国家标准计划《智能实验室 系统设计 通用技术要求》由 TC526（全国实验室仪器及设备标准化技术委员会）归口，TC526SC1（全国实验室仪器及设备标准化技术委员会智能实验室设备分会）执行 ，主管部门为中国机械工业联合会。

主要起草单位 嘉庚创新实验室 、中国检验认证（集团）有限公司 、厦门大学 、重庆凯瑞机器人技术有限公司 、中国环境监测总站 。

近年来，随着我国对科技创新的重视程度不断提高，科研投入持续增加，智能实验室的建设需求日益增长。

国内一些领先的科研机构和高校敏锐地捕捉这一发展趋势，率先开展智能实验室的建设尝试，厦门大学、华为等研究机构在智能实验室领域已达国际领先水平。

但国内实验室智能化转型仍处于起步阶段，智能实验室的建设多依赖于各机构自身的技术方案和需求。

目前，我国在智能实验室相关领域已开展部分标准化工作，如GB/T 40343-2021《智能实验室 信息管理系统 功能要求》、GB/T 39556-2020《智能实验室 仪器设备 通信要求》等现行标准，但现有标准主要针对特定子系统或局部技术要求，实验室建设仍存在系统集成复杂、数据无法互通等诸多问题，智能化水平参差不齐，影响了实验室的整体效能和资源共享。

因此，在智能实验室整体设计和建设环节，统一标准和规范的缺失成为制约行业发展的关键因素。

《智能实验室 设计与建设技术要求 第1部分：通则》国家标准的制定旨在解决当前智能实验室建设领域缺乏统一标准的关键问题。

通过建立统一的技术规范，将明确智能实验室的定义、总体架构、设计原则和设计要求，为各类实验室的智能化设计与建设提供科学、系统的指导。

标准实施后，可有效解决设备兼容性差、系统集成困难等问题，规范智能实验室的设计原则、设备配置、智能化系统配置等方面的要求，促进互联互通和数据共享，显著提升科研效率和资源利用率。

同时，作为智能实验室设计与建设的通用基础标准，该标准的制定和实施，将为后续智能实验室的设计与建筑提供统一的技术框架和规范依据，推动物理、化学和生物等各细分领域建设标准的协同发展。

同时还将带动智能实验室相关产业链的规范化发展，降低建设成本，保障系统安全，为我国科研基础设施的智能化升级提供重要支撑，对提升国家科技创新能力具有战略意义。

适用范围： 本文件规定了智能实验室设计与建设过程中的总体架构、设计原则、不同层级设计要求、运维优化体系和安全体系的技术要求。本文件适用于检验检测机构、科研与教学机构、生产和服务企业等单位的智能实验室的新建、改建和扩建。 主要技术内容： 1. 总体架构 智能实验室分为应用层、数据层、平台层、基础设施层和物理环境层，各层级通过标准化接口实现纵向贯通与横向协同，形成“环境支撑－网络传输－平台赋能－数据驱动－应用服务”的闭环体系，各层级主要包括： （1）应用层：包括实验室信息管理系统（LIMS）、智能算力调度系统、全局数据管理系统、环境监测系统、运营运维管理系统和智能空间资源管理系统，实现实验室全流程数字化管理、动态分配高性能计算与AI算力资源、数据智能治理与知识挖掘、环境智能监测与安全管控等核心功能。 （2）数据层：包括大数据和大模型，实现实验数据的采集、存储、清洗、分析与共享，为智能实验室提供数据驱动的决策支持。 （3）平台层：基于云平台、操作系统、数据库及编译器构建技术底座，通过数据治理、大模型开发和多协议互通机制，实现多源异构数据的标准化治理、知识挖掘及AI模型全流程开发等数据智能处理，以及系统互联互通。 （4）基础设施层：通过构建数字基座与科学装置的协同网络体系，实现实验设备、计算资源与存储系统的实时互联；支持异构数据融合处理能力，支撑多模态数据的统一接入与智能分析；赋能自动化实验流程，通过算力－设备协同实现智能机器人操控、仪器联动等无人化操作。 （5）物理环境层：对实验室的温度、湿度、空气质量、噪音等环境参数进行实时监控与调节，实现智能实验室环境参数的智能管控。 2. 设计原则 智能实验室的设计与建设应以“智能化、模块化、可持续性”为核心，通过人工智能、物联网、大数据、云平台及大模型等技术实现实验室设备、环境、数据的全流程自动化管理与协同优化。总体目标包括：高效性、安全性和可扩展性。智能实验室的设计、建设、管理和运行应符合质量、环境、职业健康安全管理体系（QEHS体系）的要求。 3. 应用层 智能化系统包括实验室信息管理系统（LIMS）、智能算力调度系统、全局数据管理系统、环境监测系统、运营运维管理系统和空间资源管理系统，具有实验室全流程数字化管理、动态分配高性能计算与AI算力资源、数据智能治理与知识挖掘、环境智能监测与安全管控等核心功能。 （1）实验室信息管理系统：应符合GB/T 40343-2021要求； （2）智能算力调度系统：应实现异构计算资源的统一纳管与智能分配，通过动态任务调度和弹性伸缩技术，显著提升算力利用率和实验效率； （3）全局数据管理系统：应构建多模态数据的标准化存储与治理体系，实现数据全生命周期管理和跨系统共享；通过智能分类、元数据追溯及分级存储，确保数据安全可靠，为智能分析提供高质量数据资产。 4. 数据层 智能实验室数据集宜实现全生命周期结构化管理，包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据使用、数据交换、数据销毁。 5. 平台层 平台层基于操作系统、数据库、编译器以及云平台构建技术底座，通过数据治理、大模型开发和多协议互通机制，实现多源异构数据的标准化治理、知识挖掘及AI模型全流程开发等数据智能处理，以及系统互联互通。 （1）操作系统：应支持智能化任务（如数据分析、设备控制）的设备控制及多任务、多用户的访问，应确保系统稳定和安全。 （2）数据库系统：应支持多种数据模型，包括关系型数据库、时序数据库和图数据库，以满足不同实验数据的存储需求。同时应具备SQL查询优化、分布式查询等能力，保障大规模实验数据分析的性能要求。 6. 基础设施层 （1）数字基座包括高性能计算、AI计算和高性能存储，实现实验室多源异构数据的统一接入、存储、处理与分析，支撑决策智能化与自动化应用。 （2）实验仪器、自动化装置、智能机器人等实验设备的配置应遵循“智能化、互联化、模块化”的设计原则。 （3）智能实验室网络系统应构建高可靠、低时延、全互联的通信架构。 7. 物理环境层 （1）总平面：智能实验室总平面设计应以“数据流最优化”为核心原则。 （2）总体布局：以数据流优化为核心，采用模块化、可重构的布局设计，支持设备、通风、供能网络的灵活调整。 （3）环境控制：使用环境监测系统对实验室温湿度、空气质量、噪声光照实施监控，能够动态调节，具备应急响应功能。 8. 运维优化体系 智能实验室应建立运行运维优化体系，遵循“全生命周期管理、数据驱动决策、智能协同管控”的原则，构建覆盖基础设施、设备运行、数据资源及人员管理的多维度运维体系。 9. 安全体系 智能实验室应制定完善的安全管理制度，宜覆盖消防安全、数据安全、系统安全、信息安全等保护措施，确保人员、设备、数据、环境的全生命周期安全。