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干湿闭环智能实验室，正在从概念走向落地，然而设备、流程、数据和部署之间仍存在系统性断层。近日，深势科技发布玻尔・跃迁实验室，试图从实验室全链路切入解决这一问题。
目前，玻尔・跃迁实验室已接入 1800 余种仪器设备型号，支持远程操控，覆盖设备连接、实验执行、流程编排、AI-Ready 数据输出和云 CAD 仿真规划等环节，试图为干湿闭环智能实验室搭建起一套可复现、可计算、可扩展的运行底座。
01 玻尔·跃迁实验室：
突破传统实验室，智能化转型核心瓶颈
Agentic Science at Scale 时代，传统实验室快速转型干湿闭环智能实验室的核心瓶颈在于：设备割裂、经验依赖、数据离散、部署低效等多重因素所造成的软硬集成调试难度极大及智能规划后置缺失。为解决该问题，深势科技正式推出面向干湿闭环智能实验室全链路打通的玻尔・跃迁实验室。
玻尔・跃迁实验室链接：
https://leap-lab.bohrium.com/
02 玻尔·跃迁实验室核心功能
「实验室痛点」：设备操作、监控和数据记录必须一直站在实验台前，想接入电脑远程看，则面临多厂商仪器接口异构、软件独立，联调成本极高。
玻尔·跃迁实验室在解决关键痛点上实现了突破：
设备接入 Agent：拿到文档，就能即插即用扩展、进行远程实验执行和状态监控；
1800+ 已接入仪器设备型号，覆盖常见实验室场景；
实验操作 Agent：自然语言管理试剂物料、查询设备 / 任务状态、执行操控或启动模板实验、获取并分析数据，单入口覆盖实验室全流程；
管理试剂物料
启动模板实验/检查任务状态和结果
状态监控：实时聚合设备运行、传感数据与异常告警，提供统一设备健康视图。
带来的核心价值：整合封闭仪器为统一调度资源，消除互通壁垒，夯实干湿闭环连接层基础。
2.2 智能实验记录 + 可视化流程编排：摆脱经验依赖
「实验室痛点」：实验流程依赖个人经验，复现与跨团队迁移难度大。
玻尔·跃迁实验室在解决关键痛点上实现了突破：
智能实验记录：批量配置参数、标准化语义采集，自动关联实验上下文，规避录入误差
可视化流程编排：零代码拖拽设计实验路径，智能调度保障执行一致性，流程模板可跨团队共享复用
带来的核心价值：将个人经验转化为组织级标准流程资产，保障实验可复现，筑牢干湿闭环组织层
2.3 AI-Ready 数据沉淀 + 干湿闭环项目总览：解决数据离散
「实验室痛点」：实验数据分散、格式不一，无法直接用于建模计算。
玻尔·跃迁实验室在解决关键痛点上实现了突破：
AI-Ready数据输出：AI-Ready 数据：原生结构化记录参数和结果，无需二次清洗即可用于建模，全链路数据可溯源；
干湿闭环项目总览：聚合计算与实验端进展，搭配玻尔科学计算能力，一键生成下一轮实验参数建议，肉眼可见的科学发现
带来的核心价值：实现数据从可存储到可计算的升级，成为驱动模型迭代的数字资产，提速干湿闭环迭代，成为闭环加速层
全生命周期物料管理：覆盖试剂耗材入库到流转，实时追溯、预警过期 / 存储违规；
2.4 云 CAD：缩短"部署周期长"
实验室痛点：实验室建设方案落地慢，改造难。
玻尔·跃迁实验室在解决关键痛点上实现了突破：
云 CAD：2D/3D 仿真规划实验室，前置验证建设方案
核心价值：全链路缩短实验室落地周期，降低改造门槛，成为规模化建设协同层
04 与 Uni-Lab-OS 的关系
05 结语
从数字化记录到干湿闭环协同，实验室智能化正在进入更强调系统整合与规模落地的新阶段。随着设备连接、流程编排、数据沉淀和计算迭代进一步贯通，实验室有望从依赖个人经验的操作场景，转向更标准化、可复现、可持续优化的运行体系。玻尔·跃迁实验室的意义，或许也正在于为这一转变提供一个更清晰的落点。
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