實驗室自動化是指利用各種自動檢測儀器和計算機等手段實現測量、實驗和數據處理的自動化，減輕實驗人員的負擔，提高工作效率。本文對當前國內實驗室自動化的普及度作了論述，并探討了未來的發展方向。

實驗室自動化近年來已成為深受科研機構、產業領域、檢驗檢測行業關注的熱點技術。以2020年初爆發的新冠肺炎疫情為例，面對突然激增的檢測樣本數量，以及對樣品檢測效率和準確性的高要求，催生了大量的自動化儀器設備和集成化的手段，例如全自動移液工作站、全自動核酸檢測儀器等。
本文旨在基于調研的基礎上，對當前國內實驗室自動化的普及廣度及深度做一些初步的論述，探討一下實驗室自動化未來的發展方向及其重點。
從單點到集成
對于實驗室自動化，到目前為止并沒有一個普遍的定義，通常是指利用各種自動檢測儀器、設備和計算機等手段實現測量、實驗（包括樣品制備、前處理等）和數據處理的自動化，借以減輕實驗人員的手工操作，提高科研工作效率。一般來說，根據自動化的程度和規模，現代實驗室自動化大致可分為以下四個層級：
一、單模塊形式自動化，也就是針對實驗室某一操作或步驟進行自動化和智能化，例如自動化樣本運輸，自動化樣本存儲，自動化配液，自動化稱量、自動化離心、自動化消解以及自動化測試等操作。
二、工作站形式自動化，主要針對某些常用的流程，集成多個模塊，以實現一序列連續的自動化，例如化學前處理流程自動化、病毒前處理流程自動化、微生物前處理流程自動化、核酸檢測流程自動化等。
三、流水線形式自動化，即針對大量的樣品，集成多種樣品前處理及測試分析儀器，實現全流程自動化，包括自動化樣本運輸、自動化開蓋壓蓋、自動化離心、自動化混合、自動化過濾以及自動化上機檢測等。
四、機器人形式智能化，也就是實驗室自動化的最高級別，即實驗室智能化操作和管理，通過近距離或遠程對智能機器人發出指令，進行所有的實驗室操作，包括樣品前處理、分析檢測和實驗數據的處理，并可以循環往復地進行。
就中國目前的實驗室自動化發展水平而言，有一種說法認為中國的實驗室自動化發展水平相比歐美發達國家有大約20余年的時間差。據2020年7月8日Nature期刊封面報道，英國利物浦大學的研究人員建造了世界上第一臺自主移動機器人科學家，可進行7×24小時連續工作并自行進行實驗，從而首次實現了從實驗設備自動化向操作人員‘自動化’的突躍。
實驗室自動化的另一個發展方向在于集成化。在這方面，Automated Science系列公眾號曾報道，美國在生化領域已經有集成化云端實驗室投入市場，科技工作者客戶只負責設計具體的實驗框架和各項參數，以及郵寄一些特別的原始材料，就可以由機器遠程在云端實驗室負責解決下游的所有實驗過程，并反饋實驗數據，幫助客戶分析數據。
可以說，歐美發達國家的實驗室自動化已開始向智能形式機器人邁進，而在中國，大多數實驗室自動化的程度還主要停留在單模塊形式上。個別領域的實驗室實現了工作站形式以及部分實現流水線形式自動化。

國內排頭兵——醫學檢驗
在國內，目前實驗室自動化應用程度最高的是醫院檢驗科，現階段可以達到采血后放到機器，通過生化免疫流水線完成全部的前處理、檢測、結果報告和后續樣品存儲等全檢驗過程自動化，極大程度地簡化了工作流程，加強了質量管理，降低了人為誤差和生物污染率等。

流水線全稱為全自動實驗室軌道連接系統(Total laboratory automation，TLA)，簡稱TLA，根據檢測項目可分為生化免疫流水線、血球流水線、尿液流水線等。目前國內90%的用戶群體為中大型醫院檢驗科，當前國內保有量約為1500套。TLA是全方位的自動化實驗室系統，由輸入/輸出、離心、脫蓋、分杯、分析、加蓋、存儲及數據管理8大基本功能模塊組成，具體環節主要包括：自動掃碼、樣本分揀、離心、脫蓋、分析、加蓋、存儲、傳輸結果、確認和樣本復檢等，是檢驗實驗室高度自動化的極致體現。

