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晶泰科技实验室自动化解决方案:AI 与自动化驱动的科研新范式

时间:2026-01-30 15:44    来源:    作者:admin 字号:TT
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在生物医药与化学研发领域,传统实验模式面临效率低下、人力依赖度高、数据追溯困难等瓶颈。晶泰科技推出的实验室自动化解决方案,以 “AI+Automation” 为核心,通过人机结合模式与智能化技术,重构科研流程,为全球实验室提供了高效、安全、灵活的自动化升级路径。

一、智能实验室:24 小时高效运转的科研引擎

7×24 小时不间断运行

:通过智能调度系统远程操控百台规模的自动化工站与 AGV 小车,突破人力工作时间限制,大幅提升实验通量。

全周期实时监控

:实验过程数据实时同步,支持远程查看反应进度、设备状态及异常预警,实现 “人机分离” 的安全管理模式。

灵活可扩展架构

:根据不同场景需求分阶段搭建自动化模块(如合成、结晶、分析),支持个性化实验室改造,适配从小型研发到大规模生产的多元需求。

二、核心自动化设备:重塑实验流程

1. XmartChem(R) 智能合成工作站:高通量合成的 “超级工厂”

作为晶泰科技自主研发的全流程合成平台,XmartChem(R) 打通了投料、合成、稀释、过滤、液质分析等全环节,具备三大核心能力:

多场景适配

:支持毫克级到公斤级反应,兼容无水无氧操作(可选配手套箱模块)、不同温度条件(-80℃至 150℃)及惰性气氛环境,覆盖 80% 以上的常用有机反应(如酰胺合成、Suzuki 偶联、亲核取代等)。

标准化与效率提升

:自动化流程减少人为误差,反应成功率超 92%;7×24 小时运行模式使单台设备可同时处理 200 个反应,人力成本降低 70% 以上。

数据可追溯

:集成 ELN(电子实验记录本)系统,实时记录反应参数、试剂用量及仪器状态,支持条形码扫码溯源,满足合规性要求。

2. XtalComplete(R) 智能结晶工站:固态研发的 “精准筛手”

针对药物晶型、盐型、共晶筛选的复杂性,XtalComplete(R) 实现了结晶实验全流程自动化:

全方法覆盖

:支持挥发法、溶析法、降温析晶法等 10 余种常规固态筛选方法,100% 还原人工操作逻辑,实验得固率提升至 80% 以上。

智能决策能力

:内置 AI 算法实时分析溶液澄清度、晶体生长状态,自动调整实验参数(如溶剂配比、降温速率),减少人工干预成本。

高通量集成

:单次可运行数百个结晶实验,同步对接 XRD 检测模块,快速生成晶型数据,将传统数月的筛选周期缩短至数周。

3. ChemPlus(R) 桌面型固体加样仪:微操自动化的 “精准管家”

针对固体粉末称量的繁琐性与精度要求,ChemPlus(R) 提供轻量化解决方案:

高通量精准加样

:支持大颗粒、低流动性粉末的自动称重,精度达 ±0.1mg,单次可处理数十种原料与数百个接收容器,效率较人工提升 10 倍以上。

智能化管理

:内置除静电模块减少粉体吸附误差,搭配条形码管理系统,实现样品信息全链路追踪;兼容 LIMS 系统,无缝对接实验室数据中台。

低成本适配

:桌面型设计占地不足 1 平方米,耗材成本仅为传统自动化设备的 1/5,适合中小型实验室快速部署。

三、技术优势:AI 与自动化的深度协同

智能调度与算法赋能

 

通过自研 AI 算法优化工站任务分配,例如根据反应类型、温度需求动态调度设备资源,使多任务并行效率提升 40%。图像处理算法实时分析实验现象(如晶体形态、反应颜色变化),辅助科研人员快速判断结果。

信息安全与合规性

 

系统支持多级用户权限管理,实验数据加密存储,满足 FDA、NMPA 等监管机构的审计要求。自动化操作减少人员与有害试剂接触,保障实验室安全与人员健康。

场景化解决方案

药物研发

:在 PROTAC、ADC 等复杂分子合成中,结合 X-DegraderTM计算平台,实现 “设计 - 合成 - 测试” 闭环,项目周期缩短 50%。

材料科学

:为新能源电池材料、高分子聚合物等领域提供高通量合成与晶型筛选服务,加速新材料迭代。

四、应用成效:从效率提升到科研范式革新

晶泰科技的自动化解决方案已在全球数百家实验室落地,典型案例包括:

某 TOP10 药企

:通过

XmartChem

(R) 工作站实现 1000 + 化合物库的自动化合成,交付周期从 6 个月压缩至 2 个月,成本降低 60%。

创新药企业

:利用

XtalComplete

(R) 工站完成某抗癌药物的晶型筛选,从 120 种实验条件中快速锁定高稳定性晶型,助力项目提前 3 个月进入 IND 阶段。

通过 “AI 决策 + 自动化执行 + 数据闭环” 的模式,晶泰科技不仅解决了传统实验的效率痛点,更推动科研从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型。未来,随着自动化技术与生成式 AI 的深度融合,实验室将逐步实现 “自主设计实验、自主优化流程” 的全智能化,为科学发现开辟全新可能。

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