# 实验室自动化与湿实验室机器人

高通量机器人系统和液体处理工作站，驱动自主、可重复的生物研究和筛选。

Source: https://cn.bioecon.ru/technology/lab-automation-wet-lab-robotics/
Updated: 2026-08-18



## 概述和价值链

标记：[EC: Advanced Laboratory Automation & Robotics | OECD: biotech-health | Regulator: FDA (美国), EMA (欧盟), NMPA (中国)]

实验室自动化和湿实验室机器人代表了现代生物经济的技术基础，将生物研究从手动的、手工作坊式的形式转变为工业化的、高通量的规模。精密机械臂、液体处理工作站、多模式传感器和控制软件的集成，实现了常规实验室操作的端到端自动化，包括移液、离心、热循环和信号检测。配备多达 384 通道移液头的自动液体处理系统可以分配从 0.5 微升到 5 毫升不等的体积，误差不到百分之一。通过完全消除人为错误和疲劳，这些机器人系统成倍地加快了研发时间表，使设施能够在单日内执行多达一百万种化合物或工程酶变体的高通量筛选 (HTS)。标准化、人工智能驱动的“自动驾驶实验室”(self-driving labs) 的部署进一步确保了最复杂的生物协议在全球范围内具有可重复性。

实验室自动化和湿实验室机器人的主要方向是：
1. **自动液体处理 (Automated Liquid Handling):** 部署具有独立压力监控的高精度机器人移液工作站，以无缝转移纳升到毫升的体积。
2. **声波分配 (Acoustic Dispensing):** 利用聚焦超声波（例如 Echo 系统）在不发生物理接触的情况下喷射 2.5 纳升液滴，完全消除吸头浪费和交叉污染。
3. **数字微流控 (Digital Microfluidics, DMF):** 通过电润湿在电极网格上操纵分离的液滴，从而实现微型 PCR 和 ELISA 协议的无通道可编程执行。
4. **自动驾驶实验室 (Self-driving Labs):** 将机器人平台与闭环人工智能和贝叶斯优化算法相集成，以自主设计、执行和分析连续的实验。

### 行业价值链

```
[Protocol Design] ──> [SiLA 2 Integration] ──> [Automated Dispensing] ──> [Plate Incubation]
                                  │
                          (High-Throughput Screening)
                                  │
                                  ▼
[Pilot Implementation] <─── [Closed-Loop Analytics] <─────┘
```

### 价值链层级

| 层级 | 描述 | 关键输入/输出 |
|:---|:---|:---|
| **1. 方案设计** | 开发实验逻辑并计算试剂体积和浓度 | **输入：** 科学方案。<br>**输出：** 数字实验地图。 |
| **2. SiLA 2 集成** | 在多供应商仪器之间配置开源通信协议 | **输入：** 仪器驱动程序。<br>**输出：** 协调的硬件网络。 |
| **3. 自动分配** | 机器人制备反应混合物和纳升液滴的声波转移 | **输入：** 试剂储备，384 孔板。<br>**输出：** 填充好的反应板。 |
| **4. 孔板孵育** | 机器人按计划将孔板转移到热循环仪、离心机和读板机 | **输入：** 填充好的板，机械臂。<br>**输出：** 原始检测信号。 |
| **5. 闭环分析** | AI 代理分析原始信号并运行贝叶斯优化 | **输入：** 测量数据。<br>**输出：** 下一轮实验设计。 |
| **6. 试点实施** | 将成功优化的生物方案转移到中试规模的生物反应器 | **输入：** 优化后的方案。<br>**输出：** 中试规模数据。 |

该领域的跨领域技术：
- **SiLA 2 (Standard in Lab Automation):** 一种开源通信标准，确保实验室仪器和 LIMS 软件之间的即插即用互操作性。
- **机器视觉:** 部署 AI 驱动的摄像机，通过识别相界和检测液面水平来动态调整移液深度。
- **微孔板微型化:** 从 96 孔格式过渡到 1536 孔格式，以大幅减少筛选期间昂贵生物试剂的消耗。

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## 美国

在生物制药和合成生物学部门巨额资本的推动下，美国主导着全球高通量筛选和人工智能驱动的实验室编排的步伐。

### 声波分配、开源机器人、自动驾驶实验室
- **Beckman Coulter (Danaher):** 凭借对大规模平行合成生物学工作流程至关重要的 Echo 声波分配技术，主导超低体积领域。
- **Hamilton Company:** 凭借广泛部署于全球研发中心的专有空气置换移液工作站，树立了业界坚固性的黄金标准。
- **Opentrons:** 通过提供低成本的、开源的 Python 可编程机器人处理程序使自动化民主化，从根本上改变了生物技术初创公司的可访问性。

