人工智能DeepSeek技術賦能高校實驗室智能化管理研究

摘要：近年來，隨著高校實驗室數量的持續增加，傳統的實驗室人工管理模式已難以滿足高效管理的需求，因此迫切需要引入智能化技術以高效管理實驗室。首先，介紹了傳統人工管理實驗室的現存問題，并具體分析了人工智能Deep?Seek技術在實驗室管理中的作用。其次，采用系統設計和探索性研究的方法，提出了實驗室智能化管理系統架構設計概念，并探討了基于DeepSeek技術的實驗室智能化管理系統在實驗室管理中的詳細應用場景。最后，分析了DeepSeek技術在實驗室智能化管理過程中的挑戰與對策，為高校實驗室實現智能化、高效化管理提供理論參考與實踐指導。

關鍵詞：人工智能；DeepSeek；高校實驗室管理；智能化管理；數據分析

中圖分類號：TP391文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）20-0012-04

0引言

作為高等教育體系核心載體之一的高校實驗室，其管理體系對我國高等教育質量與科技創新能力具有重要影響[1]。目前，高校實驗室的管理主要依靠人工，這導致實驗室管理過程中出現許多不足，主要歸納為以下幾個方面：首先，在資源配置方面，由于人工管理模式固有的局限性，導致實驗室經常出現儀器設備重復采購，部分儀器設備預約困難，同時實驗耗材也難以及時采購。其次，在安全監管方面，人工管理很難實時對實驗室進行安全監測并及時發現安全隱患。第三，在數據管理方面，人工管理實驗室過程中對儀器設備運行、操作過程和耗材使用的數據記錄非常分散，且難以及時整理、分析和挖掘。最后，在實驗教學方面，教師在教學過程中面對眾多學生時，很難及時發現學生實驗操作中的問題并給予精準的實驗指導[2-4]。

近年來，隨著高校實驗室數量的持續增加和實驗技術要求的不斷提高，傳統的人工實驗室管理方式已經難以實現高效管理[12]。近年來，國內外人工智能技術如ChatGPT、GeminiUltra、Llama3、Claude3、DeepSeek、騰訊混元、文心一言、通義千問、訊飛星火等的的涌現為實驗室創新管理提供了新思路。其中，DeepSeek技術在實驗室智能化管理方面相比其他通用AI或大型語言模型具有以下獨特優勢：首先，針對實驗室的海量多元數據，DeepSeek技術本身具備的混合專家架構可以快速動態調用相應模塊進行精準且高效的分析。

此外，DeepSeek技術支持用戶本地化部署，并可根據實驗室實際需求將各類模型、工具等集成于實驗室管理平臺中進行二次開發，從而實現從實驗室資源管理、安全監管、實驗教學到數據分析與決策等全方位賦能實驗室智能化管理[6-9]。為此，本文提出基于Deep?Seek技術的實驗室智能化管理系統架構設計概念，并探討其在實驗室管理系統中的創新應用場景，從而為解決傳統人工管理模式下的諸多問題提供參考。

1傳統實驗室管理現存問題與AI技術適配性的具體分析

1.1傳統實驗室管理現存問題的具體分析

傳統實驗室管理現存的具體問題（如圖1）主要分為4點。

1）資源管理效率低。當前高校實驗室由于人工管理混亂，許多實驗室出現儀器設備重復購置和部分儀器設備閑置的情況。當前有相當一部分高校實驗室儀器設備重復購置嚴重，導致這些儀器設備使用率低，甚至長期處于閑置狀態，存在儀器設備資源嚴重浪費[10]。同時，人工管理實驗室過程中，儀器設備、耗材預約、維護和采購等存在煩瑣、復雜的審批流程，這經常導致實驗室儀器設備預約和維護出現困難，以及耗材采購效率低下，嚴重影響實驗室的整體運行和科研產出。

2）安全監管薄弱。實驗室傳統人工管理模式往往只能依靠人工定期集中檢查和不定期巡查實驗室安全，很難實時監測儀器設備的運行狀態、實驗人員操作規范和危化品存儲環境狀態等關鍵信息，也很難及時發現實驗室存在的潛在安全隱患。

