目建设中的成果。参观团表示，此次参观顺德区勒流闸（站）群控项目有很大的收获，为后续黄埔区水利水务自动化信息化项目建设提供了有利的参考。考察团一行参观东深电子群控自动化项目仪器讲解　　东深电子在闸（泵）站联合调度领域具有丰富的项目经验，先后承建过中顺大围闸泵站集中监控与调度系统、广州市市桥河水系闸站群联合优化调度与监控系统建设等项目，现今已形成一整套完善的解决方案。闸（泵）站群联合调度系统　　服务对象：防办、水利枢纽、县、镇级水利设施运行管理等部门。　　系统简介：系统以水闸、泵站为监控对象，在采集各水闸、电排站的运行状态信息的基础上，综合区域内各种水情信息、水质信息、调度目标和调度原则，做出调度方案，通过自动化控制系统，实现对水闸、泵站的远程集中监控和联合调度，达到区域内防洪排涝，水环境调度、水量分配等水资源统一管理目标。　　系统特点：　　1.构建同一时间序列上分区表达水位、流量、降雨、风情、咸情、水闸泵站工情等多元水文信息的综合数据服务，方便用户对信息的统一把握。　　2.综合考虑区域内闸泵站，通过优化调度模型，实现闸站群联合调度模型，为用户提供调度决策支持，提高调度决策的科学性、合理性。　　3.采用分层分布的架构，即使单个节点发生故障，也不会影响到整个系统，保障系统安全运行。　　4.将声音、视频、数据等多媒体综合集成到监控平台，便于用户在计算机控制时实现视频联动。调度中心监控系统闸门自动控制中控室模拟屏

2016年5月5日至12日，由水利部特派员房玲娣（组长）一行8人的稽察督查组到海南省对松涛大型灌区续建配套与节水改造项目建设情况进行稽察。 在调研稽查过程中，稽查组专家对松涛灌区续建配套与节水改造项目建设情况进行了全面了解，除灌区基础建设工程外，特别关注了聚光科技子公司东深电子承建的松涛灌区信息化工程项目建设情况并予以了高度肯定。稽查组专家强调，灌区水利工程信息化对海南省整个水利系统的发展有着重大意义，提高大型灌区信息监控和综合管理能力势在必行。松涛灌区信息化工程应该树立海南省灌区信息化标杆，打造灌区自动化精品工程。稽查组展开稽查督查座谈会（组长：房玲娣） 东深电子在灌区自动化及信息化监控领域具有丰富的项目经验，先后承建过高州灌区、山西尊村灌区等大型灌区的自动化建设工作，现今已形成一整套完善的解决方案。 东深灌区智能化监测与管理系统集信息采集、业务管理为一体。通过建立灌区水位、流量、水质等水情监测系统，泵站、闸门等水利设施自动控制系统，并在此基础上实现智能化业务管理系统，解决了灌区工作人员在信息采集、量测水管理、水费计收、配水调水等方面的管理问题。实现了灌区水资源的合理配置、优化调度、高效利用的目标。东深灌区信息化系统结构图

近日，中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室智能腔道手术机器人研究组在单目内窥镜深度估计方面研究方面取得新进展。相关研究成果以A Geometry-Aware Deep Network for Depth Estimation in Monocular Endoscopy为题，发表在Engineering Applications of Artificial Intelligence（EAAI）上。　　该研究组提出了几何感知深度估计的框架，设计了梯度、法向和几何一致性损失函数，加强了几何一致性约束并提高了管腔结构的三维重建性能。此外，该团队提出了一套内窥镜合成RGB-D数据集。该数据集描述了在严重的反射和光照变化下的几何解剖结构，并提升了在合成的和真实数据领域的泛化学习能力。 　　科研人员运用这一方法在EndoSLAM数据集、Colondepth数据集和临床图像上进行详细的实验和分析。实验表明，相比于当前较多使用的SOTA方法，该方法生成了更一致的深度图和更加合理的解剖结构。该研究提出的合成数据集和源代码已开源（https://github.com/YYM-SIA/LINGMI-MR）。 　　该研究组致力于消化、腹腔、呼吸等人体腔道手术机器人的关键技术及系统研发，先后承担国家重点研发计划和国家自然科学基金重点项目等，在手术机器人的构型创成、感知、控制、手术导航以及智能化等方面取得了多项成果，并完成多台套的典型手术机器人系统，且部分成果已进入临床应用阶段。　　研究工作得到国家自然科学基金、国家重点研发计划、辽宁省自然科学基金和沈阳医工结合协同创新项目的支持。几何感知深度估计网络框架

节能降耗、减少排放和低碳经济成为长期发展趋势带动了一批高速发展的新产业。例如，风力发电、核能发电、智能电网、高速列车和轨道交通等，这些产业对仪器提出了新的要求。虽然许多仪器供应商的产品不能直接产生低碳效益，但是供应商本身却可以提供先进的仪器，以提高用户的生产效率，提升产品质量，监控排放，为低碳经济作出贡献。 　　2012年自动化市场是挑战与机遇并存的一年，当制造业需求下滑、出口萎缩，OEM市场以低位运行，项目型市场投资持续谨慎，却不乏亮点：石化、化工行业2012年投资依然保持强劲，节能环保市场持续创造新兴自动化需求。在这样的背景下，工控市场研究业务总监胡焜与驱动及动态市场研究中心总监陈然分别与参会者分享和探讨了2012年过程自动化市场运行分析及发展趋势，以及2012行业自动化市场发展趋势分析。 　　从主流自动化厂商的发展趋势来看，随着存量市场的增长，服务业务已成为主流厂商增长的方向。与此同时，胡焜先生与大家分享了在石化、煤化工、节能环保等领域，仪器仪表的市场机会及发展方向。值得一提的是，在过程自动化领域，人们不仅只关注过程安全产品及系统，也要注意安全操作及实行安全防护措施。 　　在下半场的演讲中，陈然通过一系列数据向参会者分析了2012年Q1与Q2自动化市场的现状。二季度自动化市场同比萎缩11%，环比增长2.3%，二季度总体市场工控指数120，其中OEM行业工控指数143，项目型市场工控指数106。从今年市场表现来看，二季度自动化市场并不是经济的低潮期，三季度市场将有可能处于探底期。这并不意味着所有的行业都处于萎缩状态，OEM市场中的矿业机械、医疗设备、建筑机械、食品等仍处于稳健增长态势 从工业行业市场分析来看水电处于上升趋势，造纸、机械、建材、印刷、火电、风电短期之内看不到回暖现象。 　　自动化厂商如何破解市场冷局?不同的企业根据自身的条件从销售策略进行大胆创新，转变思路 可以将市场延伸至我国中小型制造企业，帮助他们完成制作生产的转型升级等等。这些都是自动化厂商的机遇所在。

