生命科学研究正迎来第五范式的转型。从实验观察、理论推导、模拟仿真到数据驱动，如今演进到AI驱动的科研新范式。在酶催化领域，AI已经展现出超越传统定向进化的能力。研究人员通过人工智能技术突破传统定向进化局限，构建了新型生物催化剂开发范式，实现了从自然进化酶库到AI设计酶的跨越。这种变革不仅加速了科学发现进程，更为可持续化学合成、污染物降解及疾病诊疗提供了革命性工具。AI驱动的方法可突破生物进化边界，直接设计具有非天然功能的生物催化剂，开辟全新化学转化路径。
在实验室日常运营中，试剂耗材管理长期以来是一项繁琐且容易出错的工作。传统管理方式依靠人工记录或简单信息系统，无法实现试剂耗材全生命周期可溯源。随着ISO15189最新国际认可准则和国家卫健委对医疗机构医用耗材管理办法的出台，对试剂耗材的质量管理提出了更高要求。人工智能技术正在改变这一现状。通过基于智能语音、智能算法等AI技术开发的临床实验室试剂耗材智能管理系统，实验室能够实现数字化流程代替人工流程。这些系统通常包括申报管理、配送管理、入库管理、出库管理、库存管理、化学危险品管理、供应商与试剂质量管理、温控管理、成本管理、统计图表、系统设置等11个模块，实现了试剂耗材从实验室、医院到供应商间的全流程闭环管理。
实验试剂的选择是生命科学研究中的关键环节，传统方法耗时且容易出错。以抗体选择为例，人类表皮生长因子受体蛋白就有5000多种抗体，每种抗体在不同实验条件下都会表现出不同特性。加拿大生物医药公司BenchSci开发的人工智能平台解决了这一难题。他们的AI抗体选择技术可以在30秒内完成一个抗体的选择，而传统方法通常需要12周。这一平台通过机器学习分析大量科学文献，对所有抗体细节进行索引，帮助研究人员寻找在任何独特实验条件下都能使用的抗体。测试结果显示，其搜索速度比传统人工筛选提高了24倍，挑选抗体的成本减少了75%。
AI技术在试剂耗材管理中的应用带来了显著的经济效益。BenchSci公司的AI平台仅在硬成本方面，每年就能为使用机构节省高达200万美元。实施智能管理系统后，实验室能够实现多维度成本统计分析，关联时间、专业组、仪器、试剂品牌、项目等信息，实时统计收入、成本支出、收支结余、试剂耗损及精细化成本监控。海尔生物2025年上半年的数据显示，通过AI技术赋能的智能管理，其智慧用药、血液技术、实验室解决方案等新产业占收入比重已达到47%，同比增长7.27%。
试剂耗材的质量管理直接关系到实验结果的准确性与可靠性。AI系统通过与温控系统的对接，能够对试剂耗材保存条件进行实时监控，并通过手机APP或微信小程序进行温湿度失控智能提醒。海尔生物开发的IncGPT-Biobank模型能够构建智能控温、动态盘点、智能备份等智能体，使盘点效率提升80%，存取效率提升50%。这些系统还具备智慧管家功能，可实时智能监控试剂耗材管理的质量指标与经济指标，通过短信、邮件、APP、微信等多种方式智能推送预警与失控信息。
AI与生物制造的结合正在开辟新的前沿。国务院“人工智能+”行动意见特别指出，要支持智能化研发工具和平台推广应用，加强人工智能与生物制造协同创新。据统计，我国先进生物制造产业规模已达上万亿元，生物制药、生物材料、生物能源、生物化工、新型食品制造等重点领域展现出广阔的发展潜力和空间。AI的出现为生物制造带来强大的技术手段，两者的深度融合助推行业智能化发展，为解决规模化生产工程挑战、生产成本高、产品质量和一致性控制难等痛点提供创新高效的解决方案。
随着AI在生命科学领域的深入应用，伦理问题也逐渐凸显。如果类器官或AI增强细胞开始展现类似意识的特性，伦理界限何在？我们是否需要在使用后销毁这些生命机器？数据隐私也是一个重要考量。基于知情同意的模型将成为管理未来生物技术领域人工智能的关键环节。此外，AI设计的生物体可能被滥用于监视、控制或战争，这已经成为一个国家安全隐患。人工智能在生物技术领域的未来需要强有力的国际保障措施和公共问责机制来保护。
人工智能在生命科学领域的应用已经远远超出了概念阶段。海尔生物2025年半年报显示，其AI驱动的产业布局已经实现质的飞跃，智慧用药、血液技术、实验室解决方案等新产业占收入比重从2023年的38%攀升至47%。在实验室最基础的试剂与耗材管理领域，智能算法正在重构从采购、存储、使用到废弃的全生命周期管理流程。AI不仅节省了时间和经济成本，更在一定程度上重新定义了科学研究的可靠性与再现性标准。随着国务院“人工智能+”行动的深入推进，生命科学领域的基础要素管理正在走向更加智能化、精准化的未来。
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