当前，人工智能（AI）技术在算法优化与算力提升的双重推动下，已在化学、生物等领域的 “干实验室"（虚拟模拟）环节实现L3级别的成熟应用。然而，与之适配的下游实验验证设备在全球范围内仍存在显著供给缺口，高通量实验设备因此成为承接AI实验路径的核心载体。尽管科研与产业界对高通量设备的需求日益迫切，但市场供给端成熟的产品却较少，其发展仍面临多重技术瓶颈。

为深入剖析高通量设备的开发现状与突破路径，分析测试百科网专访了欧世盛（北京）科技有限公司（以下简称：欧世盛）化学应用总监王海玉。作为国内高通量设备研发领域的头部企业，欧世盛在该领域投入大、产品迭代快，其技术布局与行业洞察具有重要参考价值。

欧世盛化学应用总监王海玉（左一）及市场部林琳（左二）、

分析测试百科网总经理卞利萍（右二）及资深编辑杨莹（右一）

一、认知澄清：

高通量设备与自动化设备的核心差异

王海玉总监首先指出，行业对高通量设备存在普遍认知误区 —— 即将其与“机器人自动化实验室"与 传统“黑灯实验室"设备混淆。事实上，高通量设备的核心诉求体现在三个维度：

第一个维度是反应效率的高效性，即快速完成反应、第二维度是反应类型的兼容性即覆盖多元反应类型、第三维度是自动化设备与与AI的深度协同性。

因此，高通量设备首先要突破的第一点便是如何让反应快速稳定的完成，将传统需要数十小时的反应压缩至分钟级。其次是在解决完高效性的基础问题之后，还要解决“反应覆盖广度" 瓶颈：既要兼容均相/非均相、高压/低压、高温/低温等多元反应类型（虽无法都覆盖，但需实现主流场景全覆盖），又要解决非常规反应条件下的工程化难题。最后，第三个维度自动化设备与与AI的深度协同性具体表现为两重核心任务：一是快速验证AI生成的合成路线可行性，二是通过海量实体实验积累真实反应数据，反哺 AI 优化数据模型。当前AI化学模拟的核心痛点在于，其数据库主要依赖已知文献数据抓取，而文献数据与实际工艺开发数据存在显著偏差，导致AI预测的反应路线在准确度与实用性上大打折扣。

基于以上种种技术壁垒，高通量实验室的发展主要有以下七个阶段：

七个阶段

1、机器人替代人工操作的自动化

实现简单、重复性人工操作的替代，如开关柜门、移取试管、样品分装等。该阶段以机械臂和基础自动化设备为主，尚未涉及反应层面和某个步骤的智能控制。

2、不涉及反应本身的节点自动化

可实现某一特定化学反应步骤的单步自动化控制，如加料、控温、搅拌与淬灭等。目前绝大多数企业仍处于这一阶段，尚未解决反应本身问题，只是解决流程处理节点的自动化。如加料平台模块，目前不少公司都已推出相关产品，但在固体加料上都存在加料速度慢、精准度低的通病，欧世盛通过负压结构控制和算法的联动，实现了秒级固体加样，进而提升加料模块与后端高通量设备的协同性。

3、单步反应自动化

在解决前两个阶段问题的基础上，在这一阶段不仅可以实现某一单步反应的自动化，还可以攻克反应层面核心问题，可以大幅缩短反应时间，提高收率和转化率。如：以微通道反应方式解决加氢、氧化、硝化、重氮化等反应问题。欧世盛通过近十年的微通道反应器的工艺积累，在此类单步自动化设备和工艺上有了几十项0-1的突破，并在国内外数百家头部用户落地应用。

4、部分反应类型全流程自动化

部分类型的反应包括可流动的均相/非均相反应，可实现高压及高低温的反应条件，可实现多步合成反应及后处理和在线检测的全流程自动化串联，真正建成“黑灯实验室"或“黑灯工厂"。此阶段高通量设备的硬件需要诸多突破，软件也极为重要，需要软件通过边界算法及归一性算法等指导硬件做相应的实验，从而达到用最少的实验量得到zuiyou的结果。目前欧世盛是业界少数拥有商业化成功案例的企业之一，实现从起始物到终产物的全程无人操作。

5、全反应类型的全流程自动化

此阶段包括第四阶段的多步自动化，还包括高通量釜式反应及非常规反应条件下的苛刻反应类型如超低温、超高压条件的反应，以及氟化、锂化等难度较高的合成反应还包括聚合及高分子类的反应。目前世界上尚未有突破此阶段的全流程反应装置。

6、实验大数据与AI模型融合

在第四、第五阶段的基础上，AI软件凭借成熟算法与高通量实验室场景中积累的数据，可对实验参数进行结构化梳理及优化，为AI新靶点的逆合成路线的真实性和可靠性提供数据支撑。

7、全AI主导的自主实验

在第六阶段的基础上，将AI系统给出的模拟实验数据推理及逆合成路径推送给下端高通量实验室做快速验证，从自动执行到结果分析与再优化的完整闭环，具备真正意义上的“干湿实验室融合"效果。目前该阶仍属未来发展方向。

