摘要：样品在检验检测过程中均涉及接收、标识、领样、流转等复杂环节与流程， 需消耗大量人力和物力。智能机器人及其管理 系统的应用有助于实验室提升检验检测效率、节约管理成本。分析了智能机器人在检验检测实验室的应用需求和发展前景， 阐述 了样品流转配送机器人、自动化仓储机器人等智能机器人在检验检测实验室的应用现状， 概括了机器人定位、感知、规划、人机 交互等关键技术， 总结了检验检测实验室用智能机器人存在问题和挑战，提出了构建生产企业+ 高校/研究院所+ 实验室的联合研究 开发团队， 开展实验室需求痛点分析和关键技术难题攻关， 形成“产学研用”深度融合发展的思路， 加速智能机器人在检验检测 实验室的应用推广， 为智能机器人产业发展提供参考。

　　关键词：检验检测实验室； 智能机器人； 管理系统；样品流转； 自主作业

　　0    引言

　　产品检验检测为确保产品质量水平、促进行业健康  发展、维护消费者权益提供了重要支撑。2022 年 8 月， 国  家市场监管总局印发了《“十四五”认证认可检验检测发  展规划》， 提出必须推动认证认可检验检测走高质量发展  之路， 推动检验检测仪器设备高端化发展，加强数字化、 智能化检测技术装备研发应用[1]。检验检测实验室日常工  作中涉及被检样品的接收、标识、领样、流转等复杂环节  与流程，消耗大量人力物力，影响了检验检测效率。智能  机器人及其综合管理系统结合了自动化、智能化、数字化和信息化等优势，将其应用到检验检测实验室，将减轻检 验检测人员压力，提升检验检测效率和管理技术水平[2-3]。 

　　1   智能机器人在检验检测实验室应用的需求和发展前景

　　检验检测认证行业在社会需求和政策支持下迎来飞  速发展，《“十四五”认证认可检验检测发展规划》 中指  出， 预计到 2025 年， 获得资质认定的检验检测机构数量  将增加到 55 000 家，对外出具检验检测报告数增加到 7.9  亿份[1]。市场和体量增加的同时需要在检测能力、检测效  率、检测效果、公信力等多维度实现跨越式提升。检验  检测实验室面临仪器设备种类繁多、样品流转流程复杂、实验室管理压力不断增加等问题，提高了运营成本、影响了  检测效率、制约了实验室发展，实验室自主送样、智能化仓  储、自动研磨切割、自动分拣、智能化消防巡检、自主消  杀、废样回收、留样管理等自动化、智能化水平急需提升。

　　随着人工智能和现代控制技术的发展， 机器人的智  能化水平获得飞速提升， 智能机器人具备自主充电、自  主定位导航避障、自主监测效果等自主作业能力[4-6]。各  类信息化和智能化管理系统， 如医院信息系统 HIS 和实  验室（检验科） 信息系统 LIS[7] ， 数字化工厂的 PLM 和  ERP 软件， 以及数据中心的云管理平台等， 在提升业务  全流程管理管控效率和能力已得到充分验证和广泛应用。 若将智能机器人与智能化管理系统结合应用到检验检测  实验室中，将极大提升检测效率和管理水平[8]。

　　2   检验检测实验室智能机器人应用现状

　　2.1   检验检测实验室概况

　　随着市场的发展、新兴产品和技术的进步、监管法  规的调整等， 检验检测机构类型、实验室类型及检测行  业类型也呈现出更多的种类和动态变化。实验室可分为  疾病防控实验室、生物安全实验室、出入境检验检疫实  验室、分析测试中心实验室、教学系统实验室等。各种  类型实验室的仪器设备、安全要求和环境要求存在明显  的差异。以生物安全实验室为例， 其分为 P1 、P2 、P3、 P4 四个等级， P4 实验室隔离和防护等级要求极高， 生物  安全实验室在设计上的核心是动态隔离， 强调就地消毒， 重视洁污分流， 防止意外扩散， 需要适度洁净[8]。实验  室检测检测行业覆盖建筑、材料、环保、食品、机动车、 化妆品、特种设备等行业， 包含消费品、电子电器、纺  织服装、药品、材料、软件及信息化等产品，种类繁多。 

