从样本接收到数据入库，AI 智能体如何重塑实验室全流程调度
华大基因的实验室每天处理海量样本，涉及样本接收、文库构建、上机测序、生信分析、报告生成等十余个环节。传统模式下，样本排程依赖人工判断设备空闲度和试剂效期，测序质控需要逐批人工核查 Q30、产量、错误率等指标，设备维护等到故障发生后才被动响应。
任何一个环节出现异常，都可能导致批次失败、数据返工、交付延迟。
AI 智能体不是独立运行的软件模块，而是嵌入 ZLIMS、ZTRON、Smart Lab 等生产系统的"流程协同层"。
智能体实时读取设备状态、样本流转、质控指标和算力负载，在每个环节做出调度建议或自动执行决策。
根据样本类型、试剂库存、测序仪空闲度和交付时间要求（TAT），自动规划批次编排。当某台 DNBSEQ 测序仪出现流动槽异常，智能体会重新分配待测样本到其他设备，避免产能空转。
持续采集 ZLIMS 和 Smart Lab 中的设备日志、环境温湿度、试剂消耗速率等数据。当监测到异常趋势时，提前触发预警，安排维护窗口，而非等到设备停机后被动抢修。
在实验 QC 环节，自动监测样本浓度、片段长度、污染指标。一旦发现批次级异常，立即暂停后续流程，通知质控人员复核，防止不合格样本流入测序和分析环节。
实时监控 Q30 比例、数据产量、碱基错误率、流动槽利用率等关键指标。当某项指标偏离预设阈值时，智能体自动标记异常 run，判断是否需要重测，并生成质控报告供主管审核。
在 ZTRON 平台上，根据项目类型（WGS/WES/Panel/单细胞）自动选择生信分析管线，分配 GPU/FPGA 加速资源，记录软件版本和数据库版本，异常任务自动重跑。
AI 智能体在实验室生产全链条中的嵌入位置和对应职责
| 生产环节 | 智能体角色 | 核心能力 |
|---|---|---|
| 订单创建 | 项目方案智能体 | 根据病种、样本量、预算、医院能力推荐检测路径 |
| 样本接收 | 样本核验智能体 | 自动识别缺失字段、异常采样、运输风险 |
| 排程 | 实验调度智能体 | 根据通量、设备、试剂效期、TAT 自动排批 |
| 实验 QC | 质控智能体 | 监测浓度、片段长度、污染、失败批次 |
| 测序 | 上机监控智能体 | 监测 Q30、产量、错误率、流动槽利用率 |
| 生信 | 管线调度智能体 | 选择管线、分配算力、记录版本、异常重跑 |
| 运维 | 设备维护智能体 | 根据日志预测故障、提醒耗材和维护 |
| 数据 | 数据合规智能体 | 判断数据分类、授权范围、出境风险和审计记录 |
华大基因 SIROmics 方案的实际数据表明，AI 智能体与自动化设备协同后，传统工作流中的人工干预大幅下降。
这意味着实验人员不再需要花费大量时间在重复性的排程、质控核查和异常排查上，而是将精力集中在结果解释和质量决策等高价值环节。
在感染防控场景中，SIRO 平台可将样本处理、建库、测序、生信分析和报告生成整合到 2–8 平方米的紧凑空间内，实现"样本进，报告出"的一站式病原检测。
每个环节都有明确的 SOP、质控规则和输出指标，智能体可以基于规则做出准确判断。
一批测序失败可能浪费数万元试剂和数天时间，智能体的实时监控和提前预警价值显著。
ZLIMS、ZTRON、Smart Lab 等系统已经实现了设备状态、样本流转、质控数据的实时采集，智能体有充分的数据输入。
智能体的每个调度建议都记录在系统中，支持事后审计和复盘。
传统人工调度模式 vs AI 智能体调度模式
智能体的价值不只是自动化某个单点环节，而是把样本流、设备状态、质控指标、算力负载、试剂库存等分散信息整合成全局视图。
当多个环节同时出现约束条件时——比如某台测序仪需要维护、某批次试剂即将过期、某个项目 TAT 紧急——智能体可以在全局范围内做出最优调度决策，而人工调度往往只能在局部信息下做出次优选择。
这正是华大基因从"集中大生产"升级为"分布式智能生产网络"的关键能力。中心实验室继续承担规模化高通量项目，院内本地化方案通过 SIROmics 实现数据安全和快速周转，而 AI 智能体则是连接所有生产节点的调度中枢，让整个实验室网络像一个有机体一样协同运转。
资料来源：深圳华大基因股份有限公司《2025 年年度报告》、BGI Genomics SIROmics 发布材料、MGI ZLIMS/ZTRON/Smart Lab 产品文档。