来自安东帕的HTR 机械手全自动流变仪 ----让你的工作真正实现自动化 安东帕公司通过不断创新推出了新型的高效机械手全自动流变仪（HTR），它能够实现测量程序完全自动化。在保持着和MCR301高精确度的同时，节省了客户大量的工作时间。 重现性、经济性、高处理量和可操作性是仪器测量不可或缺的关键技术，安东帕公司研发生产的高效流变仪HTR一次性解决了以上所有问题，具有科技革新的划时代意义：自动扫描处理样品的现代化技术与MCR301完美融合，自动实现所有流变测量。 MCR301仍保持模块化和智能型设计，不同的是它能帮助自动实现所有的测量程序。标准设置中，它可以一次性处理96个样品，持续工作24小时，节省了实验室工作人员大量时间。 样品准备的一致性是确保测量可重复性的关键因素-也就是说它是完全避免操作错误的关键因素。HTR能够防止类似情况发生。测量参数和样品数据被传输到检测数据库，所有相关程序被定义并且储存到工作目录后，HTR开始工作。样品通过各样品杯底部datamatrix二维码识别-这些数据也可用于样品自动填充程序。 Toolmaster测量系统可靠的配置，确保了最佳测量精确度。Rheoplus软件界面友好，客户可以根据自己的需要配置不同的应用软件系统。测量可以通过同轴圆筒、椎板或平行板实现测量自动化-是自动化流变的一种新型技术。 样品制备和清洁设备具备适用于不同应用的特殊需求。另外，MCR流变仪可以配置不同的环境控制系统。因此可以广泛应用于多种领域，例如：乳剂、涂料、凝胶剂、聚合物熔体、乃至固体聚合物等等。 测量数据和分析结果能够被传输到检测数据库。所有Rheoplus软件分析方法都是有效的。由于不会为了清洗而停止程序，样品的处理量可以达到最大化：2个平行测量系统允许其中一个进行测量而另一个进行清洗。 安东帕公司推出的高效机械手全自动流变仪听起来像未来科技-实际上它确实如此。在设计上不仅满足连续作业要求，而且持久耐用，性能稳定。 screen.width-300)this.width=screen.width-300"

近日，中国科学院沈阳自动化研究所在复杂曲面机器人自动化磨抛加工领域取得新进展，提出了一种基于六点定位原理的叶片坐标系自动标定方法，实现了航空发动机叶片磨抛加工过程中动态工件坐标系的自动标定。该研究成果于近期在线发表在计算机/制造领域期刊Robotics and Computer-Integrated Manufacturing。 基于六点定位原理的航空发动机叶片坐标系自动标定方法 　　作为航空装备的核心，航空发动机是一种结构高度复杂且精密的动力机械，被称为“现代工业皇冠上的璀璨明珠”。叶片是航空发动机中最为关键的零部件，其结构复杂，工况恶劣，对加工工艺的要求较高。目前航空叶片的磨抛主要形式是人工磨抛加工和专用磨床磨抛加工。随着工业机器人技术的不断发展，机器人自动化磨抛叶片类复杂曲面已经是一种必然趋势。然而，机器人系统中零件动态坐标系的自动化定位技术尚不成熟，实现航空发动机叶片的高自动化、高精度的磨抛加工具有很高的技术难度。 　　沈阳自动化所工艺装备与智能机器人研究室基于六点限位原理提出了航空发动机叶片的顺序标定策略，完成了机器人系统中动态坐标系的精准自动标定。结合建立的复杂曲面机器人自动化磨抛系统，研究团队开展了航空叶片的磨抛加工实验。实验结果表明，提出的标定策略可以实现较高精度的机器人系统动态坐标系的自动化标定，将标定精度由传统的人工精度0.2mm提高到了0.05mm，大大提高整体系统的稳定性。 　　该研究成果得到了国家自然科学基金的支持，并成功应用到了其他复杂曲面的自动化磨抛设备系统中。

p 　　 strong 布鲁克斯自动化公司 /strong (纳斯达克股票代码：BRKS)于当地时间2018年8月27日宣布，已与 strong Edwards Vacuum LLC /strong ( strong 阿特拉斯· 科普柯集团成员 /strong )达成最终协议，以 span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 6.75亿美元现金 /span 将其半导体低温业务出售。半导体低温业务由CTI和Polycold产品线及相关服务组成，为半导体，显示器和一般真空行业提供各种高性能低温产品。半导体低温技术业务在过去十二个月创造了约 span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 1.95亿美元 /span 的收入。购买价格需要调整营运资金和其他项目，布鲁克斯预计在满足成交条件和监管部门批准后，将在2019年第一季度完成交易。 /p p 　　布鲁克斯最初在2005年与 strong Helix Technology /strong 的合并中收购了该业务，并将其整合到布鲁克斯位于马萨诸塞州切姆斯福德的总部业务中。销售协议规定布鲁克斯将转让 strong span style=" color: rgb(31, 73, 125) " CTI的泵业务，Polycold的冷却器业务，相关服务业务以及公司在日本的合资企业Ulvac Cryogenics公司50%的股权 /span /strong 。布鲁克斯并未将开发中的产品或知识产权作为生命科学板块或真空自动化组合转移到其半导体解决方案部门。 /p p 　　 span style=" color: rgb(79, 129, 189) " 布鲁克斯总裁兼首席执行官Steve Schwartz表示， em “CTI低温真空和Polycold产品线及技术为半导体产业提供了技术方案，并且在过去的13年中一直是布鲁克斯产品组合稳定和盈利的元素。我们相信它将成为Edwards产品组合有价值的补充，这是阿特拉斯· 科普柯真空技术业务领域的一部分，Edwards将为我们的员工提供一个引人入胜的工作环境，并为我们的客户持续提供卓越的产品和服务。我们计划利用此次交易的收益进一步改善我们布鲁克斯的投资组合，因为我们仍然专注于提高股东价值的长期战略，该战略通过进一步收购加速生命科学业务增长以及通过并购机会加强半导体自动化业务来实现。” /em /span /p

