目前生物，化学等实验学科的实验自动化处在一个什么样的发展状况？
生物、化学等实验学科的自动化：正在加速的变革与未来的图景
长期以来，生物、化学等实验学科的研究很大程度上依赖于研究人员手工操作完成的繁复、重复性工作。这些过程不仅耗费大量时间精力，还容易引入人为误差，限制了研究的效率和规模。然而，我们正处于一个实验自动化加速发展的时代，这场变革正深刻地影响着从基础研究到应用开发的全链条。
从“流水线”到“智能大脑”：自动化技术的多维度演进
目前，生物化学实验自动化已经不再是单纯意义上的“流水线”，而是朝着更加智能化、集成化、柔性化的方向发展。我们可以从以下几个维度来审视其发展状况：
1. 样品处理与前处理自动化：筑牢数据质量的基石
这是自动化最普遍、最成熟的应用领域之一。想象一下，过去需要人工逐一吸取、转移、混合试剂，如今这些工作可以被高度精密的自动化液体工作站轻松完成。
液体处理系统： 从简单的移液器机器人到具备多通道、高通量处理能力的平台，液体工作站的精度和速度不断提升。它们能够精确控制移液体积、混合速度、孵育时间等关键参数，显著减少了移液误差和交叉污染。更先进的系统还能集成温度控制、离心、涡旋等多种功能，实现一站式样品准备。
样本分装与管理： 对于需要处理大量样本（例如基因测序前、药物筛选中的细胞培养）的研究来说，自动化样本分装和存储系统至关重要。这些系统能够自动对样本进行条形码扫描、分装、冷冻保存，并建立完善的数据库，极大地提高了样本管理的效率和可追溯性，避免了样本丢失或混淆的风险。
固相萃取与纯化自动化： 在分析化学和药物研发中，高效的样品前处理是获得准确结果的关键。自动化固相萃取（SPE）或液相色谱（LC）系统能够自动化完成样品上样、洗脱、收集等步骤，为后续的质谱分析等提供高质量的纯化样品。
2. 高通量筛选与药物研发：加速创新发现的引擎
高通量筛选（HTS）是自动化技术最耀眼的战场之一，尤其在药物研发领域。
微孔板操作： 自动化平台能够一次性处理数千甚至数万个微孔板，在其中进行细胞培养、化合物添加、刺激物处理、信号检测等一系列操作。机器人手臂、自动移液器、自动孵育器等协同工作，实现了实验流程的全面自动化。
成像与读板技术： 高内涵成像（HCS）与高通量读板技术相结合，能够对微孔板中的细胞或生物分子进行多参数、多维度的定量分析。自动化显微镜系统能够自动聚焦、采集图像，并配合先进的图像识别算法，对细胞形态、蛋白表达、信号通路等进行高精度分析，为筛选提供海量数据。
化合物库管理与合成自动化： 除了筛选，化合物库的构建和管理也在逐步实现自动化。机器人可以自动抓取、复配化合物，甚至结合微流控技术和自动化合成模块，实现小分子化合物的高通量合成与纯化。
3. 生物学研究的深度拓展：从基因到表型的全景观察
在分子生物学、细胞生物学等领域，自动化正在帮助研究人员突破规模和精度的限制。
基因编辑与合成生物学： CRISPRCas9等基因编辑技术的应用，催生了自动化基因组工程平台。这些平台能够高效地设计、合成引导RNA，并将其导入靶细胞，实现大规模的基因敲除、敲入或编辑。自动化还可以用于构建复杂的基因线路和合成生物学元件，加速人工生命的设计与制造。
细胞培养与分析自动化： 除了HTS，连续细胞培养、类器官培养以及细胞功能性分析（如细胞活力、凋亡、分泌物检测）等也越来越多地依赖自动化设备。自动化的培养箱、摇床、显微操作系统能够维持细胞在最佳状态，并实时监测和记录细胞的生长和行为。
蛋白质组学与代谢组学： 自动化样品制备是蛋白质组学和代谢组学研究得以大规模开展的基础。从酶解、标记到色谱分离和质谱检测，许多关键步骤都已实现自动化，为识别和定量生物分子提供了高效手段。
4. 新兴技术驱动的自动化浪潮
近年来，人工智能（AI）、机器学习（ML）、微流控学（Microfluidics）和机器人技术的发展，正为实验自动化注入新的活力。
