Opentrons AI：破局自动化难题，以“零代码”开启生物科研新范式

随着生物科研实验的迅猛发展，人工操作固有的局限日益凸显——重复性低、错误率高、易疲劳且高通量实验耗时漫长，这使得自动化技术逐渐成为实验室进行批量液体处理的首选方案。然而，当前市面上的自动化设备普遍要求操作员具备编程基础，高昂的培训成本与应用门槛严重制约了自动化的普及。正是为了破解这一核心难题，Opentrons AI 应运而生。

Opentrons AI 通过自然语言生成可执行代码，将自动化设备转化为科学家“零代码”操控的智能终端，让实验室资源真正服务于创新发现而非流程消耗。这一突破性工具与 Opentrons 全开放生态系统无缝集成，让科学家无需复杂编程即可掌控自动化实验的每个环节。

全球科学家与自动化设备比例仅为10:1，大量重复性操作仍在消耗科研人力。传统自动化设备面临两大瓶颈：
高门槛：需专业编程能力配置复杂协议
封闭性：硬件封闭难以适配创新实验
Opentrons的破局思路：基于全球超10,000台开源机器人（覆盖全球顶尖高校与药企）的实践沉淀，将AI与模块化硬件深度融合。

对话式实验设计：直接输入实验步骤文本（如“将A板第1列样品转移至B板，37℃震荡孵育30分钟”），AI自动生成可执行代码
实时冲突检测：自动识别耗材位置冲突、液体参数异常等问题，生成优化建议（如移液路径规划）。
云端仿真测试：代码运行前通过虚拟环境模拟，降低实验失败率。

应用场景理解：基于Claude 3.7大语言模型，针对实验室场景训练专用算法，支持基因组学、蛋白组学、合成生物学等领域实验协议生成，代码兼容性通过OT-2/Flex API全功能验证。
预置协议库：集成上千个开源实验协议，涵盖高通量筛选、药物递送等高频场景，支持用户直接调用或二次开发。

国际案例——卡内基梅隆大学

卡内基梅隆大学Gabe Gomes 团队与Opentrons合作。利用大型语言模型（LLMs）来创建具有自然语言提示的实验室自动化流程，甚至仅用4分钟精准复现诺奖级研究成果。
这项突破荣登《Nature》。

国际案例——德克萨斯大学医学分校

德克萨斯大学医学分校的首席人工智能官 Peter McCaffrey 正在构建可编程、可配置且持续改进的自动化实验室。他的团队不仅运用Opentrons Flex 自动化结合 Opentrons AI 来加速研究进程，更致力于系统化发现，在不影响研究范围和质量的情况下，扩大疫苗研发和预防疗法等项目的规模。

国内案例——浙江大学

浙江大学化学工程与生物工程学院在《Nature Communications》发表最新研究成果，基于 GPT-4 驱动的反应开发框架（LLM-RDF），构建自动化化学合成开发平台。其中，Opentrons 移液工作站结合 AI，用于 HTS 底物筛选、动力学研究及光催化反应条件优化等实验。