【科学仪器发展年会】聚焦“AI+仪器”新生态:ACCSI 2026第二届人工智能与科学仪器融合论坛亮点直击

大会伊始，北京海淀区中关村科学城管委会产业四处副处长郜盼盼发表致辞。她表示，本次论坛聚焦 AI 与科学仪器融通创新，助力科技自立自强，意义重大。海淀作为北京科创核心区，兼具科学仪器产业与 AI 创新双重优势，先行先试，扎实推进AI+科学仪器落地见效。未来海淀区将打造全国融合创新示范区，诚邀各方携手共推我国科学仪器产业的高质量发展，加快实现高水平科技自立自强。

人工智能正以前所未有的广度与深度渗透至科研核心，推动数据分析方法与研究范式发生根本性跃迁。本场四位报告人虽分属分析化学、生命组学、蛋白质设计、食品安全检测等不同领域，却共同指向一条清晰变革路径：AI正将科学研究从“经验驱动”转向“数据智能驱动”，从现象描述走向本质预测与主动设计。

在本次论坛上，四位专家从不同学科视角揭示了人工智能推动科学研究从“经验驱动”迈向“数据智能驱动”的范式变革。

南开大学邵学广教授指出，AI正推动化学测量数据解析从一元校正、化学计量学跨入多模态深度学习新阶段，并重点提出“感算一体”智能仪器的四大应用形态，通过“编码-解码”协同设计实现传感-采样-计算一体化，预测分析仪器将向具身智能与自主决策方向发展；

中科院自动化研究所马喜波研究员围绕AI赋能生命科学智能系统，介绍了团队在多模态持续学习大模型、智能系统构建及AI生命科学应用方面的成果，包括构建超6万帧的大视野细胞数据集、提出PATNAS框架，并展示了基于AI行为分析揭示猕猴脊髓衰老驱动力（发表于《Nature》）及活体动态RNA四维时空转录组分析（发表于《Cell》）等突破性应用；

北京大学张文彬教授聚焦拓扑蛋白质设计，融合AI技术开发出普适性设计方法，结合可基因编码的多肽标签反应与分子动力学模拟，实现了轮烷、蛋白质索烃等复杂拓扑蛋白的胞内精密合成，证实拓扑结构可显著提升蛋白稳定性与抗酶切性能，为蛋白质药物研发开辟新路径；

中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所金茂俊研究员则针对农产品安全检测需求，分享了AI赋能半抗原-抗体开发的成果，将传统经验型设计升级为可计算、可解释的标准化流程，大幅提升抗体制备效率，已研发406项智能快检产品，并指出了数据孤岛与标准不统一等痛点。

AI正重新定义科学仪器的能力边界与研发范式，驱动其从“人类感官的延伸”进化为具备感知、决策与知识发现能力的科学智能体。这一变革首先体现为对仪器物理极限的突破——超分辨显微成像的光毒性、时空带宽积制约，以及高端电镜在精度、效率与自动化之间的固有张力，传统光学与机械设计已触及天花板。多位专家的实践表明，AI正成为仪器不可分割的“软件定义”组件，竞争力竞争正从单一硬件参数转向“硬件+算法+数据生态”的系统性能力构建。

在北京科学智能研究院张泽中研究员看来，“AI赋能高端科学仪器”是一项系统工程，其团队打通了“原理-算法-模型”全链条，构建涵盖硬件接口、AI-ready数据库、仿真模拟及智能应用的技术栈，已适配8种仪器、10余家厂商、超6000个接口；并开发了首个国产Hyper-FIB智能双束电镜系统，融合工作流、科学智能体、物理仿真与机器视觉，实现全流程无人值守制样与切割，完成了从人工操作到智能仪器的范式变革。

清华大学乔畅助理教授则聚焦超分辨荧光显微成像，针对时空带宽积受限、光毒性及量子极限等传统瓶颈，通过融合光学物理先验与深度学习，提出傅立叶通道注意力机制等算法，仅用1/100光子即可实现高质量超分辨预测，并开发时间序列重建、置信度量化及零样本/元学习框架，实现了684Hz超快、30倍超长时程活体成像，相关成果发表于Nature系列期刊，为超分辨成像仪器的智能化升级提供了系统性方案。

AI正从辅助工具升级为驱动生物制造、医药研发与检验检测产业化的核心引擎：数据智能加速“发现”，高通量自动化加速“设计”，全链条闭环加速“落地”。这一趋势带来了研发效率的数量级跃升，并为突破关键环节自主可控瓶颈提供了“换道超车”的可能。

清华大学教授邢新会指出，合成生物学与AI融合是“十五五”重点布局的未来产业方向，我国生物制造核心菌种、工业酶自主率不足，亟需AI驱动全链条突破。其团队构建了AI驱动的科学发现-智能设计-工业生产闭环，打造智能化数字微生物建库系统与高通量自动化生物育种装备，牵头制定多项国家标准；搭建AI分子剪裁平台，将功能肽筛选效率提升数十至数百亿倍，已选育30余株高性能工业微生物并在多行业产业化落地。

北京诺康达创始人陶琇梅认为，AI与自动化是突破生物材料与药物研发进口依赖的核心机遇，其团队搭建干湿实验闭环的全域研发智能体，研发24通道高通量无人化合成设备，构建“黑灯实验室-中试-工厂”全链条无人化体系，实现研发效率提升70倍、中试转化率超95%。

北京触点互动董事长毛俊介绍，公司从通信测试仪表拓展至AI智能实验室，打造测试-分析-审核全链路闭环体系，自研AI报告审核系统搭载智能规则匹配引擎，覆盖EMC、安规等场景，在私有化部署、数据安全、准确率及LIMS集成方面优势显著，认为AI将推动行业迈向“黑灯实验室”。

中国信息通信研究院平台与工程化部副主任董昊表示，科学仪器是科技创新的“国之重器”，AI正成为破解高端仪器技术瓶颈、推动产业智能化跃迁的核心驱动力。他系统分析了AI与仪器融合的技术演进趋势，解读了AI在智能感知、高精度数据解析、自动化实验流程、场景化智能应用等全链条的赋能价值，并梳理了当前在核心技术融合、标准体系、产业链协同等方面的挑战。他分享了信通院在标准研制、测试验证平台建设、产业生态培育等方面的实践，提出了以标准化引领创新、以平台化赋能落地的路径，为我国科学仪器智能化、高端化自主可控提供了权威指引。