AIDD - 前沿生物科技 自主决策实验 (Autonomous Experimentation) 的简述
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到 2030 年，完全集成的机器人技术、硬件和软件将自主地设计、执行和分析跨模态和细胞系统的实验，将研究实验室与制药工作流程无缝连接起来，将发现(Discovery)、扩大生产(Scale-up) 和 制造(Manufacturing) 转变为一个连续的(Continuous)、数据驱动(Data-Driven)的流程，全天候 24x7x365 运行，没有人力瓶颈。
自主决策实验的重要性
研究生产力(Research Productivity)，可以通过智能自动化系统大幅提高，这些系统能缩小实验搜索空间、加快速度和通量，克服手动实验室工作的物理限制。过去因过于复杂或繁琐而无法可靠执行的实验方案，现在可以大规模运行，具有更高的一致性和可重复性。
这标志着科学发现方式的重大转变。自主系统(Autonomous Systems) 能够实现连续的、数据驱动的探索，而不是由人类试错(trial-and-error) 驱动的缓慢、逐步的实验。实验室从孤立的任务转向紧密集成的、实时的实验，一个测试的结果可以立即为下一个测试提供信息。
- 持续的实验和学习，没有人工瓶颈 (Human Bottlenecks)
- 主动学习(Active Learning) 和 贝叶斯优化(Bayesian Optimization) 用于实验设计
- 具有实时反馈和可追溯性的闭环实验 (Lab-in-the-loop)
- 生成大量高质量数据和元数据
- 跨越历史上独立的研究阶段的无缝集成
自主决策实验的影响
科学领域：
- 创新与发现周期大幅加速，目前需耗时数年解决的复杂生物学问题，数周内即可攻克。
- 疗法研发成本降低，可扩展性显著提升。
- 高可重复性、可共享的实验平台将提高学术研究标准，填补科研可重复性缺口。
- 制造、生产及质量控制流程实现量级级优化升级。
- 借助共享平台，生物科技创新实现大众化发展。
社会与工业领域
- 患者将受益于更快速、更经济且更具个性化的疗法。
- 制药及生物科技企业或将从 重磅炸弹药物(Blockbuster Drug) 模式，转向规模化的靶向精准疗法模式。
- 大幅提升对流行病及新发疾病的快速响应能力。
潜在风险
- 少数科技或制药巨头可能实现数据与控制权的集中化。
- 实验设计或结果解读过程中存在算法偏差风险。
- 监管框架可能滞后，进而产生安全或伦理缺口。
- 若不实施技能再培训项目，传统实验室工作人员可能面临岗位流失问题。
- 随着生物研究自动化程度提高且更易开展，生物安全隐患问题凸显。
自主决策实验的愿景 (Vision)
参考：How the past is shaping the future of life science: The influence of automation and AI on biology
自动化指的是机器在执行体力或脑力过程时，减少人为干预。这通常分为两大类：物理自动化(Physical Automation) 和信息自动化(Information Automation)。
自主实验代表跨越个轴心的范式转变：
- 认知自动化 (Cognitive Automation): AI 模型生成假设(Generate Hypotheses)、优化实验方案(Optimize Protocols)、分析和解释数据(Analyze and Interpret Data)，使科学从手动推理过渡到机器增强型发现，即AGI 科学家。虚拟细胞和计算机模拟(in silico) 的预实验将减少时间和成本。
- 物理自动化 (Physical Automation): 模块化机器人平台，在最少的人工监督下物理执行多步骤实验方案，实现 全天候(round-the-clock)实验。同时，微型化(Miniaturised)、汇集式(Pooled) 和 多重化(Multiplexed) 实验可以在单个试管或硅芯片上的液滴中进行。
- 工作流程集成 (Workflow Integration): 研究(Research)、开发(Development) 和 生产(Production) 在以数据为中心(Data-Centric)、可互操作(Interoperable) 的框架下统一起来，打破遗留的 信息孤岛 (silos)。在理想情况下，认知自动化和物理自动化相互协调，这对于完全自主的 人工智能驱动的自驱动实验室 (AI-driven Self-Driving Lab (SDL)) 至关重要。