3 月 14 日，晶泰科技主办的直播《实验室自动化：高效合成研究之自动固体投料应用》成功落幕。本次直播涵盖了哪些亮点内容？一起来回顾精彩瞬间！如何利用计算智能和实验室自动化合成助力分子基新材料发现在会议中，上海科技大学的研究员姜珊博士向我们展示了如何将自动化技术与人工智能（AI）相结合，以提高新材料化学合成领域的高通量筛选效率。新材料的合成过程复杂，需要不断试验以揭示合成规律，并且精确控制合成条件是一项极具挑战性的任务。为此，姜珊博士课题组利用 AI 与高通量合成表征技术相结合，构建了一个完善的材料研发闭环系统。这一系统不仅为新材料的精确合成提供了新的策略，还有助于深入理解材料结构与性能之间的关系，并实现了功能导向的材料定制化。固体粉末自动化称量分装应用解析在化学合成实验中，"固体加样" 是一项基本操作。采用自动化固体加样称量分装技术可以提高实验的效率和精确度。由于实验中常常面临待测样品数量众多、精度要求高、样品性状复杂多变、操作繁琐耗时等挑战，因此自动化固体加样称量分装技术在多个领域的需求日益增加，特别是在药物研发领域的合成、处方前和制剂等环节中，该技术的应用尤为重要。晶泰科技的产品经理叶杨陟，就自动固体加样在多样化应用场景下的需求进行了深入讲解。他详细介绍了公司的自动化固体投料解决方案——ChemPlus® ，并分享了该产品在处理不同粉末材料时的性能测试数据以及客户的应用实例。ChemPlus® 通过整合机器人技术与自动化功能，能够高效满足各种场景下的自动化称量与分装需求，为研究工作流程带来更加灵活和经济的自动化解决方案。● 适用多种类型、不同量程样品ChemPlus® 是一款结构紧凑的桌面型固体加样仪，支持多种固体原料和兼容不同接收容器，无需人工值守，自动完成重复耗时的称重固体加样操作。ChemPlus® 自动化粉末加样技术能够处理多种粉末，覆盖吸潮结块、较大颗粒、蓬松、流动性差的粉末，自适应加粉算法，多类型粉末智能识别，无需针对特定粉末进行设置或者优化加样参数。ChemPlus® 可作为制药、石油化工、精细化工、材料合成、食品饮料、再生能源、生物研究等行业实验室中自动化加粉称量、分装的通用设备。● 多种“难搞”粉末加的快、加的准我们精心挑选了多种不同物理特性的固体粉末，覆盖吸潮结块、较大颗粒、蓬松、流动性差等不同物理特性，是制药、石油化工、精细化工、食品等实验研究中经常遇到的 “难搞” 粉末。特别是 HATU 这种易结块流动性差的固体粉末，在称量时容易堵住出粉口，很多自动化称量设备都无法对其进行精准地加样称量。ChemPlus® 桌面型固体加样仪凭借独特粉筒设计和自适应加粉算法智能调节，可以准确、稳定称量不同物理特性的固体粉末，测试数据稳定出色。● 独特设计，性能卓越前面提到 ChemPlus® 的独特粉筒设计和自适应加粉算法智能调节，具体在应用上有哪些突出表现呢？&bull 自适应加粉算法，可以根据样品的性状智能调节参数，设备通过多次训练和学习提高同一样品的加样速度；&bull 实验中用到 96 孔板或者一些小孔径胶囊作为接收容器时，需要非常注意加样过程的交叉污染，ChemPlus® 粉筒结构经过反复迭代优化，在保证加样效率和准确度的同时，做到粉末不飘洒，避免产生交叉污染风险；&bull 不同应用场景，加样准确度的需求不同，ChemPlus® 软件能够自主设定不同的准确度，从而对加样速度产生影响，实现效率的最大化。● 货比三家，你买对了吗？每一个客户都希望买到高性价比并且适合自己的产品，花钱买了产品后也难免会自问 “我买对了吗？”。本着对用户负责和高标准验证产品质量的出发点，我们挑选了市场上的两款自动加样称重仪器：一款是进口设备，另一款是国产设备，将这两款设备与我们的 ChemPlus® 进行测试对比，经过测试，可以看到 ChemPlus® 不论是在准确度还是在效率上，都有非常明显的优势。● 还不放心？可以申请免费试用鉴于市场上的客户对自动化固体加样称重设备的了解尚处于初级阶段，对其功能及实际应用效果仍持观望态度，我们诚挚邀请有自动化固体称重需求的客户与我们取得联系。只要需求匹配，您可以免费申请试用我们的样品机，以便亲身体验其卓越性能。基于不同应用场景的可拓展自动化解决方案不同客户在自动化程度和应用场景上的需求各异。晶泰科技提供的自动化产品与服务涵盖从单一功能的台式仪器到自动化工作站、实验岛，乃至集群化的自动化实验室平台，产品功能应用上有一定的互通性，还可以和第三方平台仪器设备串联使用，确保了极高的配置灵活性。我们致力于根据客户特定的应用需求，提供个性化且可扩展的自动化解决方案，以满足客户在不断变化的工作环境中的各种挑战。工站集群虽然能提供广泛的自动化能力，但其占用空间大且初期投资较高，并不适宜于初步探索自动化建设的用户。大多数用户倾向于从单个自动化工站或者小型实验岛开始接触自动化技术。一个典型的实验岛可能包含四个功能各异的工站，如投料站、反应站、稀释过滤站和分析站，这些工站可以根据需要灵活搭配，适用于有机合成、化学药品合成、材料研究等多种研究领域。自动化系统设计上的灵活性允许用户根据现有资源和可用空间进行定制化部署，并且系统可随时扩展，避免了因规模调整而导致的资源浪费和重建成本。

实验室自动化是通过“机器人换人”、“人工智能替代人类智能”的现代技术，对传统劳动密集型实验室进行技术革命，实现无人化、精准化和高效化的效果，其技术特点是自动化、智能化和云端化。实验室自动化的应用市场包括医药研发、生物学、医学检验、食品药品安全检验检测、环境和水质监测等领域，这些领域都是目前全世界各国关注的热点问题。实验室自动化和智能化正在成为一种趋势，就像工厂的自动流水线一样，实验室机器人会按照标准化的工作流程完成实验操作。未来我们把这类融合了自动化、实验室机器人、人工智能、大数据、物联网、云计算等信息技术以及现代化学和生物基础知识的实验室称为智慧实验室。实验室自动化发展大体上经历4个主要阶段。实验室自动化1.0阶段实验室自动化1.0是指单一设备自动化，属于设备自动化范畴，功能比较单一，一个自动化设备往往只有一种或一两种功能，需要人来操作使用，只解决了检测工艺流程中的一步或一两步。例如自动化配液，自动化称量，自动化离心，自动化消解以及自动化测试等操作，如乳品质量检测中使用的乳品分析仪（图1）、功能食品检测电子舌（图2）等，这些设备在乳品质量安全检测中执行比较单一的地特定功能检测。图1 乳品分析仪图2 功能食品检测电子舌这些单个设备零散分布在实验室的不同地方，人工操作单个设备仪器，功能单一，国内相当多的实验室处于该实验室自动化1.0阶段。实验室自动化2.0阶段实验室自动化2.0是指工作站形式的自动化，仍然属于设备自动化范畴。一台设备整合了多种功能，一个批次可以处理一定数量的样品，一个批次内可以做到无人值守，批次之间需要人工补料和下料。例如，液体处理工作站（图3）图3 液体处理工作站实验室自动化3.0阶段实验室自动化3.0是指流水线形式的自动化，自动化设备与设备之间自动传输样品，实现了全实验室自动化，多以流水线形式呈现，类似于工业自动化，包括自动化样本运输、自动化开盖压盖、自动化离心、自动化混合、自动化过滤以及自动化上机检测等。流水线形式自动化应用最多的是医学检验，如生化检测自动化流水线、免疫检测自动化流水线、血液检测自动化流水线、微生物检测自动化流水线等（图4）。图4 生化免疫自动化流水线实验室自动化3.0的出现大多是在医学检验和生物医药等领域，主要是由于这些特殊领域检验时效性要求和工作重复繁重特点，这种社会需求使该领域成为实验室自动化3.0的排头兵，目前国内在医学检验领域基本普遍采用该流水线自动化工作方式。实验室自动化4.0阶段实验室自动化4.0是指智能化自动化的实验室，属于流程自动化，在全实验室自动化3.0基础上，加入人工智能，实验室自动化4.0技术，不仅仅代替劳动力，而且还代替了一部分脑力劳动，具有机器学习、自动判断、自我决策能力，这里自动化实验室多用在研究型实验室领域，特别是解决多品种、小批量、多批次、高时效的检测需求，在全实验室自动化基础上，融入机器深度学习等人工智能，即实验室智能化操作和管理，通过对智能实验室机器人发出指令，进行所有的实验室操作，包括样品前处理、分析检测和实验数据的处理，并可以循环往复地进行，如利物浦大学的案例（图5）、伊利诺伊大学的案例、zymergen、ginkgo等公司的应用。曼森生物正在为合成生物学、医药、食品领域开发实验室自动化4.0的技术解决方案（图6、图7）。图5 人工智能机器人科学家图6 曼森生物合成生物学自动化实验室图7 曼森生物食品药品检验实验室实验室自动化4.0已成为未来实验室建设的趋势，将引领现代化高效低碳实验室自动化建设的方向。云端实验室云端实验室是指科学家可以通过网络浏览器登录在线云实验室平台，在一张空白画板上，画出想要制造的分子化合物框架结构，平台使用机器学习来预测所需的成分和混合的顺序，然后将指令发送到远程实验室的机器人去执行。云端实验室结合有自动化仪器设备、实验室机器人、人工智能和云计算平台的集成化实验室，实验人员只需远程设定好实验步骤，远程实验室机器人就可以在云端实验室接受指令负责解决下游的实验操作过程，并将实验数据反馈给实验技术人员。在全球目前比较成规模的商业化云端实验室有Emerald Cloud Lab和Strateos等公司。国际商业机器公司IBM也建立了一个名为RoboRXN的云端制药实验室（图8），该实验室能使科学家足不出户就能设计并合成新分子。科学家只需在浏览器上登录便可进入实验室，在服务器上画出需要制造的分子骨架结构，平台会将指令发送给远程实验室里的机器人来执行这个过程，实验完成后平台就会将结果报告发送给科学家。图8 RoboRXN化学实验室机器人科学家关于曼森生物:曼森生物是一家为生命科学领域实验室自动化建设提供高品质创新产品、技术支撑和全实验室自动化解决方案的高新技术企业，拥有自主知识产权和实力强大的技术研发团队，始终坚持将生命科学实验和AI及高通量自动化实验相结合，致力于为合成生物学、生物医药、医疗医学检测及食品安全检验检测实验室提供全方位全流程自动化和智能化综合解决方案，产品涵盖从食品安全、药品安全到生命科学领域智能机器人自动化工作站系统、全流程检验检测实验室自动化以及配套自动化和智能化仪器设备及相关耗材等。文章来源：本文由上海曼森生物整理提供内容审核：郝玉有博士排版校对：刘娟娟编辑