AI与ML赋能的实验设计与分析： AI不再只是执行预设指令，它开始参与到实验设计、优化和数据分析的智能决策中。例如，AI可以根据已有的数据预测最优的实验条件，或自动识别图像中的异常情况。机器学习算法能够从海量数据中挖掘潜在的模式和关联，加速科学发现。
微流控技术与即时诊断： 微流控芯片通过微小的通道和反应腔室，能够实现极低试剂消耗、极快反应速度和高集成度。将微流控技术与自动化液体处理和检测模块结合，可以构建出微型化的实验室，实现对样品进行快速、多参数的即时检测，这在临床诊断、环境监测等领域有着巨大的应用潜力。
模块化与开放式平台： 除了高度集成的封闭式系统，市场上也涌现出越来越多模块化、可定制的自动化平台。用户可以根据自己的具体需求，灵活组合不同的模块（如移液模块、孵育模块、检测模块），构建出满足个性化需求的自动化解决方案。这种灵活性降低了自动化技术的门槛，使其更易于被不同规模的实验室接受。
挑战与未来展望：通往更智能的实验室之路
尽管成就斐然，实验自动化仍面临一些挑战：
成本与可及性： 高端的自动化设备价格不菲，对于一些中小型实验室或资源有限的研究团队而言，其可及性仍然是一个问题。
通用性与柔性： 尽管进步显著，但很多自动化系统仍存在一定的“专一性”，难以应对过于多样化和非标准化要求的实验。如何提高自动化平台的通用性和柔性，使其能适应更广泛的研究需求，是一个重要的课题。
数据管理与整合： 自动化产生海量数据，如何有效地管理、整合、共享这些数据，并将其转化为有价值的知识，需要强大的数据基础设施和分析工具的支持。
人才培养： 操作、维护、编程和优化这些复杂的自动化系统，需要具备跨学科知识背景的专业人才。人才的培养是推动实验自动化深入发展的重要保障。
展望未来，实验自动化将继续向着更智能、更自主、更互联的方向发展。我们可以预见：
“全自动”实验室的实现： 从样品导入到结果报告，实验过程的各个环节都将实现高度自动化，研究人员将更多地专注于实验设计、结果解读和科学假说的提出。
AI驱动的“自学习”实验： 实验系统将能够根据反馈信息自主优化实验参数、修正实验流程，甚至自主探索新的实验方向，实现“自主实验”。
实验即服务（LabasaService）模式的兴起： 更多的自动化平台将以服务模式提供，用户无需购买昂贵的设备，只需支付使用费用，即可享受高水平的自动化实验服务。
跨学科融合的加速： 自动化技术将成为连接不同学科领域的桥梁，加速生物、化学、物理、工程等学科之间的交叉融合，催生新的研究范式和科学突破。
总之，生物化学实验自动化正以前所未有的速度和广度改变着科学研究的面貌。它不仅提升了研究的效率和质量，更重要的是，它正在为我们解锁前所未有的研究能力，驱动着科学发现的边界不断向前拓展。
长期以来，生物、化学等实验学科的研究很大程度上依赖于研究人员手工操作完成的繁复、重复性工作。这些过程不仅耗费大量时间精力，还容易引入人为误差，限制了研究的效率和规模。然而，我们正处于一个实验自动化加速发展的时代，这场变革正深刻地影响着从基础研究到应用开发的全链条。
从“流水线”到“智能大脑”：自动化技术的多维度演进
目前，生物化学实验自动化已经不再是单纯意义上的“流水线”，而是朝着更加智能化、集成化、柔性化的方向发展。我们可以从以下几个维度来审视其发展状况：
1. 样品处理与前处理自动化：筑牢数据质量的基石
这是自动化最普遍、最成熟的应用领域之一。想象一下，过去需要人工逐一吸取、转移、混合试剂，如今这些工作可以被高度精密的自动化液体工作站轻松完成。
液体处理系统： 从简单的移液器机器人到具备多通道、高通量处理能力的平台，液体工作站的精度和速度不断提升。它们能够精确控制移液体积、混合速度、孵育时间等关键参数，显著减少了移液误差和交叉污染。更先进的系统还能集成温度控制、离心、涡旋等多种功能，实现一站式样品准备。