3）實驗教學模式單一。傳統的實驗教學由于課，教師在實驗教學過程中很難同時兼顧每位學生的實時操作過程，因此很難及時發現學生的操作錯誤并給予糾正，幫助學生掌握正確的操作方法。

4）數據管理分散。由于實驗室傳統人工管理模式效率低下，導致管理人員很難及時對儀器設備日常運行過程中產生的操作運行、實驗記錄和科研成果等數據進行整合、分析和挖掘，使得這些數據難以及時在實驗室管理過程中發揮有效價值。

1.2人工智能DeepSeek技術在實驗室管理中的作用

人工智能DeepSeek技術憑借全流程覆蓋、資源智能調度、多框架兼容適配、數據與設備管理、部署與安全、自動化與決策支持等獨特技術特性，在賦能實驗室智能化管理方面展現出與實際需求高度契合的核心優勢[11]：

1）卓越的深度語義理解能力。人工智能Deep?Seek技術憑借強大的自然語言處理能力，在實驗室日常管理過程中可以將產生的海量文本數據進行快速、精準的解析、整理和分類，并轉化為結構化數據。例如，DeepSeek可以快速從海量實驗報告中智能提取關鍵信息，也可以智能解答師生關于儀器操作或安全規范的提問。這將為實驗室管理人員科學管理實驗室提供實踐依據和參考。

2）強大的多模態數據融合能力。人工智能Deep?Seek技術結合視覺模型、語言模型、融合模型和傳感器數據分析模型，實現了強大的圖像、視頻、傳感器等多類型信息整合功能。在實驗室安全監控方面，可以利用其視頻圖像識別技術實時監測實驗室操作人員的操作過程并及時發現違規行為，也可以基于其強大的數據分析能力，實時分析儀器設備運行過程中的溫度、壓力和振動等數據，精準判斷儀器設備的運行狀態和預測故障風險。

3）顯著的自主學習與決策能力。由于人工智能DeepSeek技術具有強大的數據分析核心能力，可以通過深入分析實驗室儀器設備、安全及實驗教學等歷史管理數據，合理分配實驗室資源，并預測實驗室可能出現的安全風險。同時，可以針對實驗教學學生個體的不同情況和需求生成個性化教學方案，從而指導實驗教學。此外，DeepSeek技術具有持續的學習或微調機制，隨著實驗室儀器設備、安全及實驗教學等大量數據的積累，其分析能力能夠持續優化，從而為實驗室管理人員做出正確決策提供有力參考。

4）突出的自動化流程處理能力。人工智能Deep?Seek技術憑借其強大的語義理解、邏輯推理和工具調用能力，扮演“智能中樞與邏輯協調者”，將碎片化的操作指令整合，以實現實驗室儀器設備自動預約、審批、耗材采購和設備維護等流程，從根本上提高實驗室高效管理，讓管理人員從繁雜事務中解放出來，有精力管理更具價值的工作。

2基于人工智能DeepSeek技術的實驗室智能管理系統的構建

2.1系統架構的設計

為了全方位提升高校實驗室智能化管理水平，本文提出采用“數據層—算法層—應用層”架構來構建基于人工智能DeepSeek技術的實驗室智能管理系統，如圖2所示。

該智能管理系統各層的具體功能如下：

1）數據層。首先，通過溫濕度傳感器、氣體濃度傳感器、儀器設備狀態傳感器、攝像頭等實時采集并構建實驗室智能管理系統所需的大量原始數據；其次，對采集的原始數據進行可靠性篩查并歸一化處理，以確保數據的唯一性和準確性；最后，將這些數據存儲到具有高擴展性和高容錯能力的分布式HBase數據庫架構中。

2）算法層，驅動或輔助實現關鍵智能功能。算法層以人工智能DeepSeek。例如技術為，通過利用DeepSeek的自然語言理解與信息提取能力處理歷史數據與實時請求，為上層資源優化調度算法提供決策依據；結合DeepSeek的知識推理能力與模式識別輔助技術，構建安全風險動態評估模型；借助Deep?Seek的個性化內容生成與交互能力，支持個性化實驗教學推薦系統的實現。通過運用以上智能算法模塊部署和集成實驗室智能管理系統，并對這些智能算法模塊進行針對性微調訓練，使其適應復雜實驗室管理的各種場景。

