独家解析：先搭建AI人工智能还是先使用LIMS实验室管理平台？

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AI人工智能这两年特别火爆，这个春节更是由千问和元宝的红包大战让AI走向舆论中心，今天白码科技就通过本文为大家深度聊聊实验室是先使用AI人工智能还是先使用LIMS实验室管理平台，希望可以为大家带来运营参考。

首先许多实验室当下的处境就行从纸面上看都很成功，但实际上却依赖于脆弱的传统系统，这些系统依靠变通方法、手动修复和持续的幕后努力来维持运转。

从AI人工智能火起来后，一些实验室已经尝试引入AI，但后果却不太理想。实际上AI人工智能在实验室的运行中，只是放大了已有信息而已，但人们普遍误以为人工智能可以理解任何数据，所以没改变什么。如果您的数据存在不完整、不一致或分散的问题，人工智能的引入只会让混乱更加严重。

那如果先使用LIMS实验室管理平台在使用AI人工智能呢？我们经过多项测试已经发现，如果引入LIMS实验室管理平台后，可以提供完整、可追溯且标准化的数据，先进的AI模型才能真正发挥其潜力。

过程其实很简单：首先确保数据采集和工作流程的稳定性，利用基础分析识别出数据模式和瓶颈；然后在明确的业务需求基础上，逐步引入更高级的技术。

现在有关规定对实验室的基本要求就是数据可溯源，ISO/IEC标准都以这个为核心。在传统管理模式下，一旦数据出现错误，往往很难追溯其根源，导致人力和物力的浪费，以及工作进度的延误。

LIMS实验室管理平台通过全程数据留痕机制，能够精确追溯任意检测阶段某一样品的完整信息，包括实验操作人员、使用的检测方法、详细的实验过程、审核记录、仪器设备、最终检测结果，甚至是实验过程中出现的异常情况及其解决方案。这为问题排查和责任界定提供了全面、可靠的依据。

信息协同是团队高效运作的关键，传统实验室普遍存在资源管理分散、数据壁垒严重的问题。现在LIMS实验室管理平台通过建立统一的数据共享平台，实现基础支撑数据的全域流通，可有效避免不同化验室对同一批次原材料的重复检验，显著降低分析成本，同时加速数据传递效率，让各环节协作更顺畅。

所以说只简单的使用AI人工智能并不难完全让实验室在新规下达到要求，一定要借助白码LIMS实验室管理平台为实验室解决数据孤岛的问题，支持人工智能实验室体验LIMS+AI，也为后期的责任划分以及溯源提供数据支持。

AI人工智能并非魔法，而是数学。正如所有优秀的数学一样，它依赖于强大的输入数据。通过利用LIMS实验室管理平台固有的结构和规范，实验室可以确保生成能够使人工智能不仅成为可能，而且发挥强大作用的数据。