欧世盛之所以在行业内所有企业跨入第五阶段，离不开十年稳扎稳打的技术积累。

二、技术突破：

从核心硬件到检测系统的全链条创新

欧世盛凭借十余年微反应自动化设备的技术积累，已构建起涵盖供料单元、反应单元、检测单元、后处理单元的完整技术体系。

以最核心的反应单元为例，欧世盛已开发出三类高通量反应装置：间歇式高通量反应釜、微通道阵列反应器、夹泡反应器连续合成设备。三类设备均需攻克“0-1"级别的核心技术难题，以满足多元反应类型、非常规反应条件的适配：定制化阀密封技术、精准温压控制?？?、耐腐蚀材料选型，插拔式密封结构、高精度固体加料、气液混合液位检测、自动造粒、自动柱管装填技术等，最终实现对复杂反应场景的稳定支撑。

在线检测系统是高通量设备的“眼睛"，直接决定数据获取的实时性与准确性。欧世盛已构建起多维度光谱检测矩阵，涵盖紫外、近红外、中红外、拉曼光谱，同时整合 HPLC 检测、液质联用（LC-MS）、核磁共振（NMR）等分析技术，确保反应过程数据的全面捕获。

此外，针对试剂成本高昂的行业痛点，欧世盛在设备设计中融入 “微量反应" 理念：通过微通道、管道夹泡反应技术，将单次实验试剂量降至zuidi，在保证验证结果可靠性的前提下，显著降低用户的实验成本，提升设备的实际应用价值。

三、数据协同：

填补文献空白，构建AI-高通量闭环

当前化学合成领域存在严重的“数据断层"—— 近 10 年公开文献中，化学反应的过程参数（温度、压力、物料配比、催化剂等）、动力学数据等核心信息数据存量极少，导致 AI 难以基于数据优化反应路径。依托十余年的技术积累，欧世盛的高通量设备在开展实验验证时，可同步为AI数据库补充海量反应真实数据，达到训练AI模型的目的，最终实现反应效率与工艺可行性的双重优化。

智能化软件是实现“数据驱动反应优化" 的核心枢纽。欧世盛的软件通过数据归集、多维度分析、智能诊断等功能，可大幅减少无效实验：传统需进行数万次排列组合的反应筛选，在软件算法指导下，仅需数十至数百次验证，即可锁定zuiyou路线，显著缩短研发周期，提升高通量设备的效率上限。

四、行业展望：

AI 化学闭环需全链条创新突破

王海玉总监强调，构建“干-湿实验室"的完整闭环，是化学领域从业者与企业的共同目标，它需要突破多重壁垒：在硬件端，需持续推进核心部件、反应材料、反应模式的源头创新；在数据端，需通过高通量设备积累更丰富、真实的反应数据；在软件端，需深化 AI 算法与实验数据的融合，提升反应预测的精准度。只有通过全链条技术创新，才能让高通量设备真正发挥“快速筛选、高效验证"的价值，这也是欧世盛的核心竞争力所在。

欧世盛的高通量系列新产品——全自动高通量催化剂合成工作站即将交付国内某头部科研院校，为催化领域高效研发提供了一体化技术解决方案，标志着欧世盛联手中国科研头部用户向智能高通量emc迈进关键一步。

该工作站可全面覆盖催化材料研发中的配料、反应、研磨、过滤、焙烧、烘干、压片、性能测试等关键实验流程，打破传统催化研发中 “单元操作分散、人工干预多、流程衔接低效" 的痛点，实现研发过程的标准化与连续性。

核心壁垒

1、全流程自动化集成，突破行业从 “单步自动化" 到 “全流程自动化"的核心瓶颈

与市面上多数停留于 “配料操作自动化" 的设备不同，此次交付的全自动高通量催化剂合成工作站突破各工作站间卡点，构建了全模块协同的集成化体系。核心配置包括自动配料?？椤⒈荷蘸娓赡？?、自动压片?？椤⒆远炝Ｄ？榈妊分票傅ピ约八耐ǖ来呋疗兰圩爸茫ê远鹱暗ピ?组成的反应评价核心单元，同时配套气液分离、自动采样、结果分析?？?，并通过 AGV 智能运输机器人实现各单元间物料的无人化转运。其中烘干焙烧?？槭褂玫穆砀ヂ敫稍锵渚嗲唬稍锵淠谇皇课?个，马弗炉内腔数量为3个，真正落实了在每个核心环节的高通量的高效理念。

2、以催化设备构建差异化竞争优势

行业催化剂评价装置：依托微通道反应器强化传质、传热的核心优势，对于制备的催化剂性能进行快速验证，完成了“反应原料配置 — 催化剂合成 — 催化剂评价" 全工作链的自动化闭环运行通过上述核心技术创新，使该工作站从根源上提升了催化剂合成与评价的效率，为催化材料的高通量筛选、工艺优化提供了可靠的硬件支撑。

此次与该国内头部院校的合作，是欧世盛高通量催化装备获得顶尖科研院校认可的重要标志。除已交付的全自动高通量催化剂合成工作站外，欧世盛还将为其他头部科研院校提供多通道电化学高通量筛选平台、超高通量光催化剂智能开发平台、高通量全自动合成仪。进一步完善高通量系列产品线布局。

作为衔接 AI 虚拟模拟与实体实验的核心载体，高通量实验设备的成熟度直接决定 AI 化学的产业化进程。欧世盛全自动高通量催化剂合成工作站的落地应用，不仅将助力科研院所在催化材料基础研究与应用开发中缩短研发周期、降低试错成本，更将为“AI 驱动的高通量催化研发" 提供可复制的?？榛坛辛榛罱饩龇桨浮Ｋ孀藕诵募际醯某中胄幸瞪闹鸩酵晟?，高通量实验有望成为推动化学研究范式从“经验驱动"向“数据驱动" 变革的核心力量。