在未来五年内，实验室自动化系统，将达到科学家们长期以来在 PCR (Polymerase Chain Reaction, 聚合酶链式反应) 上所享有的易用性、可靠性和信任度，无缝融入工作流程，无需再培训，无需持续监督即可提供一致的结果。科学家将使用直观的、实验优先的界面，编程机器人，而不是机器代码或遗留软件。由于灵活的硬件和智能的、感知上下文的编排(Context-Aware Orchestration)，重新格式化样品，或解码晦涩的实验室器具的限制，也将成为过去。凭借内置验证和实时错误检测，这些系统，将开箱即用且运行可靠 (work reliably out of the box)，让科学家能够专注于发现，而不是调试机器人。类似于自动驾驶汽车使用传感器和人工智能来导航道路，未来的实验室利用机器人仪器、精密传感器和智能算法，独立管理复杂的实验工作流程。整个生态系统通过云平台连接，允许数据集、模型和实验方案在机构和行业间共享、审计和改进。
自动化将成为整个价值链的标准：发现 (Discovery)、检测 (Assaying)、测量 (Measuring)、分析 (Analyzing)、培养/维护 (Culturing/Maintaining)、合成 (Synthesis)、生产(Production)、制造 (Manufacturing)。
谷歌 DeepMind 首席执行官 Demis Hassabis 表示，获得诺贝尔奖的 AlphaFold 团队现在正致力于虚拟细胞项目 (Virtual Cell Project)，这是一种生物细胞的人工智能模拟，将在 5 年内能够辅助药物发现和测试。Arc 研究所 (The Arc Institute) 刚刚发布了他们的虚拟细胞模型。实验将越来越能够在计算机内完全进行，具有更快的反馈循环、灵活更改参数和条件的能力，可以高度并行化并收集丰富的数据集。
诺贝尔图灵挑战 (Nobel Turing Challenge) 于 2020 年启动，设想构建能够独立进行顶尖人类科学家水平的，科学研究的，自主人工智能系统，目标是到 2050 年实现诺贝尔奖级别的突破。
在学术和研究环境中，科学家将能够输入实验或假设，软件程序将编程机器人直接执行。人工智能驱动的实验框架，最终赋予实验室自动化一个认知层，机器人具有意图 (intent)，而不仅仅是运动。愿景是，科学应该以思想的速度前进，而不是以体力的速度。
在科学领域，有效机器学习的最大障碍之一是缺乏高质量的训练数据，特别是系统性地捕获阴性或失败的结果。到 2030 年，通过自主的、高通量的实验系统，这一限制可能在很大程度上被克服，这些系统会记录每一次成功或失败的结果，附带丰富的元数据。
到 2030 年，闭环实验 (Lab-in-the-Loop, LITL) 系统将变得更加成熟，最初围绕特定用例开发，范围会稳步扩大。这些平台将自动化整个 设计-制造-测试-分析 (design-make-test-analyze, DMTA) 循环，由人工智能生成假设，机器人执行实验，实时数据通过持续的模型改进来闭合循环。LITL 将首先在制药和初创公司环境中站稳脚跟，日益提高的可及性和标准化，也将推动其在学术实验室中的采用，标志着向自主、自驱动实验室 (SDL) 的更广泛转变。
生命科学领域在不断发展，新的发现、技术和法规层出不穷。希望确保机器人与实验一起进化。到 2030 年，实验室自动化系统将被设计为与科学工作流程共同进化：模块化、可重新编程，能适应新的实验方案和工具，确保在快速变化的研究环境中保持长期的灵活性和相关性。
到 2030 年，实验室自动化系统，将具有内在的互操作性 (interoperable)，在集成来自不同制造商的 90% 的实验室仪器。下一代平台将不会取代功能正常的设备，而是统一控制、监控和数据收集，跨越传统和现代设备，确保实验室可以在不中断的情况下实现现代化，充分利用现有基础设施。
硅基和其他聚合物基芯片，最初通过 微流控 (microfluidics) 和 芯片实验室 (lab-on-a-chip) 技术获得关注，早期系统在商业应用上举步维艰。到 2030 年，将卷土重来，嵌入到具有改进传感器的机器人平台中，以实现平行的肽、蛋白质和 DNA 合成、实时数据捕获，无缝集成到自动化发现工作流程中。
到 2030 年，自主实验室和人工智能驱动的系统，将改变生物学中变化最大、劳动密集程度最高的领域，依赖于细胞检测 (cellular assays)、人类相关疾病模型、组织和类器官 (organoids) 的领域。如今，生命科学研究中的大部分体力劳动，都围绕着时间敏感的实验，这些实验具有很高的 批次间差异性 (batch-to-batch variability) 和复杂的读数 (readouts)。实验室自动化在标准化这些流程方面具有巨大潜力，使其更具可重复性、可扩展性和可解释性。在未来十年，人工智能引导的实验和机器人执行将实现一致的处理、自适应的方案调整和高保真数据收集，为长期以来被认为过于精细 (nuanced) 而无法自动化的生物学领域带来精确性和可靠性。
到 2030 年，实验室自动化将遵循两条主要路径：像 Emerald Cloud Lab 和 Ginkgo 这样的大规模、集中式云实验室，提供大规模的远程、并行化实验；以及更小的、专业化的 CRO (合同研究组织)，专注于使用微流控和芯片的高通量、复杂任务，如酶工程。在这两种模式中，每一次自动化实验都为一个不断增长的模块化任务代码库，做出贡献，使实验设计得以“拖拽式” (drag-and-drop) 完成，并最终允许人工智能系统自主生成新的实验方案。实验的未来将是软件定义的、数据丰富的，越来越自主。