大數據時代下的實驗室變革

文/本刊記者 許歡

大數據已成為當下繞不開的話題。大數據為實驗室帶來的改變是過去無法想象的。在2018實驗室設計建設與運營管理高峰論壇上，上海瀚廣實驗室裝備有限公司、德國威瑟曼國際總裁侯海峰，介紹了大數據時代對實驗室建設帶來的變革。

大數據的意義在于提純

近兩年各行各業都在談論大數據和運用大數據，很多公司及平臺也都建有數據庫。但侯海峰認為，其實沒有人知道大數據要怎么做，但所有人都以為自己在做。大數據技術的意義不在于掌握龐大的數據信息，而是對數據進行專業化處理和提純。

如果把大數據比作一項產業，那么它實現盈利的關鍵是提高數據加工能力，通過加工實現數據增值。比如騰訊和阿里巴巴，都是有獲取大數據能力的公司，也都有強大的數據庫，但這兩家公司數據并不兼容，也都需要及時量化、提純，篩選有價值的內容。所以大數據的缺點是：量大，價值低，需要提純。

但大數據也有多樣性特點，如文字記錄、影像記錄、視頻記錄等，都是大數據的存在形式，這些數據每月的分享量能達到幾百億。雖然看起來很龐大，但篩選提純出真正有價值的信息比例微乎其微。而其速度之快，也被人為之稱道，比如過去辦理銀行貸款，信貸科人員要專門派人調查信用程度、有無還款能力等，需要花費數月，即費時費力，也未必準確。而現在支付寶只需調出數據，瞬間就能知道可否貸款。

侯海峰稱，傳感器數據，現在廣泛應用于司法鑒定和刑事偵查。近兩年很多公安系統所建實驗室，都結合了大數據。雖然大數據在安全領域得到廣泛應用，但仍不能兼容，有各自的防火墻，防火墻一旦受到侵入，里面所有數據都無效。

智能手機等移動設備越來越普及，而其記錄的數據量和數據完整度，常優于互聯網記錄的數據。而且，移動設備上的軟件能夠追蹤和溝通無數事件，比如在敘利亞戰火紛飛時，華為通過在敘利亞所建基站，以大數據為源頭及時捕捉內容，對戰爭進行實時報道，都是通過大數據鏈條實現的。

最近中興通訊因違反美國政府制裁禁令，美國商務部已禁止中興通訊公司從美國市場上購買零部件產品（包括高通芯片等），期限長達7年。事實上，除了少數組裝零件是真正中國制造，大多數手機內部構件都是外國生產。而像中興和華為這樣的手機生產商，也都備有龐大的數據庫。但我國還存在核心的短板是“芯片”。 中國存儲芯片的制造幾乎空白，也在一定程度制約了通信產業發展。

另外，射頻標簽也被引用到實驗室樣品和耗材管理上，包括實時入庫、前期入庫后進行分樣，都是通過射頻標簽模式對產品進行不限時跟蹤。它是一種無線通信技術，可以通過無線電訊號識別特定目標并讀寫相關數據，無線電的信號是通過調成無線電頻率的電磁場，把數據從附在物品上的標簽，上傳送出去，以自動辨識與追蹤該物品。

大數據的價值在于挖掘

大數據的挖掘則是從大量數據中通過算法搜索隱藏信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，并通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統和模式識別等諸多方法實現預期目標。

在侯海峰看來，談實驗室大數據的挖掘，就不能不談實驗室信息管理LIMS系統、樓宇智能化BIM系統、辦公自動化和弱電系統。“ LIMS系統剛引入我國時，它的商業價值鏈非常高，且利潤豐厚，后來清華的一位博士自行開發了一套LIMS系統以后，開始遍地開花，自此商業價值才慢慢縮水。我在做LIMS系統兩年以后，終止了這項事業。因為LIMS系統更新升級特別快，需要強大的專業團隊對LIMS系統進行更新換代。到目前為止，能夠完美地應用一套LIMS系統的企業，少之又少。”

近幾年，未來的樓宇被人們認為將會充滿各種智能設備，比如樓宇控制網絡中的傳感器、執行器、閥門等都會是智能的，而樓宇的基礎設施能無縫隙將數據網和控制網連接起來，形成整體的樓宇網絡， 整體的樓宇網絡將成為未來樓宇控制的典范。

