AI結合實驗機器人　研發流程邁向自主實驗室

現今AI Agent正從數位工作流程走入實體研發現場。韓國實驗室自動化業者ABLE Labs擴大「Self-Driving Lab」布局，把原本用於移液、稀釋與分注的Liquid Handling機器人，進一步與AI整合，使系統可由AI設計實驗條件、機器人執行，再將實驗結果回饋模型，形成「設計—實驗—分析—再學習」閉環。

自主實驗室的核心並非單純以機器取代研究人員，而是建立可供AI使用的標準化、高再現性實驗資料。人工移液、前處理及品質檢測容易因操作差異產生資料偏差；透過機器人固定操作條件，可提高數據一致性，讓AI模型據此重新調整下一輪實驗參數。

圖一 : 自主實驗室的核心在於建立可供AI使用的標準化、高再現性實驗資料。

ABLE Labs目前亦參與抗體藥物複合體（ADC）自主製造、生物鑄造液體處理機器人等計畫，並與Johns Hopkins University合作開發類器官培養及藥效評估全自動平台；應用範圍則準備由生技擴展至半導體、化學、化妝品與二次電池。

國際上，自主實驗室正加速發展，例如美國能源部已支持串聯不同Autonomous Lab的AI研究計畫，日本亦發展由多部機器人自主操作生物實驗的設施。中國工業巡檢已能以無人機＋AI在現場辨識設備缺陷；台灣盟立將AI機器人帶入半導體自動化，韓國也同步發展自主巡檢機器人。

這使Scientific AI開始整合(AI Agent＋實驗機器人＋儀器控制＋科學資料平台)形成新的技術鏈。此外，若能進一步連結數位雙生與材料模型，AI將從協助研究人員分析資料，走向直接參與新藥、材料、半導體與電池的研發流程。顯現AI開始由Software Agent走向Physical AI，AI正在從生成內容轉向感知、判斷、操作實體設備。