从相加到相乘，合力推动蛋白质组学的医学转化和药物研发2023年2月7日，睿科集团（厦门）股份有限公司与北京青莲百奥生物科技有限公司（下称：“青莲百奥”）战略合作签约仪式在厦举行，双方将共同建设自动化蛋白质组学智慧实验室，为构建诊、疗蛋白质生物标志物在临床端和药企端落地转化，提供自动化完整的解决方案。未来双方将以药物研发及医学转化为主要方向，以蛋白质组学样本前处理自动化设备、智慧实验室的建设为核心，打造新一代蛋白质组学产业链，有效推动蛋白质组学在临床医学的转化。青莲百奥CEO李京丽（左）与睿科集团董事长林志杰签署合作协议并合影留念本次战略合作青莲百奥将以最新的研发成果低丰度富集磁珠解决方案和蛋白质组学全流程全智能样本处理智能机器人、一键式大数据处理的核心算法融合打造的新一代蛋白质组学平台为依托，针对智能实验设备及智慧实验室等可持续发展合作项目作报告演讲，开展技术交流，共同探讨相关领域的应用开发。低丰度磁珠富集解决方案血液低丰度富集磁珠试剂盒蛋白质组学全流程全自动样本智能处理机器人BioLadder生物信息可视化云平台大数据处理核心算法青莲百奥CEO李京丽表示：“在当前的生物医学研究和临床诊断中，蛋白组拥有基因所无法比拟的许多优势并迎来了快速发展期。同时，蛋白组复杂程度高，面临着低丰度的蛋白检出率低、自动化程度低等挑战。青莲百奥与睿科集团在系统开发、硬件设计制造、解决方案等方面优势互补，联手打造蛋白质组学完整解决方案，为临床精准诊疗提供技术支撑。”青莲百奥CEO李京丽致辞睿科集团董事长林志杰表示：“一个人可以跑得很快，但是一群人才能跑得更远，睿科集团于去年并购新拓仪器、与安捷伦签署战略合作，聚势谋远，共绘智慧实验室新蓝图。同样，睿科和青莲百奥怀着相同的初心，我们相信所有的出发点都应基于用户需求，我们携手加速新技术、新产品、新方案开发与应用，以科技驱动精准诊疗！”睿科集团董事长林志杰致辞会议双方进行技术探讨参观睿科智慧展厅及睿科集团下辖的第三方检测服务公司——厦门鉴科检测技术有限公司与会嘉宾合影（从左往右依次为：睿科生化销售经理马军胜、青莲百奥COO孙龙钦、青莲百奥CEO李京丽、睿科董事长林志杰、睿科生化销售总监汪纪波、睿科生化销售经理廖文甲）如果说相加是一种力量的积蓄，那么相乘便是一种共生共长、共荣共进的合力。未来，睿科集团与青莲百奥将持续发挥各自优势，相加相乘、协同精进，为检验检测实验室的现代化建设创造更多可能！关于睿科集团睿科集团是一家专注于检验检测行业效能提升的自动化、智能化实验室整体解决方案供应商。公司核心业务覆盖环境检测、食品安全、药品分析、生命科学、医疗健康五个领域，致力于为客户提供优秀的产品和一站式解决方案服务。关于青莲百奥青莲百奥是一家基于蛋白质组学研究的创新性、平台型CRO企业，致力于临床样本的蛋白质标志物发现和检测，聚焦于低丰度、超微量的血液、外泌体、显微切割等样品类型。全力打造新一代蛋白质组学平台，以临床问题为导向、以源头创新为核心驱动力，为诊、疗蛋白质生物标志物在临床端和药企端落地转化，提供完整的解决方案。

单细胞分析已成为生命科学的有力工具，原位样品在单个细胞精度的识别、分选、测序/鉴定对于深入解析微生物组的结构和功能具有重要作用。青岛能源所单细胞中心与青岛星赛生物合作，成功开发微生物单细胞自动分选系统EasySort AUTO，可将常规显微镜升级为微生物单细胞的智能化、自动化分选装置，并利用酵母和大肠杆菌细胞示范了单细胞分选—测序/培养的全流程，为微生物资源的探测和挖掘提供了有力手段，该研究成果近日发表于《微生物》mLife杂志。 EasySort AUTO的“慧眼”和“巧手”服务微生物组资源挖掘 　　微生物组(亦称菌群)在自然界及人体中无所不在，它们蕴含着精准健康、碳减排、环境保护、清洁能源等当今人类社会重大挑战的解决方案。然而，微生物细胞尺寸小，操控难度大，单个细胞的识别与分选极具挑战性；同时，菌群中的庞大的细胞数量让原位、单细胞层面的菌群研究对于自动化、高通量的需求尤为迫切。 　　针对上述问题，单细胞中心刁志钿博士、阚凌雁工程师、赵怡龙工程师带领的研究小组，基于青岛星赛生物的单细胞微液滴分选系统EasySort Lego，开发了新一代人工智能辅助的微生物单细胞自动化分选系统EasySort AUTO。经测试，系统搭载的AI辅助图像识别算法可以智能化、自动化地识别目标细胞，准确率达80%；系统嵌入的光镊技术可以捕捉并精准操控目标细胞；最后，基于界面接触的微量液体分离专利技术，目标细胞能够以单管单细胞(One-Cell-One-Tube)的形式自动收集于PCR管中，通量为~120细胞/小时，单细胞率高于93%。该系统分选的目标单细胞可以直接开展单细胞测序、培养等工作，单细胞测序成功率高于84.2%，酵母细胞和大肠杆菌单细胞培养的成功率分别为~85%和~80%。 　　此外，EasySort AUTO的设计还具备三个显著特点：1)广谱适用性，由于光镊可以操控不同尺寸的细胞，该系统广泛适用于各类单细胞的分离、分选、培养及测序实验；2)灵活性，该系统采用模块化的设计，可通过安装“巧手”—光镊模块和自动收集模块，将生物实验室常见的正置显微镜升级为单细胞分选装置；3)高活性保持，分选后的目标细胞具备较高的活性和DNA/RNA质量。 　　单细胞中心长期致力于微生物单细胞技术开发、装备研制和产业化，前期和青岛星赛生物合作已陆续推出高通量流式拉曼分选仪(FlowRACS)、临床单细胞拉曼药敏快检仪(CAST-R)、单细胞拉曼光镊分选仪(RACS-Seq)、单细胞微液滴分选系统(EasySort)等产品，并已进入市场。作为EasySort仪器系列的新成员，EasySort AUTO的设计聚焦在为显微镜的“慧眼”提供一双自动的“巧手”，使得显微镜可以智能化发现目标单细胞，并自动化分离获取。基于上述创新，EasySort AUTO系统将以便捷的操作、灵活的组装、自动化的细胞收集、目标细胞的高活性保持等优势为微生物单细胞的分选工作提供特色解决方案。 　　该工作由单细胞中心马波研究员和李远东工程师主持，与青岛星赛生物合作完成，得到了国家重点研发计划的资助。

