一、自动化概念
实验室自动化是指利用各种自动检测仪器、设备、计算机软硬件系统等手段，实现样品制备、前处理、反应、测量等实验过程以及数据处理的集成式自动化；狭义的层面，实验室自动化是指，将通过实验获取数据、数据处理和取得实验结果的过程，进行自动化；广义的层面，包括仿真预测、计算机辅助设计、实验设备的控制、科学实验、图像处理、自动测量、自动检查、文献专利情报的管理、各种数据库、专家系统等。
初级阶段的实验室自动化主要集中在实验数据的自动“测量”环节。在生命科学和化学等领域，实验室自动化借助人工智能，已经涉及研究计划的制定、研究调查、仿真预测、实验样品的准备、实验数据的搜集整理、研究成果的提炼与整理、数据库的建立等各项研究分析活动。
它可以为基因测序、临床诊断、生物医药、细胞分子生物学、药物筛选、食品、环境、化学化工、医疗卫生与检验检疫、教育科研、工业生产等行业提供更先进更智能的实验解决方案；
对很多没有亲身体验过的人来说，实验室自动化就是用机器人代替人干活、只适合高通量；
这些认识其实有些片面，在人工智能大热的今天，当设备系统具备感知、眼睛和大脑后，它已经不单单是一坨铁了；
对于具有顶层视角的实验实科学家来说，实验室自动化意味着重新设计流程 — 从繁琐，重复的体力劳动到机器人 — 以便熟练的人力可以执行更多增值工作，例如质量监控，评估以及思考科学假设和协作实验研究。
二、实验室自动化在不同领域的应用
实验室自动化兴起于医学实验室，目前应用最广泛的也是医学诊断领域，但在其它科学实验和工业生产中，实验室自动化也有很大的应用潜力。
1、化学实验
化学实验中，可以实现自动化的加样、加试剂、称量、搅拌、加热、冷却、滴加等操作，并提供精确的数据分析。利用自动化进行高通量的反应条件测试，整个系统一天可以做上千个反应条件的测试；甚至可以将化学文献翻译成“分子配方”，并自动生产这些分子，比如下面这套看着很凌乱的“化学计算机”。
2、生化实验
生化实验中，可以实现计量、洗涤、混合、离心、研磨、制备、质检等全流程自动化，面对复杂的基因克隆和表达实验、耗时的蛋白质纯化实验、危险的放射性同位素实验，是比较适合放在自动化实验室里来解决的；
3、药物研发领域
生物医药领域中，GC、NMR、LCMS、GCMS等实验的样品制备很早就实现了自动化，人们发现利用人工智能系统设计合成路线，利用自动化进行反应条件筛选，可以极大赋能药物研究和开发，包括高通量合成、筛选，药物代谢和毒性评估等，有了AI人工智能的加持，可以摆脱人为因素和个体偏见；
4、食品日化
在例如食品、饮品、乳品、药品、粮油、保健品、化妆品、医疗器械等的工业生产领域，实验室自动化可以赋能生产清洁验证、样品制备、萃取、来料质检、过程质控、成品检验等环节，除了降本增效，在安全与合规方面，实验室自动化都发挥着积极作用；
5、合成生物
合成生物开发过程中，从设计到确认，需要长期、反复的进行试错验证实验。实验自动化在这个过程中借助AI人工智能算法，赋能“设计—构建—测试—学习” (DBTL) 循环，优化最佳合成途径。简化复杂的实验组合设置并提高实验的可重复性。通过高通量筛选，大幅缩短实验周期。统计分析软件则对大量数据解析有助于实验的优化，从而启动新的一轮DBTL循环，高速而智慧的迭代；
三、实验室自动化的优势
实验室自动化可以加快实验速度、最大限度的减少浪费、减少实际使用量和提高通量，从而提高检测的总体效率，缩短实验时间和项目周期，从而降低运营成本。
在科研领域，过去花大量时间执行繁琐重复劳作的研究人员，现在有时间去完成更高价值的工作，例如思考实验的各种影响，进行数据分析和反应的顶层设计；
除此之外，实验室自动化的优势还包括：
1、数据质量更高，实验操作完全标准化、规范化，规避了不同人员作业的差异性和主观因素，提高实验结果的可重复性和准确性；
2、提高实验效率，过去需要几天、几个月时间才能建立、运行和分析的实验项目，现在通过实验室自动化，可以用更少的时间来完成任务；
3、丰富实验数据，使采集的数据更全面，不仅包括实验数据、设备数据，还包括环境条件和设备状态。更多维的数据，便于系统性的分析研究和追踪溯源；
4、降低实验成本，改善样品和耗材的管理，不但可以实现从耗材采购到耗材消耗的全过程精细化管理，还可以减少样品和耗材的使用量；
5、减轻工作强度，避免重复性劳动可能造成的运动伤害，进一步的，也减少了人为失误的概率，提高实验的有效性和数据的可靠性。
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