3）應用層，實驗室智能管理的場景平臺主要構①智能資源管理平臺：通過構建具有儀器設備在線預約、動態調配和耗材智能采購等核心功能的智能資源管理平臺，以人工智能DeepSeek技術為驅動核心的資源優化算法模塊為實驗儀器設備使用人智能推薦儀器設備的最優預約時段，從而提高儀器設備的使用率；同時，通過實時監測耗材庫存，預測耗材的消耗趨勢，并可以及時提醒實驗室管理人員補充庫存，從而避免因耗材短缺導致實驗中斷的現象。

②智能安全監管平臺：通過基于DeepSeek框架構建的卷積神經網絡和循環神經網絡模型，結合視頻圖像識別技術，構建實驗室智能安全監管平臺，從而實現實時監測實驗人員是否正確佩戴個人防護裝備，是否按規定進行實驗操作，一旦自動捕捉到實驗室操作人員的違規行為則及時向實驗室管理人員發出預警。此外，進一步結合DeepSeek的語義分割技術，對視頻圖像內的實驗室區域進行分割并實時監測是否存在未授權人員進入實驗室危險區域，從而降低實驗室的潛在風險。

③智能實驗教學平臺：利用DeepSeek技術的自然語言交互能力和知識推理能力，構建智能實驗教學平臺，進而實現實時捕捉和分析學生在實驗教學過程中的實驗操作數據，一旦捕捉到操作有偏差則能夠及時指出學生的操作偏差并為學生提供針對性的實驗操作指導；同時，可以實現對學生學習進度的長期跟蹤，從而形成符合個性化的學習報告。

④智能決策支持平臺：通過具有強大數據挖掘能力的人工智能DeepSeek技術，結合數據處理與分析庫、數據可視化工具，構建智能決策支持平臺，對實驗室各類管理數據進行深度分析，并生成歷年的儀器設備使用率、安全事故趨勢預測和科研成果產出分析報表，為實驗管理人員提供全面科學的管理決策依據，實現實驗室智能化、高效化的管理。

2.2關鍵應用場景的實現

1）儀器設備的全生命周期智能管理。人工智能DeepSeek技術在儀器設備全生命周期智能管理中主要有以下三大應用場景。

①采購決策：人工智能DeepSeek技術結合數據處理與分析庫、數據可視化工具構建的智能決策支持平臺數據，通過強大數據分析技術實現儀器設備歷史使用科研需求和行業技術發展動態的深度分析，同時實現對同類儀器設備性能、價格、維護成本和其他單位實際使用率的評估，從而為本實驗室的同類儀器設備采購決策提供科學依據。

②維護預警：人工智能DeepSeek技術結合Cas?sandra對儀器設備使用數據的實時采集和HBase等分布式數據庫，實現時序預測算法，并進行建模和分析，從而實現儀器設備的故障預警功能；同時，實現系統自動生成維修工單和智能派單。

③報廢評估：人工智能DeepSeek技術通過大數據結合時間序列分析算法限、維修成本的評估，進而生成儀器設備的使用狀況，實現對儀器設備使用年和報廢報告，從而為設備更新提供有力依據。

2）危化品智能化管控。人工智能DeepSeek技術用場景。

①存儲管理：通過物聯網技術將傳感器實時采集的危化品存儲狀態參數實時傳輸給DeepSeek，Deep?Seek根據溫濕度、氣體濃度、定位等參數，實現對危化品24小時存儲環境狀態的實時監測和分析，一旦參數發生異常則第一時間報警并通知實驗室管理人員；同時，結合區塊鏈技術實現對危化品領用、歸還等信息的實時自動追溯，從而保證危化品的存儲安全與規范使用。

②風險評估：人工智能DeepSeek技術通過分析實驗室環境和設備中各類傳感器實時采集的大量數據，實現實驗室安全風險熱力圖的第一時間生成和安全事故預警。一旦發生事故，實驗室管理人員可以立即根據安全風險熱力圖快速定位高風險區域并制定最優疏散路線，從而保障實驗室人員的生命安全。