重组AAV载体（rAAV）已经成为使用最广泛的基因治疗病毒载体之一，由于载体本身结构和生产工艺复杂性，没有合适标准品作为对照，在研发阶段、临床前动物和临床病人阶段，准确标准化定量不同研究人员和实验室病毒载体剂量一直是主要问题。Tony Hitchcock等（BioProcess International, 2017）说明了由于AAV载体异质性，导致能感染目的细胞并转导表达目的蛋白的病毒量很少，下图说明只有小比例细胞可完成有临床价值的目的蛋白表达。 临床前和临床研究重要前提是病毒含量准确检测，作为AAV基因治疗开发中的关键质量属性，准确检测病毒含量需要从不同维度和采用多种分析方法来评估。病毒生物功能学检测主要是通过感染培养的细胞，重组基因组在细胞内复制或转导的目的异源基因表达，这两种类型检测分别为感染性或病毒转导滴度。相反，物理方法不依赖于病毒的生物学功能，病毒DNA通过衣壳消化酶处理后提取，常规的检测技术是qRCR和数字PCR，称为基因组滴度检测；对于病毒衣壳滴度检测采用ELISA方法、HPLC、SEC-MALS和NTA等技术；为了评估病毒感染的效价，必须要检测感染滴度。 D Grimm 1999说明AAV2衣壳蛋白可能引发宿主体液免疫原性反应，迫切需要检测AAV制剂中总AAV衣壳的准确数量。目前检测病毒衣壳滴度最普遍采用传统孔板ELISA实验，特别是PROGEN公司开发ELISA检测试剂盒。但是这些ELISA方法动态范围窄、手动操作步骤多、耗时长和不易标准化，行业都在开发更快速、重复性更好和通量更高的检测方案，自动化检测方案为病毒衣壳检测领域铺平了道路。 Bio-Techne公司旗下ProteinSimple为了加速AAV衣壳滴度分析，利用PROGEN公司经过严格验证金标准抗体，结合全自动微流控ELISA技术平台Ella，成功开发了AAV自动化快速检测试剂盒。目前广泛使用的血清型是AAV2，可靶向眼、肾和中枢神经系统等组织。Ella AAV2检测方案可检测AAV2病毒生产过程中衣壳完整的AAV2滴度，将双抗体夹心ELISA法和Ella微流控技术结合，实现了AAV2病毒衣壳滴度的自动化快速可重复检测。1Ella自动化操作流程对比手动ELISA，可减少80%手动操作时间和人员投入（15min VS 80min）2Ella ELISA实验具有更宽动态检测范围，可适用于各种不同工艺阶段的样本浓度测试要求3自动化实验检测具有更高数据精密度，适合不同实验室和不同时间点实验数据对比研究对比PROGEN传统手动ELISA，Ella自动化方案总结 以上技术对比可说明，与传统ELISA方法比，在操作复杂、费时和重复性差等方面Ella都有明显提升，其检测方案具有更高自动化程度，具有更宽检测范围，可更快速获得实验结果。特别适合AAV病毒载体工艺优化和CMC生产过程中衣壳滴度检测，而且Ella软件符合21 CFR Part 11，安全性高，符合GMP要求。 除AAV2自动化快速检测方案外，Ella已经成功开发HEK293 HCP自动化检测方案，致力于实现AAV基因治疗产品的工艺和质控测试自动化。扫码获取AAV衣壳滴度自动化标准化分析方案ProteinSimple，Meet Ella | ProteinSimple 全自动微流控免疫分析仪 全自动 高灵敏 高精度 快速视频号

莱茵衣藻作为单细胞真核绿藻,具有生长周期短,实验操作简便,只具有一个较大的叶绿体,易获得各种突变体等优点,是国际上用于研究植物细胞分子生物学和光合作用遗传的理想模式材料。莱茵衣藻的遗传转化为获得大量突变体,并分离导致突变的基因以及研究其功能等提供了很有效的手段。 近日，Kyle Lauersen教授领导的阿卜杜拉国王科技大学(KAUST)生物与环境科学学院(BESE)合成生物学组(SSB)开展了一项通过基因工程和过程设计，开发资源高效的生物工艺。 在整个实验研究中，SINGER的高通量菌落筛选工作站ROTOR和高精度菌落挑取工作站PIXL发挥着至关重要的作用。 Kyle教授的实验室致力于合成生物学在光合生物中的应用，其主要工作对象是一种细胞壁缺陷的绿色真核藻类——莱茵衣藻。绿藻是通过光合作用生长的神奇生物，这意味着它们利用(太阳光)作为能量，并捕获二氧化碳作为碳源。 通过将植物和真菌等其他生物的途径引入藻类，可以定制藻类的新陈代谢，从而产生非天然化合物。一旦引入成功，这些途径就会改变天然代谢途径，全部从二氧化碳产生感兴趣的产物。 尽管自20世纪40年代以来，这种绿藻一直在实验室里培育，但它有着复杂的基因。自2015年以来，Kyle团队就已经知道如何利用生物体的天然基因调节机制可靠地表达其核基因组中的转基因。然而，改造藻类是一个数字游戏，因为DNA随机地整合到基因组中，导致整个转化细胞群体的一系列表达，所以需要筛选成百上千个转化株来寻找符合要求的目标株。 原始的工作流程是用牙签手工挑取转化的菌落。可以想象，这是一个非常乏味的过程，当有20种不同的质粒要尝试时，研究组的每个学生手动挑选成百上千个菌落，可能需要连续多天不停的工作。 高精度菌落挑取工作站PIXL直接将通量提高了8倍以上。除此之外，由机器人点种的标准化菌落阵列在质量和可重复性上都远远优于手工操作，机器比人工可以在单位面积上接种更多的菌落，因此可以在相同的面积上得到更多的菌落，这样能够减少培养基的使用。手工做的最大限度是每个13×13厘米平板接种144个菌落，而PIXL可以轻松地把384个菌落接种在小矩形板上，1000多个菌落只需一小时就能完成！！ 藻类菌落不是通过简单的冷冻来储存的，而是把文库保存在琼脂板上，每两周或每个月转接一次。高通量菌落筛选工作站ROTOR可以快速、无菌、可靠的在琼脂间转接和保存菌落。 这项实验的另一个流程是使用PCR板作为背景，将菌落从一个琼脂板转移到另一个琼脂板，这显然有其局限性，一方面是有可能人为失误，另一方面是单次只能转移96个菌落。而ROTOR消除了转接过程中所有的人工误差，同时可以实现更高密度的菌落转移，也可以用长针快速接种至96/384孔液体平板。标准化还使我们能够加快分析琼脂平板上的菌落特征。 Kyle团队的实验取得了阶段性的成果，也对这两款仪器的评价很高。Kyle说：“ROTOR和PIXL已经在实验室里运行了6个月，它们的组合，在通量和重现性方面将引领实验室自动化操作的变革。”