　　2.2   智能机器人应用情况

　　虽然检验检测实验室类型繁多， 涉及的检测设备和  方法存在差异， 但都涉及样品的流转以及实验室安全， 且检测周期均包含样品接收、标识、配送、仓储、检验、 回收、退样、留样、报告、消杀等关键环节[9]。因此针  对相应的环节开发了不同类型的智能机器人， 主要包括  样品流转配送机器人、自动化仓储机器人、协作机器人、 安防巡检机器人、消毒机器人等。

　　2.2.1   样品流转配送机器人

　　样品流转贯穿实验始末， 实验室具有样品量大、消 耗时间多、配送差错易发的环节， 且该项工作属于重复 性强的体力劳动， 附加值不高， 采用人工配送导致人力 成本攀升， 影响实验人员工作效率[10]。如图 1 所示， 配 送机器人执行样品处理过程配送、废样回收、退样和留 样等环节， 并能通过管理系统实现全靠流程样品流向可 追溯[11]。配送机器人较为成熟且应用广泛， 针对不同类 型的实验室和检测样品， 已出现不同的机器人应用。迅 蚁科技研发的无人机系统从浙江省血液中心运送血制品到浙大二院滨江院区， 与人工相比，在一天的不同时间点， 无人机送血可以节省 15.98~4.28 min[12]。在金域医学检验  实验室内部，轮式移动配送机器人则实现检测标本的跨楼  层快速运转与配送。在广东质检院总部，来自赛特智能 B  系列物流配送机器人用于纺织品、电子电器等样品的配  送。配送机器人的应用为各实验室解决了配送相关问题。  

　　2.2.2   样品自动化仓储机器人

　　检验检测实验室的样品库、暂存间和留样间内各类  样品差异巨大，因此实验室内的样品收发、管理、使用难  度较大，并且会出现人工及管理成本高、出错率大以及效  率低下等问题。智能仓库技术的研究及应用能够解决部分  问题，但因抓取设备末端夹爪尺寸固定等约束，难以实现  样品全自动收发管理。仓储机器人配合智能仓储管理系统  可实现样品收发、全流程管理一体化，以及综合运营分析  和辅助决策。仓储机器人包含智能控制系统、信息管理系  统、运动执行系统等子系统，其核心执行系统包括货叉、 滚筒、提升和行走机构、机械臂等[13]。结合数字化管理系  统， 可对样品进行全生命周期的管理与数据分析。目前  在检验检测实验室已知的仓储机器人实际应用案例并不  多， 仓储机器人现主要应用于电商仓库、大型汽车生产  线等场景。可针对检验检测实验室做对应的方案设计。

　　2.2.3   实验室机械臂协作机器人

　　实验室内部普遍具有环境狭小、实验操作重复性强、 操作精细度高等特点，部分行业实验室的作业还具有较高  的感染和爆炸风险。如图 2 所示， 机器与人协作完成实  验，能有效提升整体效率，减少感染风险、降低工作负荷  和潜在风险等。丹麦 Gentofte 大学医院的实验室利用优傲  机器人公司的协作机器人自动识别血液样品的瓶盖颜色和  扫描条码信息，并抓取血液样本并放置到指定仪器进行离  心和分析，该方案使医院每天处理的样本量增加 20%[14]。 在食品检测实验室，对食品进行包装开袋、切片等前处理  工作会占用大量的实验人员工作时间，影响实验室技术团  队的集中精力进行检验科研能力的提升；在药检所，实验  室工作人员需要对糖浆、口服液等进行开盖、倾倒等工  序，且要保障倾倒量精准，这对实验人员的操作熟练度要  求很高，要保持手稳及实验经验熟练；在纺织品实验室， 则需要对样品进行分区域裁剪和取样检测。在以上场景  中，样品个性化特征和工序差异非常明显，协作机器人的  引入可以替代部分重复性强、耗时长且附加值低的工作。 该类场景对协作机器人机械臂的精准识别与定位、精准运  动控制能力、机器人管理系统与业务场景的适配能力要  求也更高， 目前尚没有统一机器人可以满足普适性需求。   

