当前，AI for Science 正经历从“计算模拟”向“物理执行”的关键跨越。以往，人工智能在科学发现中的角色多局限于数据处理与模型预测，而实验室层面的实际操作仍高度依赖人工。随着 Agent 技术的成熟，如何构建一个能够理解自然语言、自主调度设备、并实现数据闭环的智能实验室系统，成为行业关注的焦点。这不仅是软件层面的升级，更是科研范式的重构。
自然语言控制设备，零编程编排流程
智能实验室前沿观察
Agentic Science at Scale 时代，传统实验室想转型干湿闭环智能实验室，卡在哪——
设备割裂、经验依赖、数据离散、部署低效……软硬件集成调试难，智能规划跟不上。
深势科技这次推出的玻尔·跃迁实验室，就是冲着打通这条全链路来的。
「实验室痛点」：设备操作、监控和数据记录必须一直站在实验台前，想接入电脑远程看，则面临多厂商仪器接口异构、软件独立，联调成本极高。
玻尔·跃迁实验室在解决关键痛点上实现了突破：
设备接入 Agent：拿到文档，就能即插即用扩展、进行远程实验执行和状态监控；
1800+ 已接入仪器设备型号，覆盖常见实验室场景；
实验操作 Agent：自然语言管理试剂物料、查询设备/任务状态、执行操控或启动模板实验、获取并分析数据，单入口覆盖实验室全流程；
- 启动模板实验/检查任务状态和结果
状态监控：实时聚合设备运行、传感数据与异常告警，提供统一设备健康视图。
带来的核心价值：整合封闭仪器为统一调度资源，消除互通壁垒，夯实干湿闭环连接层基础。
「实验室痛点」：实验流程依赖个人经验，复现与跨团队迁移难度大。
玻尔·跃迁实验室在解决关键痛点上实现了突破：
智能实验记录：批量配置参数、标准化语义采集，自动关联实验上下文，规避录入误差；
可视化流程编排：零代码拖拽设计实验路径，智能调度保障执行一致性，流程模板可跨团队共享复用。
带来的核心价值：将个人经验转化为组织级标准流程资产，保障实验可复现，筑牢干湿闭环组织层。
「实验室痛点」：实验数据分散、格式不一，无法直接用于建模计算。
玻尔·跃迁实验室在解决关键痛点上实现了突破：
AI-Ready 数据输出：AI-Ready 数据：原生结构化记录参数和结果，无需二次清洗即可用于建模，全链路数据可溯源；
干湿闭环项目总览：聚合计算与实验端进展，搭配玻尔科学计算能力，一键生成下一轮实验参数建议，肉眼可见的科学发现。
带来的核心价值：实现数据从可存储到可计算的升级，成为驱动模型迭代的数字资产，提速干湿闭环迭代，成为闭环加速层。
全生命周期物料管理：覆盖试剂耗材入库到流转，实时追溯、预警过期/存储违规；
「实验室痛点」：实验室建设方案落地慢，改造难。
玻尔·跃迁实验室在解决关键痛点上实现了突破：
云 CAD：2D/3D 仿真规划实验室，前置验证建设方案；
核心价值：全链路缩短实验室落地周期，降低改造门槛，成为规模化建设协同层。
实验室数字化及信息化的建设常伴随 ELN/LIMS 系统的构建。
然而 ELN 核心是记录实验，LIMS 核心是管理样品，二者均无法满足干湿闭环智能实验室的需求，且集成后存在数据、流程割裂问题。
玻尔・跃迁实验室并非二者功能叠加，而是围绕计算 – 实验 – 数据 – 计算无缝闭环的底层重构，与传统 ELN/LIMS 的差异为：
玻尔·跃迁实验室的设备连接与控制能力，构建于深势科技主导的开源项目 Uni-Lab-OS 之上。
Uni-Lab-OS 通过社区协作持续扩展仪器兼容性，降低设备接入门槛；
Bohrium Leap Lab 在此基础上构建实验记录、流程编排、权限管控、数据沉淀与计算闭环等完整产品能力，为实验室部署提供开箱即用的解决方案。二者的关系可概括总结如下表：
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深势科技是全球 AI for Science 的开拓者和引领者，公司成立于 2018 年，在北京、上海、深圳、宜宾等地设有办公室和研发中心。
以“加速科学发现，释放科学价值”为使命，致力于打造 AI 科学家（AI Scientist）及自主进行科学发现的智能系统。
以深势·宇知®科学发现智能引擎为基座，深势构建了一系列“读文献、做计算、做实验”的智能科学工具，和各领域的科学智能体，构成了 Science as a Service 智能化科研产品和服务矩阵：
玻尔·科学导航，玻尔·勒贝格智算以及 Hermite®、Piloteye® 等一系列研发软件，玻尔·跃迁实验室，SciMaster 科学智能体及面向科学发现的“大装置”和研发服务；
为基础科研、生命科学、物质科学等领域的科学家和研发型组织提供深宽兼顾、灵活组合的解决方案。
作为国家高新技术企业、国家专精特新“小巨人”企业，深势科技科研技术团队由中国科学院院士领衔，汇集了超百位数学、物理、化学、生物、材料、计算机等多个领域的优秀青年科学家和工程师，其中博士及博士后在公司成员中占比超过 35%。
2020 年，深势科技核心成员获得全球高性能计算领域的最高奖项“戈登贝尔奖”，相关工作入选 2020 年中国十大科技进展和全球 AI 领域十大技术突破。
从行业视角来看，深势科技此次推出的解决方案，实质上是在尝试定义智能实验室的“操作系统”。长期以来，实验室自动化受制于硬件厂商的私有协议与数据孤岛，导致智能化改造成本高企。通过开源底层协议与上层应用解耦，这种模式有望降低行业门槛，推动标准化进程。
然而，智能实验室的普及仍面临挑战。除了技术集成难度，实验流程的标准化、数据安全以及科研人员的使用习惯培养，都是需要时间磨合的关键因素。未来，谁能更好地平衡灵活性与规范性，谁就能在 AI for Science 的基础设施竞争中占据先机。干湿闭环的真正价值，不仅在于效率提升，更在于它能催生人类经验之外的科学发现路径。
