當前，人工智能（AI）技術在算法優化與算力提升的雙重推動下，已在化學、生物等領域的 “干實驗室"（虛擬模擬）環節實現L3級別的成熟應用。然而，與之適配的下游實驗驗證設備在全球范圍內仍存在顯著供給缺口，高通量實驗設備因此成為承接AI實驗路徑的核心載體。盡管科研與產業界對高通量設備的需求日益迫切，但市場供給端成熟的產品卻較少，其發展仍面臨多重技術瓶頸。

為深入剖析高通量設備的開發現狀與突破路徑，分析測試百科網專訪了歐世盛（北京）科技有限公司（以下簡稱：歐世盛）化學應用總監王海玉。作為國內高通量設備研發領域的頭部企業，歐世盛在該領域投入大、產品迭代快，其技術布局與行業洞察具有重要參考價值。

歐世盛化學應用總監王海玉（左一）及市場部林琳（左二）、

分析測試百科網總經理卞利萍（右二）及資深編輯楊瑩（右一）

一、認知澄清：

高通量設備與自動化設備的核心差異

王海玉總監首先指出，行業對高通量設備存在普遍認知誤區 —— 即將其與“機器人自動化實驗室"與 傳統“黑燈實驗室"設備混淆。事實上，高通量設備的核心訴求體現在三個維度：

第一個維度是反應效率的高效性，即快速完成反應、第二維度是反應類型的兼容性即覆蓋多元反應類型、第三維度是自動化設備與與AI的深度協同性。

因此，高通量設備首先要突破的第一點便是如何讓反應快速穩定的完成，將傳統需要數十小時的反應壓縮至分鐘級。其次是在解決完高效性的基礎問題之后，還要解決“反應覆蓋廣度" 瓶頸：既要兼容均相/非均相、高壓/低壓、高溫/低溫等多元反應類型（雖無法都覆蓋，但需實現主流場景全覆蓋），又要解決非常規反應條件下的工程化難題。最后，第三個維度自動化設備與與AI的深度協同性具體表現為兩重核心任務：一是快速驗證AI生成的合成路線可行性，二是通過海量實體實驗積累真實反應數據，反哺 AI 優化數據模型。當前AI化學模擬的核心痛點在于，其數據庫主要依賴已知文獻數據抓取，而文獻數據與實際工藝開發數據存在顯著偏差，導致AI預測的反應路線在準確度與實用性上大打折扣。

基于以上種種技術壁壘，高通量實驗室的發展主要有以下七個階段：

七個階段

1、機器人替代人工操作的自動化

實現簡單、重復性人工操作的替代，如開關柜門、移取試管、樣品分裝等。該階段以機械臂和基礎自動化設備為主，尚未涉及反應層面和某個步驟的智能控制。

2、不涉及反應本身的節點自動化

可實現某一特定化學反應步驟的單步自動化控制，如加料、控溫、攪拌與淬滅等。目前絕大多數企業仍處于這一階段，尚未解決反應本身問題，只是解決流程處理節點的自動化。如加料平臺模塊，目前不少公司都已推出相關產品，但在固體加料上都存在加料速度慢、精準度低的通病，歐世盛通過負壓結構控制和算法的聯動，實現了秒級固體加樣，進而提升加料模塊與后端高通量設備的協同性。

3、單步反應自動化

在解決前兩個階段問題的基礎上，在這一階段不僅可以實現某一單步反應的自動化，還可以攻克反應層面核心問題，可以大幅縮短反應時間，提高收率和轉化率。如：以微通道反應方式解決加氫、氧化、硝化、重氮化等反應問題。歐世盛通過近十年的微通道反應器的工藝積累，在此類單步自動化設備和工藝上有了幾十項0-1的突破，并在國內外數百家頭部用戶落地應用。

4、部分反應類型全流程自動化

部分類型的反應包括可流動的均相/非均相反應，可實現高壓及高低溫的反應條件，可實現多步合成反應及后處理和在線檢測的全流程自動化串聯，真正建成“黑燈實驗室"或“黑燈工廠"。此階段高通量設備的硬件需要諸多突破，軟件也極為重要，需要軟件通過邊界算法及歸一性算法等指導硬件做相應的實驗，從而達到用最少的實驗量得到zuiyou的結果。目前歐世盛是業界少數擁有商業化成功案例的企業之一，實現從起始物到終產物的全程無人操作。

5、全反應類型的全流程自動化

此階段包括第四階段的多步自動化，還包括高通量釜式反應及非常規反應條件下的苛刻反應類型如超低溫、超高壓條件的反應，以及氟化、鋰化等難度較高的合成反應還包括聚合及高分子類的反應。目前世界上尚未有突破此階段的全流程反應裝置。

6、實驗大數據與AI模型融合

在第四、第五階段的基礎上，AI軟件憑借成熟算法與高通量實驗室場景中積累的數據，可對實驗參數進行結構化梳理及優化，為AI新靶點的逆合成路線的真實性和可靠性提供數據支撐。

7、全AI主導的自主實驗

在第六階段的基礎上，將AI系統給出的模擬實驗數據推理及逆合成路徑推送給下端高通量實驗室做快速驗證，從自動執行到結果分析與再優化的完整閉環，具備真正意義上的“干濕實驗室融合"效果。目前該階仍屬未來發展方向。