同時，其他與醫學檢驗相關的大型實驗室，如疾控、血站、大型藥企、以及大型第三方醫學檢測實驗室等的自動化程度也非常高，基本能夠達到工作站形式自動化。例如，某血站機構近年引進的MDC-QIA全自動標本處理系統，借助軌道將各自動化功能模塊銜接，可實現從血液試管標本接收、信息錄入和數量核對、離心、冷藏、挑選、開蓋、轉移載架等的全自動化檢測前過程。
此外，國內多家醫院和第三方檢測平臺（如華銀）等也在近幾年陸續引進BD Kiestra InoqulA全自動標本處理系統，通過該系統能實現自動識別標本類型、自動選擇培養皿種類、自動貼標簽、自動取樣，并通過磁珠在磁場的作用下進行劃線接種，甚至還包含了自動孵育系統和數字成像系統，實現了微生物檢驗全程自動監測。
其他領域——上升空間大
雖然說當前國內體外診斷領域的自動化程度已經走在了前列，但其他領域的實驗室自動化水平仍然相對較低。對于大多數普通實驗室來說，盡管有眾多的分析檢測儀器可以實現自動化的檢測，但是前端的樣品處理方面，自動化程度相對而言依然非常低，需要消耗大量的人工，以及不可避免許多重復性繁瑣性的工作。
譬如，在液體處理方面，雖然市場上也推出了一些標準化的自動移液系統，但是這類設備一般只集中在移液配液方面，綜合性處理不夠，針對生物領域的96孔板操作較多，而對于像384孔板、1536孔板等更精細樣品的操作則相對較少。
此外，實驗室中粉末及固體顆粒的稱量也基本是通過人工操作完成，在樣本量比較大的情況下，就很繁瑣，急需要自動化的稱量，如果與后續樣品溶解轉移相結合的話，就還需要稱量校準和樣品處理的集成。另外，在合成領域自動化程度也相對較低，合成涉及的樣品條件比較復雜，需要更加復雜的集成能力。
據了解，目前國內對于實驗室自動化集成技術的需求主要集中在生物醫藥、化工合成、食品安全和環境監測等領域，具體應用包括液體處理、樣品處理（包括存儲、拿取）、化合物篩選、樣品檢測和自動包裝等方面。
例如，生物醫藥領域中用于HPLC、LCMS、GC、GCMS和NMR的自動化樣品制備，用于預篩選和多晶型物篩選研究的自動化液體和粉末處理平臺，用于制藥行業全面質量管理的GMP認證過程的自動化以及用于檢測合成代謝劑、麻醉劑、抗雌激素物質、大麻素和興奮劑的樣品制備用自動化液體處理平臺等；
食品安全領域食品污染物分析中自動化高通量的固相萃取，農藥殘留分析中QuEChERS樣品制備過程的完全自動化，3-MCPD樣品制備自動化/食品及油中污染物分析的樣品制備等；
化工合成領域中用于ICP分析的潤滑油樣品制備自動化平臺，自動化固相或液相合成的化合物合成平臺，自動化肽合成以及惰性條件下自動化的催化劑合成，催化劑樣品制備的造粒、研磨和篩分工具等。

未來之路——任重而道遠
與工業自動化不同，實驗室自動化更靈活，具有多品種、小批量、多批次，一個機器人干多種事情或多個機器人協同做多件事，變化的動作流程，個性化需求與共性化技術相結合等特點，需要有強大的控制和調度軟件/大腦，融入“專家規則”，即知識體系，其中專家規則是重中之重，需要長期積累。
那么，一個理想的實驗室自動化系統應當具備哪些特性呢？根據相關調研反饋，未來的實驗室自動化系統主要需要在以下幾個方面實現突破：
a、開放性，并不局限于本廠家儀器的連接，而是可以與其他任何廠家的分析儀器進行連接；
b、完整性，具有完整的“分析前-分析中-分析后”硬件及軟件支持，信息系統完整；
c、靈活性，整個系統可以根據場地要求，進行多種擺放方式；
d、獨立性，各個單元既相互協作又相對獨立，各單元均可獨立運作；
e、完備性，具有冷藏儲存后處理自動化的系統。實驗室自動化系統是一個多專業、多技術綜合的密集型系統工程，強調的是多科學均衡，成熟、穩定的技術集成，需要多專業、多學科的技術人員緊密配合，更需要有長期穩定的團隊建設和資金投入，以不斷地進行探索、改進與發展。因此，國內能夠做好這類系統產品的廠商還不太多。
除此之外，實驗室自動化雖然在解放人力、提高工作效率和檢測溯源性等方面的優勢非常明顯，但其在眾多國內實驗室的應用推廣上仍受到不少的限制，主要的限制因素包括：
A、經費有限，難以購買自動化平臺或無法維持后續使用成本；
B、樣本數量不夠，沒有必要使用自動化；
C、對實驗室自動化的認識存在誤區，很多科研人員對自動化的認識還簡單地停留在“比人工快”的認知水平上，實際上自動化的意義更多地在于實驗結果的高度可重復性，降低人為操作的出錯幾率，實現無人值守，將實驗人員從機械性重復性的低技術含量勞動中解放出來，將有限的時間投入到更高價值的勞動中去。實驗室自動化的建設是一項綜合性的系統工程，涉及面廣，部門眾多。
所以，各實驗室應根據自身的實際情況和業務發展，結合投入經費、存儲標本量、分析項目種類、科室工作流程、場地等具體情況進行總體規劃，再分階段逐步落實建設，還要注意系統的兼容與擴展，最終實現大規模的實驗室自動化。

結束語
隨著科學技術的不斷創新和變革，藥物研究和醫學檢驗檢測的不斷進步，市場對于自動化、智能型實驗室解決方案的需求日漸增長，實驗室自動化的發展趨勢也是穩步向前。與此同時，一些企業已放眼在未來的智能實驗室上，將實驗室自動化、新興通訊科技（如5G技術）和大數據技術等相結合，從而實現對實驗過程和結果的自動優化。
根據相關機構估測，國內智能化實驗室市場規模可能高達萬億級，譬如，上海規劃三年內建設100+智能工廠，而智能實驗室則是智能工廠的重要組成部分。此外，未來幾年內我國生物安全P2、P3實驗室建設熱潮或將實現上萬個規模實驗室的投入建設，對于實驗室自動化、智能化廠家而言，其中的商機也必將是巨大的。