　　2.2.4   实验室安防巡检机器人

　　实验室安全事故可能会造成人员、财产、实验进度 与实验成果的多重破坏。人工巡检方式虽然可以达到安 全管理的效果， 但人力成本消耗大， 附加值低； 对于通宵监测现场及定期仪表读数等类型工作， 受人为乏困和  疏忽等因素影响较大， 巡检效率低。安防巡检机器人可  执行监控、巡逻、防火、防化、防爆等危险工作并及时  预警， 可有效降低成本， 其一致性、稳定可靠性、以及  维护管理方面优势明显， 具有广泛的应用价值。部分场  景中， 巡检机器人也加入了远程遥控、视频传输、人脸  考勤等功能， 满足实验室安防巡检的多样化管理需求[15]。 安防巡检机器人包括导轨巡检机器人、轮式移动巡检机  器人、履带式巡检机器人等类型。导轨巡检机器人在超  大型空间的实验室，例如大型电缆和设备检测实验室，更  适合顶部或空中架设导轨的巡检方案，将机器人布置在轨  道上实现自动循环巡检。 2006 年加拿大水电研究院生产  的 LineScout[16]巡检机器人， 能够在带电导线上工作， 其  可进行可见光和红外视频的检测，并且可以通过自带的机  械臂进行巡检场地的一些额外工作， 比如测量电阻和设  备拖回。 2008 年， HiBot 公司和东京工业大学开发的 Ex ‐  pliner[17]遥操作机器人。该机器人在 500 kV 及以上的传输  线上用双线结构检查和穿越障碍物。国内杭州大数云智推  出了具有设备检测、故障诊断、风险预警、智能控制、智  能化运维的轮式智能巡检机器人和挂轨巡检机器人，可以  满足大部分的实验室的日常巡检工作。随着实验室安全受  到管理者和一线人员的重视，安防巡检机器人在智能化进  程中凭借自身优势，快速进入发展新阶段，在各行业的检  验检测实验室中，应用场景逐渐拓宽，前景十分广阔。

　　2.2.5   智能消杀机器人

　　在新冠疫情及后疫情时代， 公共卫生事件引发更大  关注和重视， 检测实验室内的环境空气消杀和物表消杀  要求， 被提升到更高维度[18]。智能消杀机器人通过 24 小  时作业， 并集成多种消杀方式， 可有效辅助实验室消杀  需求。在河北医科大学国家公共检测实验室， 来自赛特  智能的消杀机器人对核酸标本检测实验室进行全方位 24  小时消杀。该机器人集紫外消杀、过氧化氢干雾消杀和  机器人自身消杀功能于一体， 具备大容量储液箱， 配备  温湿度传感器和有效因子浓度传感器， 实时自主消杀。 天津理工大学研究团队设计的实验室智能消毒机器人依  托视觉识别进行路径规划[19] ，该机器人设计了灵活的麦  克纳姆轮底盘，其采用水泵模式的自动喷洒消毒液结构， 搭配的摄像头识别及漫反射传感器相融合的避障感知系统， 操作人员可远程下达消杀指令。目前市场上已出现 同时具备清洁、洗拖地和消杀于一体机器人， 能满足地 面清洁消杀和环境空间的消杀。这种多功能于一体且成 本可控机器人得到市场的普遍认可。

　　3   检验检测实验室智能机器人关键技术

　　3.1   精准定位和智能感知

　　机器人定位和感知是实现可靠任务操作的基础。其 中机器人定位主要基于传感器的测量值来估计机器人位 置状态， 机器人定位是实现机器人自主运动的基础。同 时 定 位 与 地 图 构 建 （Simultaneous Localization and Map ‐ ping ，SLAM ）技术作为机器人定位的主流方法， 获得大 量的研究并在机器人上广泛使用。在当前阶段， SLAM 技术主要解决复杂环境下的适应性问题[20]。对于检验检 测实验室等室内环境， 基于全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System ， GNSS） 的全局定位方法由于 信号缺失而无法使用， 因此更多通过惯性测量单元（Iner‐ tial Measurement Unit ， IMU） 和其他传感器的融合使用 来实现定位， 常见的融合系统有激光惯性系统[21]、视觉 惯 性 系 统[22] 、 激 光 视 觉 惯 性 系 统[23] 、 UWB 惯 性 系 统 等[24]。典型的 SLAM 架构如图 3 所示。