3）實驗教學個性化支持。人工智能DeepSeek技場景。

①操作指導：運用人工智能DeepSeek的自然語言處理技術，實現實驗教學過程中與學生的實時交互，及時回答和解決學生遇到的問題，同時給予學生精準的實驗操作指導。

②學習評估：人工智能DeepSeek技術結合知識圖譜模型的智能深度分析技術，實現學生實驗數據的深度分析并生成個性化學習報告；進而使教師能夠根據評估報告調整實驗教學方法，并對學生進行針對性指導。

3挑戰與對策

3.1數據安全與隱私保護

科研項目機密和師生隱私信息數據的安全防護在實驗室智能化管理過程中至關重要。為保障這些數據的安全，智能化管理系統必須構建涵蓋數據傳輸、數據存儲和數據權限管理的完備數據加密機制，從而確保數據的全方位安全。

3.2技術融合與系統兼容性

實驗室現有的信息系統與人工智能DeepSeek技術的兼容是實現管理系統智能化集成的關鍵。為實現此目的，必須通過接入API網關等中間件技術適配整合數據接口并統一格式，進而完成管理系統的智能化升級。

3.3師生接受度與培訓成本

針對部分師生在初期使用人工智能DeepSeek技術時可能遇到的操作不熟練等問題，必須開展涵蓋AI技術理論、DeepSeek技術實操等一系列培訓，并通過編制操作指南幫助他們盡快融入實驗室智能化管理中；同時，須設立專業技術支持團隊實時在線解決系統操作過程中可能遇到的問題。

3.4算法可解釋性與決策透明度

針對DeepSeek技術在安全風險、設備報廢評估等過程中存在的決策黑箱性，必須開發算法可解釋模塊融入智能管理系統，以便清晰展示數據輸入、模型運算到決策輸出的全流程邏輯，從而增強系統評估的可信性。

4結束語

人工智能DeepSeek技術的出現將推動高校實驗室管理從傳統人工管理模式向數據化智能管理模式轉變。針對傳統人工管理模式下實驗室資源利用率低、安全防范薄弱和實驗教學手段單一等問題，本文創新性地提出采用人工智能DeepSeek技術結合多種數據模型構建的智能管理系統，可以精準分析和調配實驗室資源，同時運用先進的安全監測模型消除實驗室潛在安全隱患，并借助智能教學工具豐富教學形式和提升教學效果，從而全方位提升實驗室在管理方面的精準性、高效性和創新性。展望未來，可以探索人工智能DeepSeek技術與邊緣計算、數字孿生技術的融合，以構建前瞻性智能管理體系，從而為高校“智慧校園”建設作出貢獻。

參考文獻：

[1]吳海東，齊彥.區塊鏈驅動的高校實驗室綠色改造供應鏈雙效益優化研究[J].管理科學與工程，2025，14（3）：726-736.

[2]石小蕊，孫艷蕓.基于高校開放式實驗室管理模式的幾點想法和建議[J].科教導刊（上旬刊），2019（31）：174-175.

[3]汪炳森.高校實驗室管理的現狀分析與改進策略[J].實驗室檢測，2025（2）：69-71.

[4]張晉，魏會廷.人工智能在高校實驗室管理中的應用研究[J].電腦知識與技術，2025，21（11）：51-53.

[5]王子亮，王繼榮，李杰“.智慧化”在實驗室管理中應用的初探[J].中國檢驗檢測，2024，32（3）：60-62，8.

[6]歐陽.物聯網下的計算機實驗室智能化管理系統的設計[J].信息與電腦（理論版），2024，36（7）：100-102.

[7]董哲宇.應用型本科高校實驗室智能化建設與管理研究[J].才智，2024（34）：185-188.

[8]井麗.人工智能在高校實驗室智能化管理中的應用[J].實驗室檢測，2024（9）：39-41.

[9]張向偉，王文君，焦麗媛，等.基于人工智能生成內容的實驗室安全評估與優化[J].實驗室研究與探索，2025，44（6）：255-260.

[10]杜華英，朱麗琴，徐明生，等.高校實驗室管理及利用效率的探究[J].教育教學論壇，2018（46）：263-264.

[11]張彥彬，馮錦祥，陳江南，等.人工智能大模型在海關實驗室的本地化應用及開發研究[J].中國口岸科學技術，2025，7（5）：19-24.

【通聯編輯：唐一東】