样本分装与管理： 对于需要处理大量样本（例如基因测序前、药物筛选中的细胞培养）的研究来说，自动化样本分装和存储系统至关重要。这些系统能够自动对样本进行条形码扫描、分装、冷冻保存，并建立完善的数据库，极大地提高了样本管理的效率和可追溯性，避免了样本丢失或混淆的风险。
固相萃取与纯化自动化： 在分析化学和药物研发中，高效的样品前处理是获得准确结果的关键。自动化固相萃取（SPE）或液相色谱（LC）系统能够自动化完成样品上样、洗脱、收集等步骤，为后续的质谱分析等提供高质量的纯化样品。
2. 高通量筛选与药物研发：加速创新发现的引擎
高通量筛选（HTS）是自动化技术最耀眼的战场之一，尤其在药物研发领域。
微孔板操作： 自动化平台能够一次性处理数千甚至数万个微孔板，在其中进行细胞培养、化合物添加、刺激物处理、信号检测等一系列操作。机器人手臂、自动移液器、自动孵育器等协同工作，实现了实验流程的全面自动化。
成像与读板技术： 高内涵成像（HCS）与高通量读板技术相结合，能够对微孔板中的细胞或生物分子进行多参数、多维度的定量分析。自动化显微镜系统能够自动聚焦、采集图像，并配合先进的图像识别算法，对细胞形态、蛋白表达、信号通路等进行高精度分析，为筛选提供海量数据。
化合物库管理与合成自动化： 除了筛选，化合物库的构建和管理也在逐步实现自动化。机器人可以自动抓取、复配化合物，甚至结合微流控技术和自动化合成模块，实现小分子化合物的高通量合成与纯化。
3. 生物学研究的深度拓展：从基因到表型的全景观察
在分子生物学、细胞生物学等领域，自动化正在帮助研究人员突破规模和精度的限制。
基因编辑与合成生物学： CRISPRCas9等基因编辑技术的应用，催生了自动化基因组工程平台。这些平台能够高效地设计、合成引导RNA，并将其导入靶细胞，实现大规模的基因敲除、敲入或编辑。自动化还可以用于构建复杂的基因线路和合成生物学元件，加速人工生命的设计与制造。
细胞培养与分析自动化： 除了HTS，连续细胞培养、类器官培养以及细胞功能性分析（如细胞活力、凋亡、分泌物检测）等也越来越多地依赖自动化设备。自动化的培养箱、摇床、显微操作系统能够维持细胞在最佳状态，并实时监测和记录细胞的生长和行为。
蛋白质组学与代谢组学： 自动化样品制备是蛋白质组学和代谢组学研究得以大规模开展的基础。从酶解、标记到色谱分离和质谱检测，许多关键步骤都已实现自动化，为识别和定量生物分子提供了高效手段。
4. 新兴技术驱动的自动化浪潮
近年来，人工智能（AI）、机器学习（ML）、微流控学（Microfluidics）和机器人技术的发展，正为实验自动化注入新的活力。
AI与ML赋能的实验设计与分析： AI不再只是执行预设指令，它开始参与到实验设计、优化和数据分析的智能决策中。例如，AI可以根据已有的数据预测最优的实验条件，或自动识别图像中的异常情况。机器学习算法能够从海量数据中挖掘潜在的模式和关联，加速科学发现。
微流控技术与即时诊断： 微流控芯片通过微小的通道和反应腔室，能够实现极低试剂消耗、极快反应速度和高集成度。将微流控技术与自动化液体处理和检测模块结合，可以构建出微型化的实验室，实现对样品进行快速、多参数的即时检测，这在临床诊断、环境监测等领域有着巨大的应用潜力。
模块化与开放式平台： 除了高度集成的封闭式系统，市场上也涌现出越来越多模块化、可定制的自动化平台。用户可以根据自己的具体需求，灵活组合不同的模块（如移液模块、孵育模块、检测模块），构建出满足个性化需求的自动化解决方案。这种灵活性降低了自动化技术的门槛，使其更易于被不同规模的实验室接受。
挑战与未来展望：通往更智能的实验室之路
尽管成就斐然，实验自动化仍面临一些挑战：
成本与可及性： 高端的自动化设备价格不菲，对于一些中小型实验室或资源有限的研究团队而言，其可及性仍然是一个问题。
通用性与柔性： 尽管进步显著，但很多自动化系统仍存在一定的“专一性”，难以应对过于多样化和非标准化要求的实验。如何提高自动化平台的通用性和柔性，使其能适应更广泛的研究需求，是一个重要的课题。