　　机器人感知是通过各类传感器的测量和算法分析， 获得机器人周围环境特征，是机器人规划和控制的重要信  息输入[25-26]。移动机器人一般采用双目视觉传感器、激光  雷达传感器、超声波传感器感知环境信息。其中双目视觉  传感器能够同时获取空间物体的位置、外观、表面纹理， 通过深度学习识别和跟踪算法的处理后获得物体属性[27]。 激光雷达和超声波传感器能够获取物体的位置， 实现良  好的避障效果[28]。在实验室操作机器人上， 通常使用视  觉传感器实现操作目标位姿的检测[29] ，使用力传感器或  电子皮肤等实现碰撞感知，从而实现高精度安全作业[30] 。 

　　3.2    自主规划和任务调度

　　由于检验检测实验室环境动态变化， 因此机器人具 有自主动态规划能力十分重要。已大量应用的机器人规划 方法有人工势场类方法[31]和以快速搜索随机树为代表的随 机采样类方法[32] ， 以及以遗传算法、模糊算法、强化学习 方法等为代表的智能优化算法[33]等。随着人工智能技术 和算力的发展，智能优化算法的应用研究将更为广泛。

　　对于检验检测实验室大规模使用的机器人， 如配送  机器人、仓储机器人等， 可能需要多台机器人执行任务  或一台机器人执行多个任务， 其中便需要有高效的任务  调度方法， 其中集中式规划、分布式规划和集群式规划  等方法获得大量研究， 有助于多机系统工作[34-36]。此外， 由于检验检测实验室中机器人需要跨楼层运动， 因此机  器人结合电梯控制的任务调度算法也将是提升机器人智  能化程度的重要研究方向之一， 如图 4 所示。

　　3.3   人机交互和灵巧操作

　　人机交互技术是建立人与机器人信息沟通的重要桥 梁， 也是机器人由自主化向智能化发展的关键。人机交 互技术包含自然语言处理技术、肢体动作识别技术、触 觉交互技术、脑电波识别技术等。自然语言处理通过分 析操作员的语言， 提取重要的控制信息， 从而控制机器 人完成对应的任务， 主要挑战来自于需要能够在嘈杂环 境和口音等干扰下完成语言信息提取[37]。肢体动作识别 技术通过分析提取操作员的肢体动作或手势动作， 识别 操作员意图， 控制机器人完成任务， 实现人机协作的效 果[38]。为提高交互准确率， 也可以结合自然语言处理和 肢体动作识别技术， 实现多模态融合交互[39]。触觉交 互[40] 和脑电波识别技术作为近几年发展起来的新一代交互技术，若能实现重要突破，则更有利于机器人识别操作员意图， 提高交互效率和准确性。

　　机器人实现灵巧操作将有助于推广其在检验检测实验室的应用范围。检验检测试验室有大量的工作需要协同和多步完成， 因此仿人灵巧操作十分重要。如图 5 所示， 机器人实现灵巧操作的主要挑战来自于操作结构的设计、传感器灵敏度和多关节控制等[41] ，对其研究具有重要意义。

　　3.4   安全和可靠性

　　智能机器人安全可以分为机械安全、电气安全、电  磁兼容安全、功能安全、信息安全和其他安全。机器人  机械安全主要通过机器人外形、整机稳定性、零部件强  度、运动部件防护、动作连锁等避免机器人对环境物体  和人员产生机械伤害。机器人电气安全主要通过对机器  人整机、供电系统、动力系统等的安全防护避免电击、 过热、燃烧等风险。机器人电磁兼容安全通过对机器人  的辐射和抗干扰性进行处理， 保证机器人系统的稳定性  和可靠性， 以及环境物体和人员的安全。机器人功能安全通过对机器人运动、操作等有危险的功能进行防护保证 机器人本体和环境及人员的安全。机器人信息安全通过对 机器人本体、移动应用终端（App）、云平台之间的数据 传输、存储、身份认证和管理机制等进行处理，确保整个 系统数据安全和受到异常攻击时的稳定性，此外对机器人 移动应用终端（App）、机器人本体系统等涉及用户敏感 信息和环境数据（如行人、地图等） 的收集、存储、传输 等方面也进行处理，确保系统的安全性和用户数据的保密 性，使机器人满足各国家日益严格的信息安全防护要求。