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## 中国

在庞大的国家基因组学计划和对技术独立的推动下，中国正在迅速提升其本土的实验室自动化能力。

### 国产替代、高通量基因组学、大型实验室
- **华大智造 (MGI Tech):** 设计和制造专门为大规模下一代测序 (NGS) 文库制备优化的复杂液体处理机器人。
- **国家生物铸造厂:** 在深圳和天津扩大全自动合成生物学铸造厂的规模，以支持国家支持的生物制造计划。
- **具有成本竞争力的硬件:** 扩大本地化机械臂和自动化工作站的全球出口，以极具颠覆性的价格匹敌西方的精度。

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## 欧盟

欧盟利用其在精密机械工程方面的深厚传统，生产世界上最普及和最可靠的自动化液体处理工作站。

### 精密力学、模块化机器人、标准化
- **Tecan Group:** 从瑞士引领全球市场，提供配备先进非接触式光学体积验证功能的高通用性液体处理平台。
- **Automata:** 在英国进行模块化、垂直机械臂和 LINQ 平台的创新，使实验室能够快速重新配置自动化筛选线。
- **SiLA 联盟领导:** 欧洲的机构和公司大力推动 SiLA 2 标准的采用，以确保独立于供应商的数据和控制架构。

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## 领先企业与研究机构

| 公司 / 研究所 | 国家 | 关键产品 / 平台 | 技术特点 | 状态 2026 |
|:---|:---|:---|:---|:---|
| **Tecan** | 🇨🇭 瑞士 | *Fluent, Freedom EVO* | 非接触式光学体积测量 | commercial |
| **Hamilton Company** | 🇺🇸 美国 | *Microlab STAR* | 独立压力控制移液 | commercial |
| **Beckman Coulter** | 🇺🇸 美国 | *Echo acoustic dispensers* | 无吸头超声纳升级转移 | commercial |
| **MGI Tech** | 🇨🇳 中国 | *MGISP-960* | 高通量 NGS 文库制备 | commercial |
| **Automata** | 🇬🇧 英国 | *LINQ modular robotics* | 快速可重构机械臂 | commercial |
| **Opentrons** | 🇺🇸 美国 | *Opentrons Flex* | 开源 Python 可编程 | commercial |

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## 技术栈与创新

现代湿实验室机器人技术的特点是极高的机械精度和紧密集成的闭环分析软件。

1. **空气置换移液 (Air-Displacement Pipetting):**
   - 独立通道利用高分辨率压力传感器实时监控液体的吸取和分配，即时检测凝块或空孔等异常情况。
   - 专有的电导和电容液位检测可确保移液器吸头刚巧突破表面，从而防止样品交叉污染和外部污染。
2. **声波液滴喷射 (ADE, Acoustic Droplet Ejection):**
   - 换能器向流体储层发射高度聚焦的声能脉冲，将精确的 2.5 纳升液滴向上喷射到倒置的目标微孔板中。
   - 通过消除一次性塑料吸头和毛细管，ADE 可防止交叉污染并大幅减少塑料浪费和试剂成本。
3. **介电润湿 (EWOD, Electrowetting-on-Dielectric):**
   - 数字微流控技术在绝缘电极网格上施加电势，以改变表面的疏水性，从而将纳升液滴拖过 PCB。
   - 允许在紧凑的载玻片上执行复杂的、可编程的测定方案，而无需泵、阀门或移动机械部件。

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## 价值链和生产管道

### 自动化高通量筛选工业管道 (SiLA 2)

```
┌───────────────────────────┐      ┌───────────────────────────┐
│ 1. Assay digitization     │ ───> │ 2. Deck preparation       │
└───────────────────────────┘      └───────────────────────────┘
                                                 │
                                                 ▼
┌───────────────────────────┐      ┌───────────────────────────┐
│ 4. Acoustic transfer      │ <─── │ 3. Library dilution       │
└───────────────────────────┘      └───────────────────────────┘
              │
              ▼
┌───────────────────────────┐      ┌───────────────────────────┐
│ 5. Automated reading      │ ───> │ 6. AI data processing     │
└───────────────────────────┘      └───────────────────────────┘
```

#### 阶段 1: 测定数字化
将手动生物方案转换为机器可读的 Python 脚本或图形化拖放工作流，指定确切的体积、孵育时间和实验室器具坐标。

#### 阶段 2: 平台准备
操作员或机械臂将所需的一次性吸头、试剂槽、微孔板和深孔储液槽装载到自动化工作站的平台上。

#### 阶段 3: 文库稀释
96 通道液体处理臂吸取来源化合物，并在多个中间微孔板上执行精确的连续稀释，以建立浓度梯度。

#### 阶段 4: 声波转移
Echo 声波分配器在没有物理接触的情况下，迅速将 2.5 纳升的稀释化合物和生物靶标液滴转移到高密度的 1536 孔测定板中。

#### 阶段 5: 自动读取
机器人操作臂从孵育模块中取回密封的测定板，并将它们加载到多模式微孔板读板机中，以捕获荧光或发光信号。

#### 阶段 6: AI 数据处理
原始光谱数据被传输到集成的云平台，机器学习算法在那里评估命中候选物，并自动计算下一次筛选迭代的移液图。