化学和制药等大量使用实验室研究的行业，在面临一系列新挑战的同时，也继续面临生产率下降的问题。这些挑战包括研发支出持平或减少而成本上升，对更快开发周期的需求，新法规等环境因素，以及每年产生的研究数据以指数级增长的信息过载。这些障碍给企业带来了压力，迫使它们用更少的钱做更多的事情，并采取措施数字工具这可以提高他们实验室研究的效率和效果。
实验室数字化的势头正在稳步增长
过去几十年里，实验室的未来愿景一直在发展，虽然个别仪器和过程受益于自动化和分析等数字工具，但可以肯定地说，实验室研究的变化远没有许多人预计的那么大。然而，随着包括人工智能(AI)、机器人技术和物联网(IoT)传感器在内的越来越广泛和强大的数字工具包，未来的实验室——一个明显更自动化、更高效和更有效的实验室——可能更接近现实。
Lux Tech Signal——Lux Research公司用于分析创新兴趣的数据驱动工具——如图1所示，进一步证实了这一趋势。上世纪90年代末，在经历了一波最初的炒作和活动之后，将数字工具应用于实验室的创新兴趣在近十年里停滞不前。然而，从2013年左右开始，人们的兴趣稳步增长，这表明该领域可能正处于一个可能产生重大影响的阶段。
2019冠状病毒病加速采用数字技术用于研发
尽管COVID-19大流行给许多研发团队带来了重大挑战，但它让我们比许多人预期的更快地接近未来的实验室。由于保持社交距离的措施和规定，无法在实验室工作的员工转而使用数字通信和协作工具来保持生产力。主要在屏幕后工作也为员工提供了一个探索更新的数字技术的机会，比如信息学工具。2022世界杯八强水位分析更激进的是，一些人转向了现成的云机器人实验室，比如翡翠云计算实验室而且Strateos这使得他们可以继续他们的实验，即使距离很遥远。
当然，一些研究人员不得不继续进入他们的实验室，但在有限的占用限制和其他与大流行相关的做法下，对数字工具的需求仍在增加。例如，一些研究人员利用自动化来弥补效率损失或语音助手等LabTwin收集数据时尽量减少接触共享表面。总的来说，大流行迫使创新通过必要性，并提供了催化剂，让团队有机会从头开始重新思考他们的流程。虽然不是所有这些变化都能在大流行之后继续存在，但其中一些会，或许同样重要的是，许多团队在大流行期间取得的成功将鼓励研发领导者在未来拥抱新的流程和数字技术。2022世界杯八强水位分析
新兴的实验室数字工具分为三个核心类别
尽管有许多数字用例和技术可用来增强实验室研究，但它们可以分为三大类:建模和信息学、知识管理和2022世界杯八强水位分析实验室自动化。虽然每个类别都有自己的定义特征，但类别之间存在重叠和协同。例如，可以使用实验室自动化来收集实验数据，然后将这些数据输入信息学系统，最终生成知识。下面，我们将更详细地描述这些类别。
建模和信息
利用机器学习等建模和信息学工具来加速开发和发现过程。用例的类别包括:
- 优化:针对特定的结构、性能、性能等对现有的化学和/或材料结构进行优化或设计实验。考虑到强大的商业利益和技术可行性，信息学供应商通常专注于优化。
- 发现:发现全新的化学物质和材料，包括合成路线。虽然这在材料领域还处于早期阶段，但生物技术和制药公司在这里非常活跃。
知识管理
在整个研发组织中系统地捕获、分析和分发知识。用例的类别包括:
- 文档和协作:记录注释和数据，并支持更无缝的协作。该领域的供应商倾向于专注于电子实验室笔记本电脑(ELNs)和实验室信息管理系统(LIMS)。
- 知识搜索:对研究论文和报告等内部和外部知识进行搜索、分析和提取见解。Sinequa等公司提供更通用的搜索功能，而PatSnap等公司则专注于专利数据。
实验室自动化
自动化通过机器人技术进行物理实验，以及通过物联网和连接传感器进行数据收集和实验室管理。用例的类别包括:
- 进行实验:自动化实验步骤。这一领域的参与者包括销售硬件或编配软件的公司，以及将自动化技术用于自身研究的公司。
- 实验室管理和数据提取:监测和维护实验室仪器和条件，以及从仪器中自动提取和集成数据。这一领域的供应商包括那些销售连接物联网设备以及专注于数据提取的软件播放器。
采用关键技术和用例的路线图2022世界杯八强水位分析
通过对负责数字化转型和定性分析特定用例当前影响和成熟度的研发领导进行初步访谈，我们开发了在实验室中采用数字化技术的总体路线图(图2)。2022世界杯八强水位分析
AR/VR:增强现实/虚拟现实
在这三个部分中，有一些技术是公司和实验室今天应该采用的，例如用于性能优化的2022世界杯八强水位分析材料信息学、eln和自动化数据提取工具。我们还展示了应该积极监控或探索的更早期的技术，如量子计算、语音人2022世界杯八强水位分析工智能和闭环自动化，它们将在5到10年后发挥重要作用，以及介于这两个极端之间的技术。总的来说，研发领导者应该定制这张路线图，为他们的实验室的未来规划路线。
数字化将优化产品开发过程，成为关键的竞争优势
目前，建模和信息学、知识管理和实验室自动化这三个部分通常在某种程度上独立的生态系统中运行;然而，我们预计随着时间的推移，这些区域之间的界限将变得越来越模糊。作为这个过程的一部分，我们希望看到这个领域的整合，材料信息公司可能会收购一个实验室笔记本或实验室自动化公司。虽然公司应该避免锁定特定的供应商，但创建工具系统的供应商可以无缝操作和共享数据，将在这个领域处于有利地位。
随着研发越来越数字化，我们也希望看到研发、产品开发、制造、销售(例如，数字化销售平台)等之间的重叠。公司不只是预测特定配方的特性，而是试图预测产品的最终生产成本、生产地点和方式、生产时间等。一旦这些步骤全部数字化，公司就可以优化流程的每个部分，将从研究到最终产品所需的时间从几年缩短到几个月甚至几周。
虽然该领域近期不乏挑战，但我们预计，从长远来看，数字能力将提供显著的竞争优势。随着时间的推移，随着公司收集更多的数据，并利用这些数据来了解客户的需求，加强关系，这些数据驱动的能力将变得更加复杂。最终，那些有效投资并采用这些工具的人将能够以那些不这样做的人无法匹敌的速度和效率进行操作。虽然公司应该从与供应商合作采用数字工具开始，但他们也应该着眼于将这些功能引入内部，以在这个领域建立核心竞争力。
欲了解更多信息，请访问https://www.luxresearchinc.com/。
Cole McCollum也对本文有贡献。