　　机器人可靠性需要利用可靠性分配原理和试验规律， 对机器人关键零部件选型， 以及整机设计、加工和装配  进行系统性分析和测试， 提升机器人系统的平均无故障  时间。机器人可靠性的提升将有助于降低生产企业的运  营成本， 提升机器人应用的稳定性。

　　4   检验检测实验室智能机器人应用问题总结

　　虽然机器人的智能化水平已获得较大提高， 但是在 检验检测实验室应用中依然会出现系列共性问题。

　　一方面， 机器人本体的功能性能水平需要提高。首  先， 机器人运行的稳定性有待提升， 复杂大场景和高动  态环境下，定位导航和避障反馈机制会偶发偏移和丢失， 导致任务执行失败， 因此在大规模部署的场景中， 机器  人应能够自主学习以实现自动规划最优配送路径， 提高  配送效率。其次， 机器人感知能力需要加强， 由于室内  多采用激光雷达等传感器进行感知定位， 在在进出实验  室的玻璃门时， 激光雷达容易产生噪点， 或检测不到透  明玻璃， 存在碰撞风险， 应通过多传感器融合检测技术  确保提升机器人感知水平， 确保运行安全。再次， 在人  机交互上， 需要更加关注界面显示与信息提示的设计， 以提升使用体验， 提高运维效率， 能够在出现问题时快  速解决。最后，机器人管理系统兼容性应提高，应能更加  适应业务需要，比如样品可以送达到人并且与实验室原有  各业务系统有机结合，实现全流程数据可数字化管理。

　　另一方面， 智能机器人系统的价格成本还处于较高  位置，不利于其大规模应用推广。高端机器人价格相较于  人工成本单次投入大，目前大部分场景的机器人应用还处  在早期阶段，与客户需求的匹配度仍有差距，细分市场的  研究不够深入， 未形成超大型规模化量产， 导致成本较  高，对机器人企业自身和检验检测机构的成本压力均较大。 

　　5   结束语

　　检验检测行业的快速发展以及检验检测流程的复杂 性， 对检验检测实验室自动化、智能化水平提出了更高 的需求。智能机器人技术的发展加速了其在检验检测实 验落地。针对检验检测各个环节和实验室管理需求， 样 品流转配送机器人、样品自动化仓储机器人等产品已实 现落地并切实解决实验室问题， 有效提升了实验室的工 作效率和运营水平。通过分析智能机器人在检验检测实验室的应用需求， 总结了机器人关键技术， 包括定位、 感知、规划、调度、人机交互、灵巧操作、安全和可靠  性等。而在使用过程中， 由于关键技术未完全突破， 一  方面导致机器人产品性能水平与需求未完全匹配， 另一  方面使机器人价格居高不下，影响大规模应用推广。

　　设计出满足各类检验检测实验室深度需求的机器人， 并且以有竞争力的价格提供服务，必将得到市场的认可。 根据十四五规划以及经济社会的趋势， 检验检测行业的  万亿市场将呈现出对机器人更强烈的需求。检验检测机  构具有天然的产学研土壤， 未来， 检验检测机构应组建  机构+高校+企业的多方联合研究团队， 由检验检测机构  管理者和实验室人员提出需求和痛点，由高校和企业针对  性地研究开发， 发挥学术优势和企业科技能力， 突破定  位、导航、避障、运载、识别协作、控制和管理的各个关  键技术难点，确保每一类机器人在其特别场景中能够切实  解决问题。同时，基于检验检测认证认可行业的属性和能  力，在研发和应用的过程中，建立多维度的机器人标准， 推动产业更快速更健康地发展， 而由真实需求驱动而产  生的机器人产品，也将得到更大的市场和更广泛的应用。

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