Thermo Fisher 携手 OpenAI：生命科学加速奔向“智能实验室”时代

重磅信息：全球巨头正式进入AI共创时代

近日，全球生命科学与仪器巨头 Thermo Fisher Scientific宣布与 OpenAI达成战略合作。
这场跨界合作，被业内视为实验室与研发体系数字化的加速信号。

根据官方消息：

• 在 Thermo Fisher 旗下 PPD™ 临床研究业务中，将引入 OpenAI 模型，重构数据分析与试验设计逻辑，加速药物开发。
• 双方将利用 AI 提前识别潜在失败的研究项目，缩短临床周期、节约巨额成本。
• 同时，Thermo Fisher 将全面部署 ChatGPT Enterprise，推动全球团队掌握AI工具，实现“AI 赋能的科学文化”。

Thermo Fisher 高层直言：

这不是一则合作新闻，而是一次行业进化的信号——AI 正在成为生命科学的“新引擎”。

这场变革已无法回头：数字化 + AI 是“生存问题”

过去几年，实验室数字化更多被视为“效率提升”的选项。
但如今，它已经成为“生存能力”的门槛。

⚠️ 一场“静悄悄的淘汰”正在发生

• 全球仍有 超过80%的实验室以手动记录、纸质流程为主。
• 与此同时，77% 的实验室计划两年内采用AI驱动的系统。
• 超过一半的制药和生物公司已开始在研发中嵌入机器学习模型，用于实验设计与结果预测。

这意味着，如果实验室管理者仍停留在“传统仪器管理”“人工排程”“数据孤岛”的阶段，未来三年，你的实验室将不仅效率落后，而是被彻底边缘化。

AI 正在重塑实验室的核心逻辑

数字化与AI的结合，不只是“自动化仪器+云存储”。
它更深层地改变了实验室的运作逻辑与决策结构。

🔹 从“实验执行”到“智能决策”

AI 可以实时分析实验结果、判断异常趋势、预测设备状态，
让科学家不再被动地“收集数据”，而能主动发现规律、提前优化实验路径。

🔹 从“人力密集”到“数据密集”

未来实验室的竞争，不是设备多，而是数据维度多、数据质量高、数据响应快。
实验室不再只是物理空间，而是一张能“感知、预测、优化”的智能网络。

🔹 从“仪器孤岛”到“全域智能”

AI 需要的不是单点数据，而是全链条的context——
样本、环境、设备状态、人员行为、能耗波动、时间节奏……
这些“上下文数据（contextual data）”正是连接实验行为与实验结果的关键。

iLabService：让实验室“有感知、有判断、有进化力”

在这场AI驱动的变革浪潮中，iLabService作为专注于实验室运营与AIoT数字化平台的创新服务者，正在推动实验室管理的“底层智能化”变革。

🔸 AIoT连接一切实验场景
通过物联网技术（AIoT），iLabService 将实验室中的设备、环境、样本、操作、能耗等环节全面数字化连接，
让过去无法记录的“实验上下文”被实时捕获。

🔸 重建实验室的“数据维度”
传统LIMS或ELN系统多聚焦实验数据结果，而iLabService所做的，是补齐“过程数据”的空白：

• 哪个操作员、在什么环境、用哪台设备、耗时多久？
• 哪个实验在同条件下反复出错？
• 哪台设备处于亚健康状态？
  这些细节一旦被采集、建模，就让AI真正有了“理解实验室”的能力。

🔸 让管理者看得更深，决策更快
通过数字孪生技术和实时分析，实验室管理者可以在一块屏幕上看到：
设备稼动率、能耗趋势、实验周期、瓶颈点——
实现从“经验决策”到“数据决策”的转变。

这正是未来智能实验室的核心竞争力。

对实验室管理者的警示与机会

这一轮变革，比想象来得快，也比想象更彻底。
它既是挑战，也是一次巨大的重构机遇。

对于实验室管理者而言，行动建议如下：

1️⃣ 尽快构建数据基础设施：从设备联网、能耗监测、环境采集等“小切口”开始。
2️⃣ 补齐过程数据（contextual data）维度：让AI有素材、有上下文、有解释力。
3️⃣ 选择合适的平台伙伴：如 iLabService 这样的AIoT与数字化融合方案，能帮助你低风险起步、高效率落地。
4️⃣ 推动团队文化转型：数字化不是IT项目，而是实验室文化与思维的重塑。

结语：未来已来，只是尚未平均分布

Thermo Fisher 与 OpenAI 的合作，是一个时代的起点。
它标志着：科学创新正在从“实验室驱动”走向“数据驱动”，
而实验室本身，正在被重新定义为“智能实体”。

而像 iLabService 这样的创新服务者，
正在为全球实验室构建“智能神经系统”——
让实验室不仅能被操作，更能被理解、预测与优化。

未来的竞争，不在于谁的仪器更多、经费更高，
而在于谁的实验室更聪明、更快学习、更懂数据。

数字化与AI的浪潮已经汹涌而来，
对于实验室管理者而言——
现在不转型，未来就被转型。

💬 欢迎留言交流：
你所在的实验室是否已经开始收集 contextual data？
是否有在探索 AI 驱动的管理方式？
让我们在变革的浪潮中，携手定义“未来实验室”的模样。