近年来，AI的发展正在深刻影响生命科学研究。从文献检索、数据分析，到实验设计与自动化执行，越来越多的科研工作开始尝试引入AI，提高实验效率和科研产出。

与此同时，实验室自动化也正在发生新的变化。

过去，自动化更多解决的是重复性实验操作；如今，随着生成式AI的发展，它开始参与实验流程设计、协议优化以及自动化部署，让科研人员能够更快地将实验想法转化为可执行的工作流程。

实验室正在进入一个由AI与自动化共同驱动的新阶段。

随着高通量实验、组学研究以及药物研发的发展，实验流程越来越复杂，数据量也持续增长。

正如《打造AI原生实验室》白皮书中提到的，实验室当前正面临几个共同趋势：

越来越多科研团队开始探索AI与自动化结合的新工作方式，希望进一步提升实验的效率、可重复性和可扩展性。

对于许多实验室来说，自动化最大的挑战并不是设备，而是如何快速建立、优化和验证实验流程。

传统自动化通常需要一定的编程基础和设备使用经验，而AI的加入，让这一过程变得更加简单。

AI并不是替代科研人员，而是帮助他们减少重复性的工作，把更多时间投入到实验设计和科学问题本身。

要让AI进入真实实验环境，开放性和可扩展性是关键。

Opentrons一直坚持开放生态理念，工作站平台提供开放API接口，使科研人员和开发者能够通过代码直接控制实验设备，并灵活构建自动化流程。

这一开放架构也为AI驱动的实验自动化提供了重要基础。

未来，科研人员可以利用AI平台根据实验需求自动生成代码，控制工作站执行实验步骤，并将多个实验模块、仪器设备和分析流程进行串联，实现更加智能、灵活的自动化工作流。

相比封闭式自动化系统，开放API能够让实验室根据自身需求持续开发和优化流程，也让AI真正成为实验自动化生态中的一部分。

作为长期专注于实验室自动化的企业，Opentrons一直关注一个问题：

AI能够为实验室自动化带来哪些真正的价值？

围绕这一问题，我们整理并发布了《打造AI原生实验室》白皮书，希望结合当前的发展趋势与Opentrons AI的实践经验，与大家分享我们对下一代实验室自动化的一些思考。

此外，白皮书还分享了卡内基梅隆大学等科研团队利用Opentrons开放平台开展AI自动化研究的案例，以及全球已有400余篇基于Opentrons与AI相关研究成果，展现开放生态在科研创新中的广泛应用。