歐世盛之所以在行業內所有企業跨入第五階段，離不開十年穩扎穩打的技術積累。

二、技術突破：

從核心硬件到檢測系統的全鏈條創新

歐世盛憑借十余年微反應自動化設備的技術積累，已構建起涵蓋供料單元、反應單元、檢測單元、后處理單元的完整技術體系。

以最核心的反應單元為例，歐世盛已開發出三類高通量反應裝置：間歇式高通量反應釜、微通道陣列反應器、夾泡反應器連續合成設備。三類設備均需攻克“0-1"級別的核心技術難題，以滿足多元反應類型、非常規反應條件的適配：定制化閥密封技術、精準溫壓控制模塊、耐腐蝕材料選型，插拔式密封結構、高精度固體加料、氣液混合液位檢測、自動造粒、自動柱管裝填技術等，最終實現對復雜反應場景的穩定支撐。

在線檢測系統是高通量設備的“眼睛"，直接決定數據獲取的實時性與準確性。歐世盛已構建起多維度光譜檢測矩陣，涵蓋紫外、近紅外、中紅外、拉曼光譜，同時整合 HPLC 檢測、液質聯用（LC-MS）、核磁共振（NMR）等分析技術，確保反應過程數據的全面捕獲。

此外，針對試劑成本高昂的行業痛點，歐世盛在設備設計中融入 “微量反應" 理念：通過微通道、管道夾泡反應技術，將單次實驗試劑量降至zuidi，在保證驗證結果可靠性的前提下，顯著降低用戶的實驗成本，提升設備的實際應用價值。

三、數據協同：

填補文獻空白，構建AI-高通量閉環

當前化學合成領域存在嚴重的“數據斷層"—— 近 10 年公開文獻中，化學反應的過程參數（溫度、壓力、物料配比、催化劑等）、動力學數據等核心信息數據存量極少，導致 AI 難以基于數據優化反應路徑。依托十余年的技術積累，歐世盛的高通量設備在開展實驗驗證時，可同步為AI數據庫補充海量反應真實數據，達到訓練AI模型的目的，最終實現反應效率與工藝可行性的雙重優化。

智能化軟件是實現“數據驅動反應優化" 的核心樞紐。歐世盛的軟件通過數據歸集、多維度分析、智能診斷等功能，可大幅減少無效實驗：傳統需進行數萬次排列組合的反應篩選，在軟件算法指導下，僅需數十至數百次驗證，即可鎖定zuiyou路線，顯著縮短研發周期，提升高通量設備的效率上限。

四、行業展望：

AI 化學閉環需全鏈條創新突破

王海玉總監強調，構建“干-濕實驗室"的完整閉環，是化學領域從業者與企業的共同目標，它需要突破多重壁壘：在硬件端，需持續推進核心部件、反應材料、反應模式的源頭創新；在數據端，需通過高通量設備積累更豐富、真實的反應數據；在軟件端，需深化 AI 算法與實驗數據的融合，提升反應預測的精準度。只有通過全鏈條技術創新，才能讓高通量設備真正發揮“快速篩選、高效驗證"的價值，這也是歐世盛的核心競爭力所在。

歐世盛的高通量系列新產品——全自動高通量催化劑合成工作站即將交付國內某頭部科研院校，為催化領域高效研發提供了一體化技術解決方案，標志著歐世盛聯手中國科研頭部用戶向智能高通量emc邁進關鍵一步。

該工作站可全面覆蓋催化材料研發中的配料、反應、研磨、過濾、焙燒、烘干、壓片、性能測試等關鍵實驗流程，打破傳統催化研發中 “單元操作分散、人工干預多、流程銜接低效" 的痛點，實現研發過程的標準化與連續性。

核心壁壘

1、全流程自動化集成，突破行業從 “單步自動化" 到 “全流程自動化"的核心瓶頸

與市面上多數停留于 “配料操作自動化" 的設備不同，此次交付的全自動高通量催化劑合成工作站突破各工作站間卡點，構建了全模塊協同的集成化體系。核心配置包括自動配料模塊、焙燒烘干模塊、自動壓片模塊、自動造粒模塊等樣品制備單元，以及四通道催化劑評價裝置（含自動拆裝單元） 組成的反應評價核心單元，同時配套氣液分離、自動采樣、結果分析模塊，并通過 AGV 智能運輸機器人實現各單元間物料的無人化轉運。其中烘干焙燒模塊使用的馬弗爐與干燥箱均為多腔，干燥箱內腔數量為9個，馬弗爐內腔數量為3個，真正落實了在每個核心環節的高通量的高效理念。

2、以催化設備構建差異化競爭優勢

行業催化劑評價裝置：依托微通道反應器強化傳質、傳熱的核心優勢，對于制備的催化劑性能進行快速驗證，完成了“反應原料配置 — 催化劑合成 — 催化劑評價" 全工作鏈的自動化閉環運行通過上述核心技術創新，使該工作站從根源上提升了催化劑合成與評價的效率，為催化材料的高通量篩選、工藝優化提供了可靠的硬件支撐。

此次與該國內頭部院校的合作，是歐世盛高通量催化裝備獲得頂尖科研院校認可的重要標志。除已交付的全自動高通量催化劑合成工作站外，歐世盛還將為其他頭部科研院校提供多通道電化學高通量篩選平臺、超高通量光催化劑智能開發平臺、高通量全自動合成儀。進一步完善高通量系列產品線布局。

作為銜接 AI 虛擬模擬與實體實驗的核心載體，高通量實驗設備的成熟度直接決定 AI 化學的產業化進程。歐世盛全自動高通量催化劑合成工作站的落地應用，不僅將助力科研院所在催化材料基礎研究與應用開發中縮短研發周期、降低試錯成本，更將為“AI 驅動的高通量催化研發" 提供可復制的模塊化繼承靈活解決方案。隨著核心技術的持續迭代與行業生態的逐步完善，高通量實驗有望成為推動化學研究范式從“經驗驅動"向“數據驅動" 變革的核心力量。