让实验设备
在夜里继续运行

层析纯化、稳定性考察、小试工艺开发——这些环节里，研究员的很多时间花在盯设备、抄读数、整理记录上。我们把 AI 部署进实验室现场：识别设备界面与数据，自动归集与留痕，异常提前提示，人不离场也能推进。

看交付清单说说你的场景

CHROM-01 A280 运行中

主峰已识别基线平稳无异常事件

界面示意图 / 非真实实验数据

01 / 现状

通常是卡在这几处

层析、稳定性箱体、色谱工作站的运行周期长，研究员要反复查看状态、记录读数。

读数靠手抄、记录靠整理，跨设备的批数据难以拼成一条时间线。

质量与审计要看过程留痕，人工整理既慢又难保证完整。

02 / 交付

清单按现场实际情况裁剪：先做能验收的一部分，再往上加。不做“全套打包”的空承诺。

03 / 边界

问题	我们的做法
数据去哪了	模型与规则部署在园区内，工艺参数与批数据不出网络。
会不会动到设备	只做观察者：不接入控制接口、不改原有验证状态。
出了事谁负责	判定权在研究员；AI 只做执行与建议，关键节点人工确认。
能不能被查	每一步判断与操作留痕，可按时间线回溯供质量与审计复核。

04 / 合作

05 / 联系

不用先想清楚要买什么。把卡住的那段流程说清楚，我们判断能不能做、大概怎么做、要什么条件。