《实验室自动化与智能化行业白皮书》发布8月25日，首届自动化智能化产业论坛暨 “晶泰智造” 品牌发布会上，晶泰科技正式发布旗下新品牌 “晶泰智造”。晶泰智造是晶泰科技旗下专注以 AI 与机器人技术助力科学创新的专属品牌，致力于构建高效智能研发体系，打造未来实验室，建设可提高数据生产通量的工具，赋能自动化实验室新基建，以更高效、精确、智能的方式为科学家提供稳定可靠的实验支持，助力科学创新。同天会议上，晶泰科技发布《实验室自动化与智能化行业白皮书》，分享解读实验室自动化的发展新态势。在《实验室自动化与智能化行业白皮书》中，全景描述了实验室自动化的发展历程，产业应用案例和发展趋势，以及晶泰科技的探索发现、产品应用、对构建未来实验室的举措，期待和业界同行一起探秘未来实验室。《实验室自动化与智能化行业白皮书》现已开启免费订阅，欢迎关注“晶泰智造”微信公众号，查找相关文章获取订阅链接。实验室自动化与智能化行业白皮书精彩内容抢先看《实验室自动化与智能化行业白皮书》内容丰富，聚焦实验室自动化行业前沿市场信息研究和趋势洞察，干货满满，先一睹为快吧。《实验室自动化与智能化行业白皮书》目录● 1. 实验室自动化的发展与现状实验室自动化（Laboratory Automation）是指通过使用计算机、机器人、仪器设备等技术模块，实现实验室工作流程的自动化，提高实验效率和精确性。回顾实验室自动化技术的发展历程，已经逐步由单模块、单机层面的自动化向系统性、敏捷化的整体实验室解决方案进化。● 2. 实验室自动化的新机遇各行业趋势表明，数字化和智能化，配合自动化的实验室，将会是下一波研发生产力提升的核心驱动力。同时，商业实验室自动化领域仍然存在大量的未满足的需求。通过不断研发和创新，我们有望在未来看到更加智能、功能强大、互联互通、用户友好且成本合理的实验室自动化设备，从而推动实验室自动化技术的普及和发展。● 3. 国内科研数字化自动化的未来和产业政策中国数字化的下一波转型可能来自各行业对数字技术的更广泛运用，推动低效参与者的创新性突破，创造价值，提高生产率。中国拥有深度低效市场和巨大商业化潜力的独特组合，相较于其他国家，中国传统企业拥抱数字化的紧迫性更强。● 4. 晶泰智造的愿景和实验室解决方案实验室自动化是不可阻挡的趋势，来到 AI 时代，自动化更是成为了成就人工智能的必要因素，高质量大体量的实验数据是算法验证和迭代的重要依据。因此，数字化、自动化、智能化的有机结合，成为了打造未来实验室的可靠保证。晶泰智造的使命是让自动化设备成为科研人的手中利器，颠覆几十年不变的传统实验方式，晶泰智造提供的产品将不再只是跟传统自动化整合对标，而是真正突破在各科研领域效率瓶颈的日常工具。● 5. 晶泰智造应用场景晶泰智造的应用场景非常广泛，涉及新药开发、精细化工、石油化工、功能材料和智能检测等领域。● 6. 晶泰智造实验室数字化智能化晶泰智造实验室的数字化和智能化方面有非常多独有的思考和探索，在 LIMS 系统的友好性，从实验设计到实验执行、报告分析/管理的次世代 LIMS 系统支持能力，开放的标准化实验描述协议 UCPL，超大规模到小规模可伸缩的智能实验调度能力，基于人工智能和机器学习的实验全流程支持，数字孪生与仿真等方面，都做了比较深入的探索。

p 　　中国的实验室自动化之整合，是一个大趋势，是自动化仪器发展到一个阶段所必然带来的结果。就好比汽车保有量的急剧上升，势必会有无人驾驶的需求。在这方面，国外已经走在很前面了，国内还刚开始不久，还需要理论总结和实际经验的结累。可喜的是，不少自动化厂家已经在尝试这一块，并有了实际操作的案例。 /p p 　　从理论上讲，只要每台仪器的物理端口都能输出可接收的信号，我们就能通过定制软件、输送带、机械臂、传感器、视觉系统等器件把所有的仪器链接起来，真正做到自动化操作，24X7小时无人值守。想象很美好，但事实上是否会如此顺畅呢?答案是否定的，其整合的难度和工作量远远超过我们一开始的想象。原因在于很多仪器都是进口的，而且是多国产品，要整合在一起，难上加难。 /p p 　　正因为有诸多困难，所以真正敢于尝试自动化整合的供应商还是不多的。因为耗时耗力，没有标准，难以预估实际的最终利润有多少。所以，鲜有人去做。可喜的是， strong 上海润予生物医疗科技有限公司 /strong 跨出了这一步，得到了某三甲医院的认可。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202012/uepic/214305e0-4ca0-4830-91b3-4aceeec82a36.jpg" title=" 润予.png" alt=" 润予.png" / /p p 　　在帮客户做最初的设计时，我们是采用几台复合机器人来串联起整个实验室的自动化运输和取放物件。但最终采用的是固定机器臂+输送带+传感器+缓存平台+定制软件。 strong 原因有三： /strong /p p 　　一、尊重医院领导的意见，采用了固定式机器臂。二、毕竟是机器臂，如果是移动的，来回摆动，会有一定的不安全性存在。三、相比复合机器人，固定式机器臂有固定电源，所以不需要充电桩 四、固定式+非标定制框架，融合了生化分析流水线，整个造型看上去浑然一体，既美观又实用。 /p p 　　 strong 但是，在整个实施过程中，遇到了数不清的问题，主要有三点。 /strong /p p 　　一、首先要确认整个方案需要连接哪些仪器和流水线?它们的信号源是否都开放?如果不开放，怎么实现仪器间的沟通? /p p 　　二、工期多长?对这点，客户提出了很高的期望，要求我们以最快的速度完成此项工程。可以地球人都知道，慢工出细活啊!由于是实验室使用，不是工厂，我们完全是采用做精品工程的态度来对待，所以这就和客户的要求有矛盾了。需要去沟通，协调，解释。 /p p 　　三、预算和账期。预算的多少决定了你采用进口部件还是国产部件!账期的快慢影响到你的成本和毛利，也显示了你与客户的关系程度。 /p p 　　虽然困难重重，甚至于不赚钱，但这块市场不能总是让外资企业霸占，我们民族企业要崛起，要真正为中国的生化实验室自动化做出自己的一些贡献。这是我们的使命，也是我们努力的方向。欢迎有志之士来电共同探讨。 /p p 　　未完待续，后续更精彩! /p p style=" text-align: right " strong 　　作者： 朱晓喆 上海润予生物医疗科技有限公司 总经理 /strong /p

