第五十八章 展望未來，AI製藥系統

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過了一會，智慧實驗室系統安裝完成。

而那個金色u盤已經無聲無息間消失不見了。

伺服器重新啟動，很快出現一行紅字。

“警告！機器效能不足，無法全功能執行，只能啟用安全模式。”

衛康額頭冷汗冒出，不由撓了撓頭。

這也太尷尬了。

馬上就去購買高效能伺服器，一定讓智慧實驗室系統有個溫暖舒適的窩。

不過現在先看看都有哪些功能吧。

紅字很快消失，出現一個非常美觀簡潔的介面，跟常用的窗戶系統有些類似，這可能是考慮到了工作人員的日常使用習慣，所以自動適配了常用的介面風格。

桌面上有常見功能的圖示，可以點選開啟，使用相應的功能。

衛康還沒來得及驚喜，又跳出一個訊息視窗。

“觸控式螢幕功能暫無法使用。”

衛康：“。。。”

接著，又跳出一個視窗，列出一個裝置購買清單。

“檢測到機器缺乏相應對接裝置，請按照以下清單購買。”

“如無法提供所有裝置，可能導致相應功能無法實現。”

“高效能伺服器，觸控顯示屏，led顯示屏，智慧門鎖，智慧語音器，監控裝置，無線以及wifi等多功能通訊模組。”

“印表機，電腦，指紋識別儀，掃碼器，人體感應器，智慧控電器，儀器控制器，智慧電燈，智慧開關以及排插……”

衛康擦擦頭上冷汗，將購買清單記錄下來。

要買的東西可不少，回頭還得叫人來安裝。

不過基本都是各種硬體，有現成的系統在，裝好之後就可以聯動使用。

接下來，他檢視了所有功能，以及功能管理模組，頓覺十分滿意，這些都是實驗室管理需要的實用功能，系統甚至還自動提供電腦和手機適用的app，可以在手機和電腦上使用相應的功能。

甚至還可以對接其他的第三方模組系統，物物相聯，實現資料化的真正統一。

一直以來，三清的實驗室都是傳統的人工管理方式，需要工作人員自己配備鑰匙，出入登記，看護實驗室裝置，記錄統計實驗資料，管理各種原料和樣品，十分原始，不僅工作量很大，效率也低，而且效果也不好。

有了這套軟硬體結合的智慧實驗室系統之後，可以實現實驗室無人值守，實時監控，出入自動登記，實驗時自動統計記錄，遠端可控實驗室操作，管控電器裝置，實現真正的智慧化管理。

首先，員工以後可以透過指紋，手機掃碼，遠端，身份證等多種方式開門，進入實驗室。

隨後，手機端，顯示屏上都可實時檢視實驗室的當前使用狀態，儀器工作情況，並實時監控實驗狀態，進行相應的語音提示。

同時可以實時感應員工在實驗室的狀態，並檢測員工是否有在實驗室內實驗，若實驗室狀態顯示線上且無人實驗，系統則會自動報警，以保證安全。

實驗過程中，智慧系統可對實驗室的多項資料進行自動記錄，進行匯總，並可設定實驗室使用時間，遠端鎖定或者開啟實驗室。

對於特定實驗室或者儀器，還可以單獨進行設定，在選定的有效時間內，該裝置只對相應的人員開放使用，其他人無法使用。

實驗資料庫可提供靈活強大的資料管理功能，並可設定使用者許可權，以保證資料的安全使用。同時可對所有硬體裝置進行分類管理，如增加，刪除，修改，設定引數等。

app端可實現遠端開門，掃碼開門，檢視實驗室狀態，實驗室管理，檢視訊息公告，實時監控，故障報修，設定許可權，檢視實驗記錄，以及相應等級的資料，並進行操作等功能。

同時配備功能強大的樣品，材料，備品備件，檔案資料，儀器裝置，實驗記錄，標準庫等相應管理模組。

標準庫管理模組主要是完成相關標準的錄入、更新、修改和稽核等功能。一套完整的標準庫是使整個業務能夠流暢運轉的根本保障，為了保證標準的準確性，標準庫應由資深的專家稽核後方可正式使用。