数据管理与整合： 自动化产生海量数据，如何有效地管理、整合、共享这些数据，并将其转化为有价值的知识，需要强大的数据基础设施和分析工具的支持。
人才培养： 操作、维护、编程和优化这些复杂的自动化系统，需要具备跨学科知识背景的专业人才。人才的培养是推动实验自动化深入发展的重要保障。
展望未来，实验自动化将继续向着更智能、更自主、更互联的方向发展。我们可以预见：
“全自动”实验室的实现： 从样品导入到结果报告，实验过程的各个环节都将实现高度自动化，研究人员将更多地专注于实验设计、结果解读和科学假说的提出。
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实验即服务（LabasaService）模式的兴起： 更多的自动化平台将以服务模式提供，用户无需购买昂贵的设备，只需支付使用费用，即可享受高水平的自动化实验服务。
跨学科融合的加速： 自动化技术将成为连接不同学科领域的桥梁，加速生物、化学、物理、工程等学科之间的交叉融合，催生新的研究范式和科学突破。
总之，生物化学实验自动化正以前所未有的速度和广度改变着科学研究的面貌。它不仅提升了研究的效率和质量，更重要的是，它正在为我们解锁前所未有的研究能力，驱动着科学发现的边界不断向前拓展。
网友意见
都没人提liquid handling robot么，这个才是广大生物砖工的福音啊
正在他们公司培训，随手拍的一张
全自动可编程机械臂，射速96根枪头每秒
移液，洗涤，保温，瞬间完成
是砖工中的豪杰！
PS：为啥大家都在做课堂练习就我在拍这个？因为智障的我把笔记本电源落在了两个小时车程外的公司办公室里，现在没电了……
== 2017/01/31增加
今天发现自己有关显微镜成像的软件和 protocol 那篇文章出来了，加个链接吧：Strain Library Imaging Protocol for high-throughput, automated single-cell microscopy of large bacterial collections arrayed on multiwell plates
== 以下原文
生物搬砖狗谢邀。
简单来说，有不少，但是都不便宜。所以很多老板可能觉得还不如让学生自己多动手呢。晒晒我们实验室有的一些东西吧：（嗯我承认，关键还是晒我老板对学生有多好）
1. 去年新买的，liquid handling robot，基本你能想到的用移液枪完成的操作都可以用它。上链接：OpenTrons . 网页开头那个视频就足以说明问题了。重复的 96w 和 384w 的各种操作用它都是很理想的。
2. 各种过柱子的 DNA prep: QIAcube - QIAGEN 小提啊胶回收啊什么的把样品放进去然后就可以看 paper 打盹啦。一小时之后收产物就好。浓度一般比手动做的低一半，但足够用了就行。
3. 96w 384w 1536w 相关的接种传代重排：High-Throughput Screening: ROTOR HDA 各种 library 有它真是省事省心。
4. 这个属于私货，我正在设计的一个（半）自动的显微镜平台，可以直接以 96w 和 384w 格式拍细胞。文章发出来之后再来更新细节吧。
最后离题一下，其实自动化的机器意义在两方面，节省人工自然是很重要的一点，但我更看重另一方面：减少人为的错误，包括但不限于加错样，看错时间，打翻试剂，不按步骤严格执行等等。我手动做过两次 384w 的样品稀释，从一块板转移到另一块板，花了二十多分钟觉得眼睛已经瞎了而且中途无数次停下怀疑自己是不是串行了……用机器虽然不节省时间，但放心很多。
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