如需查看原文献/补充资料 请关注曼森生物公众号编者按目前的各类实验室基本上都是属于非常消耗人力和时间的劳动密集型场所，而且还容易出现人工操作产生的差错。这种现状决定了需要由低通量的人工操作向高通量的自动化操作模式转变，实验室自动化无疑解决了这个问题。曼森生物是一家为生命科学领域实验室自动化建设提供高品质创新产品、技术支撑和全实验室自动化解决方案的高新技术企业，拥有自主知识产权和实力强大的技术研发团队，始终坚持将生命科学实验和AI及高通量自动化实验相结合，致力于为合成生物学、生物医药、医疗医学检测及食品安全检验检测实验室提供全方位全流程自动化和智能化综合解决方案，产品涵盖从食品安全、药品安全到生命科学领域智能机器人自动化工作站系统、全流程检验检测实验室自动化以及配套自动化和智能化仪器设备及相关耗材等。曼森无人化实验室局部实验室自动化发展史实验室自动化是通过“机器人换人”、“人工智能替代人类智能”的现代技术，对传统劳动密集型实验室进行技术改革，实现无人化、精准化和高效化的效果，其技术特点是自动化、智能化和云端化。实验室自动化的应用市场包括医药研发、生物学、医学检验、食品药品安全检验检测、环境和水质监测等领域，这些领域都是目前全世界各国关注的热点问题。实验室自动化和智能化正在成为一种趋势，就像工厂的自动流水线一样，实验室机器人会按照标准化的工作流程完成实验操作。未来我们把这类融合了自动化、实验室机器人、人工智能、大数据、物联网、云计算等信息技术以及现代化学和生物基础知识的实验室称为智慧实验室。实验室自动化发展大体上经历4个主要阶段。实验室自动化1.0阶段实验室自动化1.0是指单一设备自动化，属于设备自动化范畴，功能比较单一，一个自动化设备往往只有一种或一两种功能，需要人来操作使用，只解决了检测工艺流程中的一步或一两步。例如自动化配液，自动化称量，自动化离心，自动化消解以及自动化测试等操作，如乳品质量检测中使用的乳品分析仪（图1）、功能食品检测电子舌（图2）等，这些设备在乳品质量安全检测中执行比较单一的地特定功能检测。图1乳品分析仪图2功能食品检测电子舌这些单个设备零散分布在实验室的不同地方，人工操作单个设备仪器，功能单一，国内相当多的实验室处于该实验室自动化1.0阶段。实验室自动化2.0阶段实验室自动化2.0是指工作站形式的自动化，仍然属于设备自动化范畴。一台设备整合了多种功能，一个批次可以处理一定数量的样品，一个批次内可以做到无人值守，批次之间需要人工补料和下料。例如，液体处理工作站（图3）图3 液体处理工作站实验室自动化3.0阶段 实验室自动化3.0是指流水线形式的自动化，自动化设备与设备之间自动传输样品，实现了全实验室自动化，多以流水线形式呈现，类似于工业自动化，包括自动化样本运输、自动化开盖压盖、自动化离心、自动化混合、自动化过滤以及自动化上机检测等。流水线形式自动化应用最多的是医学检验，如生化检测自动化流水线、免疫检测自动化流水线、血液检测自动化流水线、微生物检测自动化流水线等（图4）。图4 生化免疫自动化流水线 实验室自动化3.0的出现大多是在医学检验和生物医药等领域，主要是由于这些特殊领域检验时效性要求和工作重复繁重特点，这种社会需求使该领域成为实验室自动化3.0的排头兵，目前国内在医学检验领域基本普遍采用该流水线自动化工作方式。实验室自动化4.0阶段实验室自动化4.0是指智能化自动化的实验室，属于流程自动化，在全实验室自动化3.0基础上，加入人工智能，实验室自动化4.0技术，不仅仅代替劳动力，而且还代替了一部分脑力劳动，具有机器学习、自动判断、自我决策能力，这里自动化实验室多用在研究型实验室领域，特别是解决多品种、小批量、多批次、高时效的检测需求，在全实验室自动化基础上，融入机器深度学习等人工智能，即实验室智能化操作和管理，通过对智能实验室机器人发出指令，进行所有的实验室操作，包括样品前处理、分析检测和实验数据的处理，并可以循环往复地进行，如利物浦大学的案例（图5）、伊利诺伊大学的案例、zymergen、ginkgo等公司的应用。曼森生物正在为合成生物学、医药、食品领域开发实验室自动化4.0的技术解决方案（图6、图7）。图5 人工智能机器人科学家图6 曼森生物合成生物学自动化实验室图7 曼森生物食品药品检验实验室 实验室自动化4.0已成为未来实验室建设的趋势，将引领现代化高效低碳实验室自动化建设的方向。云端实验室云端实验室是指科学家可以通过网络浏览器登录在线云实验室平台，在一张空白画板上，画出想要制造的分子化合物框架结构，平台使用机器学习来预测所需的成分和混合的顺序，然后将指令发送到远程实验室的机器人去执行。云端实验室结合有自动化仪器设备、实验室机器人、人工智能和云计算平台的集成化实验室，实验人员只需远程设定好实验步骤，远程实验室机器人就可以在云端实验室接受指令负责解决下游的实验操作过程，并将实验数据反馈给实验技术人员。在全球目前比较成规模的商业化云端实验室有Emerald Cloud Lab和Strateos等公司。国际商业机器公司IBM也建立了一个名为RoboRXN的云端制药实验室（图8），该实验室能使科学家足不出户就能设计并合成新分子。科学家只需在浏览器上登录便可进入实验室，在服务器上画出需要制造的分子骨架结构，平台会将指令发送给远程实验室里的机器人来执行这个过程，实验完成后平台就会将结果报告发送给科学家。图8 RoboRXN化学实验室机器人科学家

前言20世纪60年代，出现的第一台微处理器，给机械化的实验室带来了新的机会和机遇。20世纪80年代计算机和软件技术的快速发展推动了实验室自动化的大规模应用。直至现在科技依旧在不断发展。随着物联网技术、人工智能还有机器学习技术快速发展，实验室自动化也发展到了一个新的阶段，从单一的功能向着全实验室自动化方向发展。人们对实验室自动化的定义可以分为狭义和广义：狭义的实验室自动化指通过实验获取数据、数据处理和获得实验结果这一过程的自动化；广义的理解包括科学实验、仿真、图像处理、计算机辅助设计、自动测量、自动检查、实验设备的控制、文献专利情报的管理、各种数据库、自动翻译、专家系统等。回顾整个实验室自动化的发展历程，大体经历了3个主要阶段：无自动化（即所有仪器都作为独立机器存在）、部分实验自动化（实验室分析仪与分析前工作站互连并部分集成）以及全实验自动化（即主要的分析前和分析后的步骤在与分析仪物理连接的工作站上自动执行，并由软件程序有效地管理）三个发展阶段。现如今，激烈的市场竞争需要让企业在短时间内实现产业化，谁先将想法变成现实谁就在这个领域占据了主动权，因此让研发过程加速成为了大家的共识，对实验室自动化的需求也愈加强烈。面对强烈的市场需求，实验室自动化不仅在国内，乃至全球都是风口的存在。据调查数据显示，2022 年全球实验室自动化设备市场规模为 68.7 亿美元，预计以 6.64%的 CAGR于 2030 年稳步增至 114.9 亿美元，而我国的实验室自动化渗透率低，市场规模约为8亿美元，超千亿市场空间广阔，外资垄断格局亟待突破。当前实验室自动化设备主要分为三类：标准化产品、非标准化产品、定制化产品，这几类产品并不是纯粹的全面代替演进关系，而是根据成本需求、通量要求以及客户情况，匹配不同的产品形式。本文将对这三类产品的特点、主流厂商及产品和应用领域做一个简单梳理。标准化产品所谓标准化产品指的是单模块形式自动化。这种产品功能比较单一，往往只有一种或者两种功能可以使每一个模块都有独立的操作能力。比如自动化样本运输、自动化样本存储、自动化配液、自动化称量、自动化离心、自动化消解以及自动化测试等操作。国内相当多的实验室处于该实验室自动化的单模块自动化阶段。主流厂商有安捷伦、帝肯、哈美顿等。此部分列出在仪器信息网参展的部分标准化产品：Agilent Bravo 自动液体处理平台帝肯（Tecan) Cavro Omni Flex 机械臂非标准化产品非标准化产品指的是为了与某个仪器设备进行整合联用，为它单独研发的一种模块。主要是为了提高该仪器的使用效率，例如代谢组学样品前处理平台。由于非标准产品的利润空间有限，不仅占据了公司的研发精力，还不具有复制性，因此从事该产品的研发公司相对较少。此部分列出在仪器信息网参展的部分非标准化产品：Agilent Bravo 代谢组学样品前处理平台（专为血浆代谢组学设计） NEMO 适用生物安全柜的自动移液系统（专为生物安全柜、超净工作台、通风柜等有限空间环境设计）定制化产品而定制化产品则是定制化的为某一个实验室进行设计，通过自动化产品代替人工操作环节，衔接实验的各个环节，最终变成一个全方位、全覆盖的自动化实验室。该类产品不仅代替劳动力，而且还代替了一部分脑力劳动，具有机器学习、自动判断、自我决策能力，这类自动化实验室多用在研究型实验室领域，特别是解决多品种、小批量、多批次、高时效的检测需求，在全实验室自动化基础上，融入机器深度学习等人工智能，即实验室智能化操作和管理，通过对智能实验室机器人发出指令，进行所有的实验室操作，包括样品前处理、分析检测和实验数据的处理，并可以循环往复地进行。主流厂商主要有镁伽、汇像等。定制化产品效果图结语在中国，大多数实验室自动化的程度还主要停留在单模块形式上；只有个别领域实验室实现了定制化产品形式，其集成程度有限，在国内市场售价大都在百万人民币级别，客户包括药企、疾控中心、第三方检测中心等。未来实验室自动化将向着智能化的趋势发展，完全将人从实验室中抽离出来，实现更高层次的升维。

