2022.09.01-09.03，中國·上海舉辦了2022世界人工智能大會，今年大會的主題是“智聯(lián)世界 元生無界"，旨在充分把握人工智能與元宇宙相融互促的發(fā)展趨勢，連接匯聚世界人工智能新觀點和成果，傳遞無界共生的理念，展現(xiàn)上海智能時代的美好圖景。

上海匯像信息技術(shù)有限公司CEO劉家朋先生受邀參加了央視網(wǎng)專訪破次元對話訪談，訪談主要圍繞實驗室自動化、AI與生命科學(xué)相關(guān)問題展開，以下為專訪內(nèi)容。

主持人：請劉博士簡單幫我們介紹一下匯像公司。

劉博士：匯像科技是一家于為生命科學(xué)與生物制藥行業(yè)提供智能自動化平臺與解決方案的企業(yè)，我們一直所專注的領(lǐng)域是為自動化藥物研發(fā)到自動化細(xì)菌病毒檢測，到自動化 MRNA疫苗開發(fā)以及臨床診斷相關(guān)的系統(tǒng)與產(chǎn)品。

主持人：像您現(xiàn)在是代表貴單位，來到2022年WAIC大會的現(xiàn)場，那么這次參會我們企業(yè)有哪些收獲呢？

劉博士：我們收獲了很多的客戶的關(guān)注，一批相關(guān)意向的訂單以及很多合作的伙伴，所以我們整個的收獲是非常大的。

主持人：特別實在的收獲,這次匯像帶來了哪些新的產(chǎn)品或者亮點呈現(xiàn)在我們的平臺上呢？

劉博士：我們這次帶來是自動化核酸檢測機器人系統(tǒng)和高通量細(xì)胞株篩選自動化系統(tǒng)。

主持人：我們這次2022的WAIC，它是以元宇宙作為一個開場，作為一個主題，在這個主題之下，您覺得和匯像公司有哪些契合點嗎？

劉博士：有太多的契合點的，我覺得今天的 AI或者是元宇宙，或者是我們說的數(shù)字孿生，其實是無處不在的，在我們所在的生命科學(xué)與生物制藥領(lǐng)域，特別是 AI和元宇宙都有很多的應(yīng)用。比如說像我們經(jīng)常講的，我們?nèi)绻枰プ瞿骋豁棛z測或者做某一個研發(fā)，我們需要人、機、料、法、環(huán)，所有的這些相互的關(guān)聯(lián)，不同的儀器設(shè)備和不同的人，我們都是通過這種AI將它們串聯(lián)在一起，將它們連接在一起。通過這種數(shù)字孿生能夠讓我們和儀器設(shè)備實現(xiàn)共生，實現(xiàn)無縫的操作。所以在這些方面，我覺得我們這次整個大會的主題智聯(lián)世界、元生無界，我覺得特別的好，特別貼切。

主持人：您剛提到說人工智能和檢驗檢測技術(shù)有一個結(jié)合，這個結(jié)合之后它的意義是哪些？

劉博士：如果講到檢驗檢測，我可能特別需要解釋一下什么是檢驗檢測，因為通常我們大家理解這個可能更多的是我們?nèi)メt(yī)院，我們?nèi)绻タ床?，我們自己?jīng)常是需要去抽血化驗。更多的時候我覺得這是我們檢驗檢測的一種，除了這個之外，我們還有很多其他跟檢驗檢測相關(guān)，比如說我們食品安全的檢測，甚至是還包括我們環(huán)境的檢測，我們這次也知道很多我們的病毒可能是在包裝或者是在這種地下水，所以檢驗檢測其實它在我們的生活當(dāng)中也是我覺得是無處不在的，某種程度來講，我們每一個人，我覺得我們在社會上享受這種非常健康的生活，享受非常安心的生活，背后都是檢驗檢測的技術(shù)在支撐我們。

主持人：所以這是一種廣義上的檢驗檢測，那么當(dāng)廣義的檢驗檢測和人工智能技術(shù)術(shù)結(jié)合起來，它爆發(fā)出了哪種意義，或者是凸顯出了哪種意義？

劉博士：我們可以這么來理解，傳統(tǒng)上如果比如說我們?nèi)メt(yī)院看病，很多時候我們希望去找老中醫(yī)或者找老，為什么？因為同樣的檢測的數(shù)據(jù)，同樣檢測的報告，不同的人看他的結(jié)果是不一樣的。

主持人：因為要決策，他要判斷。

劉博士：您說的很對，剛才講就是說我們除了比如說像醫(yī)院當(dāng)中這種檢測之外，它其實是我們整個每一個人我們健康安全安心生活的基本的保障，所以它特別的重要。我們在我們的背后其實有非常廣大的一個群體在充當(dāng)著我們這樣的角色，每天在分析著我們這樣的數(shù)據(jù)，他們非常的辛苦。在這種情況下，我們希望將這種AI人工智能技術(shù)應(yīng)用進(jìn)來，幫助他們?nèi)λ械倪@些數(shù)據(jù)去做智能的分析，做智能的判斷，這樣可以更好的服務(wù)我們每一個人健康的生活。

主持人：我們知道人工智能它有一個技術(shù)是黑盒的技術(shù) Black box，那么這種black box它其實是人好像是很難去干預(yù)的，這個數(shù)據(jù)和我們剛才拿到那么多的數(shù)據(jù)，能否就它做出來的黑盒的運算法則出來的是積極的，好的。因為檢驗檢測它可能還不像別的，你做出來數(shù)據(jù)是積極的或者消極的，我們還可以判斷，但如果檢驗檢測和生命科學(xué)，如果是消極的，那就很危險。