樣品管理系統是實驗室日常執行最為頻繁的模組，它為樣品分析評價提供了支援，包括樣品分析、樣品登入、樣品管理、樣品測試、稽核系統、結果輸出、qa/qc等方面。

資訊查詢系統包括分析進度、綜合資訊查詢。使用者可根據授權級別查詢相關資訊。所有查詢結果都可以進行排序、分類、統計。資訊查詢可快速反映從原始資料到加工處理資料的每一步歷史資料，也能查詢人員情況，專案進行情況，客戶，標準資料，實驗室各種檔案規定，各種報表，及各種技術資料等等。

資訊統計功能則可以提供不同使用者要求的各類統計圖表資訊模組。根據需要還可提供與各類專用統計軟體的無縫連線。

實驗室事務管理系統包括實驗室雜務、內部通告、人員去向、計劃、工作安排、文件處理、公共資訊、人事管理和經費管理等方面。

資源管理系統包括人力資源、物力資源、標準物質管理、其它物資管理以及無形資產如智慧財產權等的管理模組。同時也可以對人員、對照品、試劑等進行管理，並可對工作量進行統計，核算成本等。

儀器管理系統可以連線分析儀器(如液相色譜儀、氣相色譜儀、天平等)，透過對儀器分析資料的自動採集，可以減少手工錄入錯誤，加快資料傳送速度，從而節約了分析人員的大量時間。

該系統還可以進行儀器維護，允許為儀器建立定期的校正計劃表，跟蹤、記錄校正情況。可以統計儀器的使用率，最大限度地利用儀器。並能遠端控制分析儀器，隨時對樣品分析全過程進行動態跟蹤監控。

總體來說，功能非常強大，智慧化程度極高，且可以隨著機器和裝置的升級而自動升級，不會有什麼效能瓶頸。

有了它，日後的藥物研發肯定是如虎添翼，同時也不用擔心有任何的資料洩密。

之前他想要購買資料管理系統的時候，就考慮過資料保密的問題，畢竟自己的秘密非常多，資料保密是重中之重，別的不說，專利和藥方資料就很珍貴，肯定有不少人覬覦。

現在再也不用擔心這個問題了。

衛康已經愛上了這個智慧實驗室系統。

同時，他也想到了一個問題。

一個初級智慧系統就如此強大，那麼，在升級之後，成為真正的人工智慧，發展成ai製藥系統的時候，又將會是什麼樣？

他忍不住進入系統，進行詢問。

“能否展示ai製藥的相關資訊？”

“消耗100積分，可檢視ai製藥系統介紹。”

衛康同意之後，系統向他展示了一大段相關資訊。

傳統新藥研發是一個昂貴，漫長而艱難的過程。

除了成本高，週期長，成功率低這些困境，藥物研發面臨的更大瓶頸在於創新。

在製藥領域，有個知名的反摩爾定律——每隔9年，投資10億美元產出的上市新藥就減少一半，更為常見的是，首創藥物佔獲批新藥總數量不足一半。

但計算機生物學和人工智慧的發展，ai能夠在各個製藥環節大面積搜尋潛在空間，尋找過往因人為經驗，實驗環境等外界限制未發現的靶點/化合物/晶型等，為創新藥物研發提供有力工具。

ai製藥未來將由‘從0到1階段’進入到從‘1到10階段’，各個藥企將組成大型ai製藥聯盟，建立藥物大資料實驗室，加強多學科融合，蒐集高質量研發資料，使用ai設計藥物，進入臨床試驗。

而更大的背景是，計算生物學也將引領生物科學走向資料驅動時代。

隨著高通量測序，奈米操作，生物晶片等技術不斷成熟，生物資訊資料不斷累計，計算生物學也藉此發展起來。它透過構建演算法和模型，從分子層面理解生物學現象及機制本身，推進相關研究及應用。

計算生物學不但能夠透過高效精準的計算推演帶動上層應用，如化合物性質預測，基因點位預測等，加速ai製藥，物種改造等領域的發展。

也為生命科學提供了新的研究思路——‘乾溼結合的資料閉環’新模式。

先透過充足且豐富的定量幹實驗（ai模型）覆蓋待搜尋空間，為溼實驗室（傳統生物實驗）中的測試提供精準假設，兩者共同迭代加速。

而這，必將給醫藥行業帶來改天換地的變化，從而徹底改變整個世界。

看完之後，衛康心潮起伏，激動萬分。

這個ai製藥系統，他勢在必得。

只是不知道，升級所需要積分又是多少呢？