分散的行业研发和生产资源进行聚合，将让重庆市自动化与仪器仪表产业的市场竞争力得到明显提升。10月25日，重庆市正式成立自动化与仪器仪表协会。 　　据悉，该协会由重庆市科学技术研究院等重庆市18家自动化和仪器仪表相关机构和企业共同发起成立，目前已与90家自动化与仪器仪表行业相关企业、机构达成入会协定。 　　据协会有关负责人表示，通过收集行业技术需求，协会将围绕自动控制系统、装备制造自动化、节能减排等领域帮助企业寻找技术研发项目，推动重庆市自动化与仪器仪表产业的技术革新。此外，协会还将成为政府与企业沟通的桥梁，通过收集产业数据，协助政府制定和调整产业发展规划，助推我重庆自动化与仪器仪表产业快速健康发展。

在细胞株开发实验室中，ELISA是一个普遍有效的高通量筛选分析和验证实验，受到广大生物制药企业的喜爱。经典的ELISA工作流程需要多个长时间的孵育步骤，与几个清洗步骤交错进行，对人员人力和时间的消耗巨大，使其难以手动进行。由于这是一项需要频繁移液孵育清洗的工作，更容易受到人为错误的影响。随着AI和自动化概念的迸发以及自动化高通量设备的革新， 企业对于自动化需求日渐增长，对于灵活快速的ELISA自动化解决方案也愈发期待。贝克曼库尔特生命科学推出的最新ELISA自动化方案立志于使用最少的人工干预和尽可能高的自动化程度来提高实验速度和效率，减少人为误差，为药物开发助力。目前的ELISA实验挑战：●人员投入大●实验时间周期长●批次间和批次内的检测样品平行性难以控制●标曲制作线性差快查收来自小贝的快速升级方案：01 超快速——右滑开启自动化图一: 人工ELISA 实验步骤，右划开启自动化。02 超稳定运行03 结果保证图二：使用CygnusTM CHO HCP ELISA 试剂盒对于自动化再现性的验证。手工和自动化的标曲比较结果如图二A和B所示，对比R2的数值自动化动化结果更为突出。同样根据标曲的数据进行自动化和手工的比较（图二C），发现吸光度数值基本一致。图三：在Protein A ELISA实验中手工（图三A）和自动化（图三B）制作的标曲线性比较。其中手工实验的R2与自动化实验的R2基本一致。贝克曼库尔特生命科学提供专业的软件硬件支持，以及客户应用开发来满足大家对于生命科学自动化的需求。关于贝克曼库尔特生命科学自动化整合部门介绍：贝克曼库尔特生命科学自动化整合部门位于美国Indianapolis，该部门位于Beckman质量管理系统下，并经过ISO9001认证，部门配备整合实验室，完成整合设备的研发。整合部门人员包含机械、电子、软件、系统工程师，和工程师支持、项目管理人员。如有特殊功能开发，Beckman团队可协助客户在国内进行软硬件开发和测试。*以上内容涉及设备仅适用于科研和工业，不用于临床诊断。

传感器是自动化仪表重点将突破100万亿个 随着我国对智能化仪表设备的需求不断提升，促使工业传感器也在不断突破，智能传感器已经成为了21世纪最具有影响力的高新技术。近日，我国首个传感器产业园的建成，也推动我国未来传感器的发展。据资料预测，到2030年，全球传感器数量将突破100万亿个，未来，工业传感器将成为自动化仪表生产重点。 传感器市场潜力巨大 自“十二五”规划以来，高端装备制造业发展已经成为了战略新兴产业的重要内容，无论是在工业生产中、还是海洋探测、环境监测、核能检测等，智能传感器都得到了越来越多的重视。作为高端新型产业的主要对象，传感器行业既面对着压力，同时也获得了飞速发展机会，这对于行业突破是大有裨益的。 据资料统计，由于我国智能化起步较低，目前在智能仪器仪表与控制系统中，智能装备占有率仅为10%左右，这不仅表达出了目前市场智能化的不足，也预示了我国在未来发展巨大的潜力。近几年，我国物联网整体市场规模的提升也直接拉动了传感器市场，未来传感器市场将在“互联网”政策的带动下，步入飞速发展时期。 在政策的扶持下，我国传感器产业发展也在不断进步。首先，是国家针对于补贴智能装备制造的资金，国家将针对于在研发传感器行业做出巨大贡献者，划拨首台套补贴资金。其次，国家在加快力度加快发展的方针指导下，也鼓励中央和地方建立传感器生产基地，以提升传感器的集群效应和扩大发展实力，真正带动技术低下的传感器行业。此“双加工程”能有效带动了我国传感器技术的进步发展。 传感器成为自动化仪表重点 2016年是我国“十三五”的开端，我国自动化仪表的市场需求也开始增大，智能化水平也在不断的增强，传统的技术水平已经过于落后。自动化仪表的提升也推动了工业化传感器的生产，提升其智能化水平。 国内物联网应用正在全面深化，传感器行业发展不仅在技术层面，在环保层面也能满足用户的需求。作为自动化仪表，智能化、环保和控制系统成为了主要特征，其生产的传感器必然能满足各个方面的需求。 传感器应用十分广泛，除了保证工业自动化仪表技术发展之外，还要监测自动化仪表的稳定运行。未来，将会利用计算机系统提升自动化仪表技术水平，增加智能化传感器的应用性。 结语 自动化仪表以其测量精确、显示清晰、操作简单等优势，在工业上得到了广泛的应用。而传感器作为自动化仪表关键子系统之一，其发展更是对行业影响深远。未来，在物联网信息化时代的影响下，传感器市场必将壮大。内容来自看仪器网