北京戴纳实验科技推出全自动运行黑灯实验室

全程无需人工干预、由人工智能独立完成实验操作的实验室，已经在北京戴纳实验科技股份有限公司进入实际运行。这种被称为“黑灯实验室”的设施，将以往仅存在于科幻场景中的科研形态带入现实。

从概念到落地：实验流程重构

黑灯实验室的核心特征在于全链条无人化。从样本处理、试剂配置，到数据采集与分析，均由AI系统自主决策执行。这一模式直接改变了传统实验室依赖大量人工重复操作的架构。

在该实验空间内，设备全天候自动运转，外部人员无需进入即可获取实验结果。

黑灯实验室的词义解释

“黑灯实验室”是指能够在关闭照明状态下持续运行的实验环境。其运行不依赖现场人员值守或视觉监控，而是通过程序化指令和自动控制系统驱动所有仪器。正因如此，实验可以在无光源的条件下开展，这也是该名称的由来。

北京戴纳实验科技股份有限公司专注实验科技领域，此次部署的黑灯实验室将AI决策、自动化执行与远程管理集成，标志着其研发基础设施向智能化迈出一步。

业界观察人士指出，当实验活动不再受限于人力周期，单位时间内的试验频次与数据产出量可能实现提升，进而加速基础研究到应用转化的进程。

戴纳科技提出“AI+黑灯实验室”概念 推动科研从经验驱动转向智能驱动

科研工作的组织方式正在出现新的探索方向。戴纳科技提出的“AI+黑灯实验室”概念，将全天候自动运行实验系统与人工智能决策进行结合，试图改变长期以来以人力经验为核心的实验室操作模式。

全天候无人实验系统定义

“黑灯实验室”是对一类全自动运行实验室的概括。这类系统能够在无人工值守、无持续光照的环境下自主完成实验流程，实现24小时不间断运转。

黑灯实验室将科研人员从大量重复性操作中剥离，使其不再承担“流水线工人”式的职能。

戴纳科技的角色与概念拆解

戴纳科技作为该概念的提出方，将人工智能技术嵌入黑灯实验室的底层运行逻辑。其路径是让AI承担实验设计、参数调整和结果判定等原本依赖研究者个人经验的环节。

在该模式下，实验流程由预设算法动态调控，人员介入大幅减少。科研者的工作重点从手动操作转移到提出科学问题与解读创新结果。

• AI负责实验过程控制与数据解析
• 黑灯实验室提供无人化硬件执行平台
• “经验驱动”让位于“智能驱动”范式

基于这一转变，实验室产出效率有望提高，人为操作差异带来的误差可能降低。对化学合成、生物检测等高度依赖标准化操作的领域而言，无人系统的引入或将直接缩短研发周期，并提升数据可复现性。

北京戴纳实验科技展示丙烯腈黑灯实验室方案

6月11日，北京戴纳实验科技股份有限公司在丰台区就其为客户设计的丙烯腈黑灯实验室进行了介绍。该实验室方案聚焦传统科研实验中繁琐、重复及存在风险的环节，尝试通过技术手段改变既有操作模式。

从重复性劳动到自动化运行

在传统科研场景中，实验人员需长时间投入检测、记录等基础工作，部分操作还伴随直接接触危险物质的风险。北京戴纳此次公开的方案，通过引入高度自动化系统，可使实验室在无人值守甚至黑暗环境中持续运转。

黑灯实验室是指无需人员现场操控，依靠预设程序与智能设备即可完成实验流程的空间。其运行状态对光照没有依赖，设备可自主执行取样、分析、数据回传等步骤。

素材中提及，这类设计将科研人力从重复性束缚中释放出来，有关人士解读，这一路径有助于提升实验效率并降低人员面临的潜在安全威胁。同时，面向特定客户的实验室交付，或将为同类需求提供可参考的技术样板。

北京戴纳实验科技股份有限公司工作人员当日向在场记者展示了丙烯腈黑灯实验室的相关设计方案。

自动化智能化技术催生科研生产新图景

实验室与生产车间正在经历一场由机械臂与人工智能驱动的运行模式变革。当物理操作由自动化设备承接，流程判断交由算法完成，传统依赖人工值守与经验积累的作业形态开始转向高度自主化运转。

“黑灯”场景下的运营逻辑

所谓“黑灯”并非指完全无光环境，而是一种对无需人员常驻、设备自主运行的自动化场景的形象描述。在此类场景中，机械臂承担物料抓取、转移、装配等物理操作，其动作通过预设程序与实时传感反馈实现闭环控制。

人工智能则扮演经验判断与技术决策的角色。通过对工艺参数、环境变量与历史结果的学习，系统可自主调整流程节点，替代原本需要资深技术人员依据直觉或计算进行的干预动作。

业内人士指出，这一组合使实验室与产线具备了全天候连续作业的能力，同时降低了人为误差对结果一致性的影响。

产业应用的双层延伸

当前这轮自动化升级的覆盖范围已从单点工序延伸至全链条。在实验室环节，样本前处理、反应体系构建、数据采集与分析均可由自动化工作站串联完成，形成“设计-执行-输出”的闭环。

生产能力层面，智能化排产系统连接上游研发数据与下游制造单元，使工艺切换与参数调优不再依赖停工调试。机械臂与AI的协同让产线在品种切换时保持运行连贯性。

路径指向与逻辑推导

这一转变所指向的，是对实验室功能与生产车间角色的重新定义。科研场所逐渐演变为数据生成与验证的高通量平台，而工厂则向可快速重构的柔性制造系统靠拢。

基于当前素材所呈现的技术投入趋势，市场层面或将面临研发周期压缩与批次一致性提升带来的交付模式调整。当实验通量不再是瓶颈，成果转化的节奏亦可能随之发生变化。

新华社音视频部完成报道制作 刘洋等三名记者参与

新华社音视频部近期制作完成一则报道，该报道由记者刘洋、鲍赫、郭琳共同参与采制。

制作团队构成

根据披露的信息，本次报道的记者团队包括刘洋、鲍赫、郭琳三人。记者通常指新闻机构中从事信息采集、采访和报道的专业人员。

新华社音视频部是新华通讯社下属的业务部门，主要负责音视频形态的新闻内容生产与传播。

报道具体内容与发布时间尚未在现有素材中进一步说明。