前言
在人工智能技术日新月异的今天，科研领域也正在经历一场深刻的变革。AI技术的广泛应用，不仅将改变科学研究的方式，也将对科学仪器行业产生深远的影响。
近日，发布了新年第一篇文章：
《
AI到底会如何改变科学仪器行业
》
，收到了很多朋友的私信，大家非常关注一个问题：
科研领域广泛使用deepseeek类的人工智能之后，
AI的虚拟智能会不会大量取代科学实验？
科学仪器的需求量未来是会增加呢，还是会减少呢？
对于这个话题，我和倪璐敏进行了深入的讨论，我俩并没有形成完全一致的结论，最终决定使用辩论的方式来分享我们对于这个话题的思考，希望得到大家更多的观点。
正方观点：AI增加科学仪器需求量
1、AI需要大量高质量的训练数据
→
数据采集需求激增
→
科学仪器需求增加
AI 模型，尤其是深度学习模型，对海量、高质量、多样化的数据有着迫切需求，以提升其准确性和泛化能力。这使得数据采集需求激增，进而带动科学仪器需求增长。例如，在生物医药领域，AI 驱动的高通量药物筛选需要大量实验数据，自动化液体处理机器人和质谱仪等设备需求显著上升；在天文学中，AI 处理射电望远镜的海量数据，需要更多高性能传感器和存储设备。
2、AI赋予科学仪器智能化灵魂→仪器设备替代和更新需求增加
如同智能手机全面淘汰传统手机一样，随着科技进步，手机并没有消失，随着手机性能的提升以及应用的拓展，需求量反而出现了巨幅上涨。同样的，以前的科学仪器大部分是单机的，没有系统性思考能力的。AI的引入将使仪器能够实现自动化操作和智能分析，大大提高实验的效率和准确性。
AI与仪器深度融合催生新一代设备需求。
未来，
AI将赋予科学仪器以灵魂，更智能化的AI科学仪器将逐步取代传统科学仪器，这将是一个巨大的市场需求量。
例如：谷歌研发的增强现实显微镜，通过AI实时识别细胞结构，需要集成高分辨率摄像头和边缘计算模块，带动硬件升级需求。美国Argonne国家实验室的AI优化同步辐射光源（APS-U），通过AI调整光束参数，推动更复杂光源设备的部署。
3、AI推动科研效率提升→催生更高精度、更复杂
、
更广泛
的研究目标→需要
更多、
更先进的
科学
仪器支持
AI 通过智能化数据分析和实验设计，快速筛选有潜力的研究方向，提升科研效率，催生更高精度、更复杂、更广泛的研究目标，需要更多先进科学仪器支持。这些先进仪器能提供更精确数据，帮助科学家理解复杂科学现象，从而催生更大、更广泛的科研实验需求，增加科学仪器使用量。
4、AI
跨学科研究加速
→
扩展科学仪器应用场景
→
跨领域科学仪器需求增加
现代科学研究呈现跨学科特点，DeepSeek 这类人工智能技术能整合不同学科数据和知识，打破学科壁垒。如生物医学研究中，将多学科数据融合分析，揭示更深层次科学规律。同时，AI 降低科研门槛，吸引更多非专业团队进入科学领域，扩大仪器使用场景，增加跨领域科学仪器需求。
反方观点：AI减少科学仪器需求量
1、AI的
智能
模拟和优化
→
虚拟实验替代物理实验
→减少实验次数→降低仪器使用频率
AI 的先进模拟和优化算法能精准预测和调整实验方案，减少实验次数，降低仪器使用频率。例如，在化学合成实验中，AI 模拟不同反应条件下的产物生成情况，帮助选择最优实验路径，避免大量重复性和低效实验操作。AI 仿真技术减少对实体仪器的依赖，如计算化学中，AI 分子动力学模拟可预测蛋白质结构，减少冷冻电镜的使用频次。未来的实验将更多从大量的探索型实验变成验证型实验。
2、AI+自动化赋能
提升单台设备效率→减少重复购置需求
随着 AI 技术发展，科学仪器智能化水平提升，通过 AI 算法实现自动化操作和数据分析，显著提高单台设备工作效率。如某高端质谱升级为AI +自动化+科学仪器的解决方案后，可实现 24 小时连续工作，实时给出实验结果并调整实验方案，工作效率至少提升 200%（相对于人工操作），换而言之，1台AI自动化质谱=3台传统质谱，减少实验室对多台重复设备的购置需求，从而降低科学仪器需求量。
再比如：
如果
基因测序仪结合AI算法优化读序流程，缩短单个样本检测时间，那么客户完成同样的任务量，可能会降低实验室采购总台数。
3、AI促使教育模式发生改变→离散的、重复的基本实验减少→传统科学仪器需求
减少
AI 的发展正促使传统教育模式发生根本性变革。在教育领域，AI 的高效模拟和数据分析能力，使得离散、重复的基础实验正在逐渐失去其重要性。这些实验曾是培养学生实践能力的关键，但如今 AI 能够更高效地完成这些任务，提供更精准的数据和分析结果，从而减少了对传统实验的依赖。
AI 通过模拟实验，快速生成大量数据，帮助学生理解复杂的科学概念，而无需进行繁琐的重复实验。因此，
现有的很多低水平的、离散式的、重复性的基本实验操作可能不再需要，因而，基本实验工具的需求也会因此而大幅减少。
AI给科学仪器带来的结构性机会
除了以上观点，我们还讨论了，
科研效率的提升到底是会增加实验需求，还是减少实验需求呢？
似乎在不同的阶段，不同的领域有着不同的答案。
还有，AI对于科研效率的极速提升，会不会促使人类有更多精力进军更广泛的科研领域，从而催生更多新的科研需求？
与之同时，AI会不会加速科研资源的集中，科研机构也将呈现马太效应？人类出于科研成本和效率的考量，离散型的科研模式会不会逐渐淘汰？而中央厨房式的集约式的研发模式成为社会的主流？也就是随着AI的发展和应用，人类不再需要那么多的研发机构和研发实验室？
这些猜想是否会真实的发生，AI对于科学仪器需求的影响是利大于弊，我们确实很难准确预判，但有一点是非常明确的：AI一定会推动大部分科学仪器的技术升级，推动科学仪器行业的进步。
基于进化风暴对行业的理解，我们预判，AI时代科学仪器行业，大概率会呈现出结构性分化的特点：
