引言
人工智能不再是科学中的未来概念，它已成为当下的迫切需求。在药物研发、生物技术创新和材料科学的交汇点上，人工智能正在重塑可能性的边界。这场变革的核心是 Revvity Signals，它提供集成信息解决方案，将人工智能的承诺转化为日常科学优势。
人工智能不仅仅是附加功能，它正被嵌入到 Revvity Signals 的解决方案中，指导药物发现、简化实验流程并提升研究人员的生产力。本文将探讨人工智能在科学研究中的现状 ，Revvity Signals 如何推动这一演变，以及随着科学智能和数字工具的融合，未来将有何发展。
1. 从数字化转型到人工智能融合
正如早期的数字解决方案曾取代纸质工作流程一样，当今的进化是将智能直接注入科学软件。
Revvity Signals 不仅仅是集成 AI，它采用“AI 优先”的理念。生成式 AI 和大型语言模型（LLMs）被嵌入到 Signals One™中，以支持：
• 快速总结科学文献和标准操作程序
• 自然语言查询和结构化数据的语义搜索
• 智能自动化常规任务，让研究人员专注于更高价值的工作
这些工具将文档和沟通从过去的手动、易出错的流程转变为研究生命周期中高价值、自动化的步骤。好处是什么？更快的洞察力、更少的错误和更智能的数字实验室。
2. 用专业 AI 应对科学复杂性
当今科学家的需求远不止简单的自动化。这就是为什么 Revvity Signals 专注于特定领域的 AI，而不是完全依赖通用模型。
开发中或已具备的关键功能包括：
• 评估抗体可开发性的 AI 工具
• 推荐催化剂、溶剂和条件的化学反应推荐引擎
• 由 AI 驱动实时仪表板，帮助优先考虑可行的设计候选者
• 分子合成和药物结合的预测模型
这些不是抽象的原型——它们已嵌入到 Revvity Signals 解决方案中，使实验室科学家无需专门的人工智能培训即可使用。
结果是什么？ 人工智能现在变得可用、可操作，并且直接影响每个步骤——从分子构思到候选物优化。
3. 为人工智能准备的研究解决方案构建
成功采用 AI 的最关键推动因素之一是干净、结构化且互联的数据 。AI 的好坏取决于其学习的数据。Revvity Signals 深刻理解这一点，并将数据的 AI 适用性作为其战略的核心支柱。
该方法包括：
• 跨实验室系统统一数据模型，支持插件本体
• 与电子实验笔记本和第三方数据源的数据互操作性
• 跨工具和工作流程的实时同步
• 嵌入式 AI 驱动的异常检测和安全协议
通过确保研发中的数据不仅数字化而且结构化以适应机器学习，Revvity Signals 使得将人工智能有意义地应用于发现的所有方面成为可能。
4. AI 作为协作和运营优势
AI 不仅改变了科学家的工作方式，也提升了科学软件公司运营和用户支持的水平。
Revvity Signals 在内部使用 AI 进行：
• AI 驱动的客户支持工具 ，提供快速、具有上下文感知能力的协助，并支持高效自助服务。
• 销售与 RFP/RFI 支持 ，提升与客户需求的契合度，并加速互动。
• AI 增强的知识获取和入职培训 ，帮助用户和团队快速找到相关信息并迅速上手。
这种全面的 AI 部署 ，无论是在幕后还是在面向客户的工具中，都确保了更顺畅的客户旅程——从试用到培训再到转型。并且，所有内容都建立在安全、可扩展的云基础设施之上，协作无缝，使全球团队能够跨越时区和学科进行创新。
5. 展望未来：科学领域 AI 的下一步是什么？
随着 AI 浪潮持续高涨，Revvity Signals 看到了未来在更加深入的专业化 ：
• 科学辅助工具和代理 ，帮助科学家解读结果和生成假设
• 动态仪表盘 ，根据实验室活动实时调整
• 个性化 AI 模型 针对实验室自身的实验历史和数据进行微调
• 长期目标不仅是更快地开展科学，更是更好地开展科学。更具可重复性。更具可解释性。更具协作性。
随着数十亿美元投入用于生命科学领域的 AI，关键的不同之处将在于解决方案能够 结合易用性、准确性和领域知识 ——而 Revvity Signals 正是在这方面引领潮流。
结论
人工智能在科学研究中的应用已从愿景走向实践，而 Revvity Signals 正在塑造这一未来的面貌。通过将生成式和专业人工智能模型嵌入全球研究领导者已信赖的解决方案中，Revvity Signals 正帮助团队：
• 更快地捕捉洞察
• 减少枯燥和重复性工作
• 加速发现时间线
• 解放他们的数据力量
AI 的真正承诺并非为了自动化而自动化，而是帮助科学家专注于真正重要的问题。Revvity Signals 正证明，凭借合适的工具和愿景，AI 可以成为突破性研究的真正伙伴 。