劉博士：您的問題提的特別的好。正因為檢驗檢測的數(shù)據(jù)對我們非常的重要，不僅我們國家，包括世界很多的國家都發(fā)生，比如檢驗檢測所導(dǎo)致的食品安全的事故，比如說像早期我們的三聚氰胺以及在國外，包括像日本，像各個國家，我覺得都發(fā)生過類似像這樣的事情，其實都是因為我們?nèi)藶榈囊恍┰蚧蛘咭蛩?，對?dǎo)致的各種各樣的情況，導(dǎo)致說我們對一些安全的判斷，有些問題會有失誤。

所以在這種情況下，我覺得只有 AI這種算法，他*可以規(guī)避我們?nèi)藶榈囊蛩貙λ挠绊?/span>，可以*將我們很多的這樣的人員，把他們的經(jīng)驗，把他們的知識好的應(yīng)用在我們的算法和系統(tǒng)當(dāng)中來，這樣的話可以我們獲取到的科學(xué)的數(shù)據(jù)。

主持人：我理解了，也就是說其實我們 AI訓(xùn)練算法的時候，我們也可以是結(jié)果導(dǎo)向的，我們告訴他我們想要的是好的，是積極的導(dǎo)向，然后去計算，他是自己的一套學(xué)習(xí)和算法，我們給他一個結(jié)果。

劉博士：是，他利用的是我們很多的人員，的有經(jīng)驗的這樣一些人員，他們的知識，他們的經(jīng)驗，所以這樣的話我們就可以避免，比如說由于一些人為的因素對結(jié)果的干擾，可以幫助我們獲取到更好的數(shù)據(jù)和結(jié)果。

主持人：我還想請劉總幫我們介紹一下，我們會好像有一個叫實驗室自動化的整體解決方案，怎么實現(xiàn)全流程自動化？

劉博士：剛剛講的實驗室，因為很多跟我們生命健康相關(guān)的都是在實驗室進(jìn)行，而每一個實驗又涉及到這種我們的健康安全，我們健康安全的底層其實都是生物和化學(xué)，生活化學(xué)里面的生物層面是我們的細(xì)菌病毒，化學(xué)層面是我們各種致病和致癌的化學(xué)物質(zhì)，所以要對細(xì)菌和病毒要對這樣一些致病的化學(xué)物質(zhì)去做這種檢測，在實驗室里面去做實驗的分析我們需要經(jīng)過很復(fù)雜的流程，比如說從我們開始的樣本的存儲，到我們這種樣本的制備，到我們樣本的實驗分析，到我們的數(shù)據(jù)的處理，整個過程在前面其實都是通過我們?nèi)斯さ姆绞皆谶M(jìn)行。

匯像科技可以通過我們的AI人工智能技術(shù)以及我們的這種自動化平臺，可以實現(xiàn)自動化的樣本存儲，自動化的樣本制備，自動化的實驗操作，自動化的數(shù)據(jù)處理，實現(xiàn)我們一個完整的從樣本進(jìn)到結(jié)果出，一個全流程的無人化，這個帶給我們的價值意義是非常大的。

我舉個例子，以我們現(xiàn)在的檢測來舉例，很多時候我們面向病毒非常危險，醫(yī)護(hù)穿著防護(hù)服對在里面要操作，而且為了避免這種病毒污染，一般來講我們可能還分成幾個區(qū)，這樣的話就我覺得既是很復(fù)雜的一個過程，而且效率也非常低下。

如果通過我們這樣的一些全流程的自動化，我們只需要將這種采樣管送到我們的自動化系統(tǒng)當(dāng)中去，我們?nèi)丝赡茉谶h(yuǎn)程就能看到每一個采樣管，每一個樣本它的數(shù)據(jù)和結(jié)果，而中間的過程*不需要人的干預(yù)和參與，我們是整個一個實驗的全流程的一個自動化解決方案。

主持人：全流程自動化解決方案，如果在我們的搭建當(dāng)中，它難的難點是什么？

劉博士：它的難點在很多的方面，的難點，我們叫自動化，很多人可能會很容易將它和工業(yè)自動化聯(lián)系在一起。但是實際上它跟工業(yè)*是反的，因為我們工業(yè)很多時候，比如說我要生產(chǎn)手機，我這一批1萬臺100萬臺全都是手機，我的流程都是一樣的，但如果我們做實驗，我們就知道在實驗過程當(dāng)中，我們很多時候我們每一個樣本都不一樣，有的樣本病毒也會不同，在這個時候我們可能需要應(yīng)用不同的實驗方法，調(diào)整不同的實驗參數(shù)，然后去獲得好的結(jié)果，在這個過程當(dāng)中，如果你沒有 AI，沒有人工智能來驅(qū)動，你是沒有辦法去實現(xiàn)對的*不一樣的樣本，去做的這種數(shù)據(jù)分析，所以它的壁壘和難度是非常高的。

主持人：明白了，感謝劉博士今天給我們帶來的關(guān)于實驗室自動化，還有AI加生命科學(xué)相關(guān)領(lǐng)域的一個解答和采訪。感謝您接受央視網(wǎng)的專訪，非常感謝！

劉博士：謝謝大家！