侯海峰稱，這也是未來實驗室的發展趨勢。樓宇自控系統是智能弱電系統的核心，其中包括監控照明控制系統、給排水控制系統、暖通空調系統、氣流控制系統、變配電控制系統，并采取三級控制方式。它是對整個弱電系統的監控，包括照明的感應以及暖通空調、氣流控制的三級控制模式，用圖形、網絡監控接收和發送。只要通過手機進入到系統里，即使人在北京，也能清楚地知道上海實驗室的情況。

樓宇建筑環境的前期規劃，則采用一套不吊頂系統，它是大樓遇到了下水管是集中排放，上水管是集中輸送，而整棟樓里面沒有開下水管道，全部用力學原理統一配送到污水處理中心時所用；而對科創中心來說，整個空間如果按照規范，它應該是疊形的，三厘米三厘米往上疊；燈的感應系統，則是沒有開關的，當人進入房間以后，通過人的感應設定光度，這就是智能化結合了數據的感應，通過速度輸送、感應的方式，增加燈的亮度。

樓宇智能化系統BIM，就是前期對建筑生命周期，利用此系統進行科學計算。在運營階段，BIM自動化系統所提供的平臺，能減少人力成本，提高工作效率。但是BIM系統在同等項目、同等設計內容及公式下，因所在區域不同，產生的數據也不一樣。比如在南北溫差較大的情況下，這點尤為明顯。因此在策劃階段，需要對現場周邊環境進行考察，對整個建筑環境進行量化。而且需要有懂實驗室工作流程的人，作為重要的設計師參與大樓BIM系統建設，而不是只懂軟件和圖形調整，這些都是比較簡單的。

實驗室建設通常有三種模式：一是在進行前期量化設計時，大樓的功能是為項目及試驗流程服務的，也就是說，實驗樓每個層高、管道及公共部分，完全是為滿足實驗室功能所建；二是對建筑環境招商，樓是現成的，圍繞房子結構和環境，把實驗室所需功能裝進來，利用現有建筑環境，來滿足未來實驗室功能需求；三是現有實驗室使用幾年以后，增加了新項目，利用現有面積和現有公共職能，以及通風、水電等一整套系統，進行升級改造，最大化地滿足現有實驗室流程。

三種模式中，第一種是這幾年發展較快的趨勢，前期做方案蓋樓時，一定是先把實驗室設計定下來，再按照設計來做，會比較科學。而且在將來建設過程中基本沒有誤差，就算有誤差，損失也最小。第二種比較危險，因為這棟樓當初設計并非按照實驗室功能設定，改成實驗室后，面積可達到5000或8000平方米，但公共職能部分難以滿足，特別是管道井一定會有缺陷。

大數據的未來會有挑戰

數據質量比較低，管控能力不夠強，共享不夠暢通，數據集成度不夠，承載能力不足，建設設施有待完善，相關人才短缺，以上種種，便是大數據未來發展將面臨的挑戰。侯海峰說，實驗室大數據的關鍵技術是對數據分析技術，包括處理技術和展現技術。展現技術就是應用，從市場角度來看，應用至關重要。

科創中心是企業的靈魂，它不僅僅是創新，還要做到展示產品的優越性、發展策略、提高數據質量，做到行業共享。但實現這些卻很困難。未來不管5G還是8G，我認為阿里巴巴和騰訊永遠不能兼容，因為兼容以后，很多有價值的商業信息就暴露了，即使防火墻建得再完美，也沒有用。

實驗室系統搭建的智能化工程，實際上集成了八大系統，而這八大系統是所有實驗室前期規劃設計所離不開的，包括樓宇自動化系統、實驗室氣流控制系統、能源管理系統、訪客系統、樣品管理系統、LIMS系統、辦公系統、消防系統。而所有數據都是通過標準的通信協議上傳到上位機系統，并在展示區內對所有系統進行遠程控制展示，同時專門通過網絡購買云空間，并委托第三方進行大數據存儲和處理。第三方會定期提供有用的數據及分析結果。

此外，在樓宇自動化系統運行過程中，要用多少年回收投資成本，是非常關鍵的。訪客數據，是訪客系統的自助訪客終端，向到訪人員提供觸摸屏自助服務，錄入訪客的個人信息，可進行語音通話或IP視頻通話，被訪公司確認來訪者身份后，自助訪客終端即吐出訪客卡，完成訪客登記流程。另外，訪問者的信息將永遠留在數據庫里，只要訪問過此系統進行了信息登記都有記錄。包括語音視頻都永遠留在系統里。

所以實驗室相關管理研發人員，只要進入了云端數據庫以后，即使人走了，此前的信息依然在。近幾年，國有大型企業對此非常注重，從前人走了數據也帶走了，現在人走數據不丟，解決了一直困擾國企的難題。