在数字技术快速重塑众多行业的当下，研究实验室 —— 如同渗透其中的学术文化一样，变化缓慢。纸质化流程繁琐、人工操作流程不统一、实验条件波动、设备校准不一致、质量控制标准各异等问题，一直困扰着实验室的发展。
通常，实验室昂贵的实体基础设施中，核心技术架构仅由笔记本电脑、台式机处理系统、电子表格和电子邮件构成。这导致了 “信息孤岛” 现象，即便在同一实验室内部，也会阻碍协作与科研协同效应的产生，更会损害科学实验的可重复性。事实上，一项研究显示，70% 的研究人员无法复现他人的研究成果，50% 的研究人员甚至无法复现自己的研究。而未来的数字化实验室将彻底改变这一现状。
未来的实验室可能是一台 “数据生成机器”，其核心依赖于智能实验室仪器管理系统（ILIMS）—— 这是传统实验室信息管理系统（LIMS）的数字化延伸。ILIMS 生态系统能够利用实验室中日益普及的联网仪器与设备（SIoT），将数据、计算能力与算法整合，实现规模化、高速化的科学研究。
ILIMS 可实现对仪器的持续自动化监控。当校准出现偏差，导致温度、pH 值或其他参数的测量结果产生波动时，系统能自动发出警报。边缘人工智能（Edge AI）技术允许算法直接部署在这些设备上，从而在数据生成源头进行高级分析。
ILIMS 与边缘 AI 结合，可实现联邦模型学习，同时最大限度减少数据迁移。这种模式下，AI 模型通过跨设备协作学习进行迭代训练，无需交换本地训练数据。数据无需从各设备汇总，而是保留在原设备中，既提升了数据安全性，又降低了隐私顾虑。例如，在边缘端部署预测性维护 AI 模型，可减少高性能计算机等昂贵实验室设备的停机时间，延长其使用寿命。
ILIMS 最重大的贡献之一是实现知识管理自动化。研究人员无需再用纸质笔记本或电脑记录实验，而是可通过 ILIMS 接入网络的电子笔记本，将研究方案、方法学与数据自动关联至共享或私有云环境。这不仅提高了数据采集与共享的效率，还能关联库存、仪器完整性及其他关键参数的元数据。研究方案的规范化记录，也为其他团队复现研究成果提供了便利。
从长远来看，未来的实验室可能会变得更小巧、更分散。新兴的 “芯片实验室”（LoC）技术借鉴硅芯片的信息处理原理，但其芯片区域与传感器并非通过蚀刻电路连接，而是由微通道相连，可传输并输送皮升级液滴（如血液）用于分析。这些通过先进 3D 打印技术制成、尺寸与信用卡相当的芯片，可应用于生化检测、基因组学、蛋白质组学及其他相关分析。类似技术还被用于在 3D 环境中培养细胞。
芯片实验室技术能大幅降低基础设施投入、缩短检测与周转时间、减少单测成本及所需液量，同时将检测环节更贴近临床护理点。而芯片上的器官可帮助研究人员洞察药物对特定器官的作用，减少对动物实验的依赖，加速药物研发进程。
ILIMS、科学物联网（SIoT）以及芯片实验室、芯片器官等创新技术的兴起，有望将传统实验室转变为 “数据工厂”。这些未来实验室所产生的海量、异构、多模态数据，构成了激发人工智能全部潜力的必要数据基础。反过来，人工智能能帮助研究人员发现以往无法观察甚至无法想象的关联与模式，进而催生新的假设与发现，加速科学进步。
然而，要从这些数据中挖掘价值，还需依赖多方面的支撑：
1. 新一代数据架构与范式。需构建基于云的低模式数据平台（如数据湖），以容纳并整合海量异构数据集。同时，还需完善机器学习运维（MLOps）体系 —— 这是一套标准化实践，可促进数据科学与工程团队的协同，简化机器学习模型的开发、部署、监控与维护生命周期。MLOps 最佳实践能确保模型达到生产级别的可扩展性与可靠性，提升结果的可追溯性与可重复性。
2. 强化网络安全。需加强网络安全，保护研究工作免受行业竞争对手、国家层面竞争者及网络犯罪分子的威胁。为此，未来的实验室需增加 IT 与网络安全预算，秉持 “零信任” 理念（即 “假设已遭入侵；永不信任，始终验证；基于上下文因素仅授予最小权限访问”），并让科研人员参与网络安全解决方案的设计决策。
3. 转型人才队伍。未来实验室还需要新型人才队伍支撑。许多基础科学家精通实验与研究方法，但缺乏分析数字科学所产生的海量数据所需的定量与计算技能。这就需要加强与数据科学家的协作，并为早期职业生涯的科研人员提供数据科学与生命科学融合的培训。
新冠疫情凸显了实验室基础设施与网络的重要性，也暴露了数据收集、共享与分析环节的薄弱之处 —— 这一问题存在于学术与商业研究实验室、公共卫生实验室及临床实验室中。提升单个及整体实验室的能力、效率、可靠性与协作水平，是改善未来公共卫生应对、推动科学进步、增强全球科技竞争力的关键一步。而这无法通过对传统实验室设备与流程的渐进式改造实现，必须坚定地投资未来实验室，以及使这一愿景成为可能的先进数字科学战略。
