近年来，在生成式人工智能，大语言模型，以GPU为基础的超级计算能力云计算与云存储技术、机器人与自动化技术的不断突破发展以及人力成本快速增长的双驱动下，乘着全球新一轮科技革命的东风，生物医药、材料化工等由创新研发驱动的应用领城，在全球新一轮科技革命的推动下，有了快速发展的新机遇，这些技术革新同样赋能了创新实验室研究阶段的工作，持续提升智能化，自动化程度，实现更高效率，并有望突徒过往的研发瓶颈。
实验室自动化(LaboratoryAutomation)是指通过使用计算机、机器人、仪器设备等技术模块，实现实验室工作流程的自动化，提高实验效率和精确性，回顾实验室自动化技术的发展历程，已经逐步由单模块、单机层面的自动化向系统性、敏捷化的整体实验室解决方案进化，其目的也从辅助人工操作到代替人工操作。从应用角度，基于需求端的场景要求，通量需求以及成本考量，可以匹配不同的产品形式。当前实验室自动化程度主要集中在单模块、工作站，以及流水线形式的自动化，机器人形式的智能化、自动化的实验室尚处于早期发展阶段，未来的发展方向，是实现智慧的云端实验室”，实验人员可远程通过云端登录系统操作实验执行。实验室自动化的发展过程可以分为以下几个阶段:
在这个阶段，实验室自动化主要依题于电子和电气设备，如自动滴定器、电子天平等，这些设备通过简化和自动化部分实验桶作，曹高了实验室工作的效率和准的。
在这个阶段，实验童自动化开始涉及到整个实验流理，包括样品制备、实验操作，数据分析等，机器人技术在实验室中得到了广泛应用，可以自动执行多种实验任务，如林液、分装、上杯等，实赔室自动化系统迷渐端的关键技术。成为高通量筛选、生物技术、药物研发等领域的关键技术。
随着人工智能技术的发展，实验室自动化系统将实现更高水平的智能化。通过引入机器学习、计算机视觉等技术，实验室自动化系统可以实现自主学习，自适应调整和智能决策等功能。这将有助于实验室自动化系统在实验设计、实验参数优化、数据分析、故障诊断等方面实现更高的智能化水平。
传统的实验室自动化大部分是液体处理或者移液工作站，并且已被大量应用于生物学和医药的研发机构。在这个领域，一些比较有名的厂家者包括Tecan、Hamilton、BeckmanCoulter、PerkinElmer、OpenTron、Eppendorf等。一般来说，液体处理是指将液体从一个容器转移到另一个容器。这个操作可以手动完成，也可以半自动(“混合”)或使用自动液体处理系统(AutomatedLiquidHandling，ALH)进行全自动完成。液体处理系统配置各种类型的移液器和微量移液器，包括固定和一次性的枪头、清洗器、微孔板试剂分配器、堆垛器、处理器、滴定管、软件、试剂和耗材以及其他一些产品。液体处理系统体积范围广泛，涵盖从升到皮升级别。此外，市场上还可以AG九游会找到利用表面张力和气压控制的飞升级的移液器。从小型、简单的移液器到全功能的自动工作站，选择范围很广。液体处理系统对所有生物技术和制药行业、研究机构、医院和诊断实验室、学术机构等行业机构都非常重要。实验室可以使用这些系统进行许多应用，如药物发现、基因组学、临床诊断、蛋白质组学等领域。由于各种研究目的的检测数量迅速增加(如靶向筛选)，对低体积、高通量液体处理技术的需求也随之增多。经过多年的产品迭代，ALH系统已经在一定程度上达到模块化，并已成为世界范围内大多数大型和中型生命科学研究实验室和医药研发工作流程中的必需品。
利物浦大学的材料创新工场主任AndyCooper教授带领其科研团队建造了第一台使用AGV自主移动机器人进行合成化学实验的高校实验室，可连续自行操作，实现了把实验设备自动化的概念”,当然这还是只一个漫长旅程的开始，大部分的“化学机器人”并未真正的工业化和量产化,参与其开发的科学家们正独立关注这个难题的不同部分。在来来几年，他们将把这些不同部分结合起来，进行进一步的优化和发展.AndyCooper教授表示:“最初，我们专注于制造一个能够进行半自主发现的机器人,它将能够一次合成几百种材料并测量它们的性能。然后，它将能够决定制造哪些材料，或者接下来进行哪个实验,从这一点出发，他希望建立这样的机器人，使它们能够在这第一组实验之外独立地移动,创建一个能够推理的机器人并不能使其成为一名化学家,它做出的决策最初不会基于对化学的知识或解释。Cooper教授补充说:“一个真正的机器人化学家将能够根据文献知识形成化学假设。在这里，机器人将输入与输出或组成与测量功能联系起来，这才是真正的Al。
这是一个目标，但我们离实现它还有很长的路要走。”AndyCooper教授解释说:“IBMWatson机器向我们展示了它可以学习生物学和医学的某些领域。化学的问题在于信息以许多不同的方式呈现。结构通常以图表形式绘制,名称通常不标准化。人类化学家通常需要解释图表或显微镜图像并做出主观决策。编写可以模仿这种情况的软件并不是一项简单的任务。”有许多不同的技术可以结合起来实现机器人化学家的愿景。阿特金森教授擅长计算模型的论证，他解释说:“要学会如何做出决策,机器人需要组合使用技术,因为问题通常有多个部分。自然语言处理技术,如数据挖掘和机器学习,可以帮助解释不同形式的化学数据。然后可以通过论证方法对此进行推理。”他认为这种方法将是有益的，因为可以跟踪机器人的推理过程，我们可以了解机器人是如何以及为什么做出特定决策的。我们可以利用这一点来发展机器人的沟通技巧并提高其决策能力。
LBNL的科学家已经通过计算预测出数十万种可能对新技术有前景的新材料AG九游会”，但测试这些材料是否能在现实中制造出来的过程非常缓慢。A-Lab应运而生，它每天可以处理比人类多50到100倍的样本，并利用人工智能快速追踪有前景的发现。A-Lab可以帮助识别并加速多个研究领城的材料，如太阳能电池、燃料电池、热电材料以及其他清洁能源技术。A-Lab自2023年2月开始运行，已经与MaterialsProject合作合成了几种新颖的材料。研究人员目前正在对系统进行微调，同时继续增加功能。这些功能包括可以补充库存和更换前驱体的机器人,提供混合和加热液体的合成仪器，以及分析新创建材料的其他设备。A-Lab在执行材料的实际合成和表征方面实现完全自主。