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    樣品管理系統是實驗室日常運行最為頻繁的模塊，它為樣品分析評價提供了支持，包括樣品分析、樣品登錄、樣品管理、樣品測試、審核系統、結果輸出、qa/qc等方面。

    信息查詢系統包括分析進度、綜合信息查詢。用戶可根據授權級別查詢相關信息。所有查詢結果都可以進行排序、分類、統計。信息查詢可快速反映從原始數據到加工處理數據的每一步歷史數據，也能查詢人員情況，項目進行情況，客戶，標準資料，實驗室各種文件規定，各種報表，及各種技術資料等等。

    信息統計功能則可以提供不同用戶要求的各類統計圖表信息模塊。根據需要還可提供與各類專用統計軟件的無縫連接。

    實驗室事務管理系統包括實驗室雜務、內部通告、人員去向、計劃、工作安排、文檔處理、公共信息、人事管理和經費管理等方面。

    資源管理系統包括人力資源、物力資源、標準物質管理、其它物資管理以及無形資產如知識產權等的管理模塊。同時也可以對人員、對照品、試劑等進行管理，並可對工作量進行統計，核算成本等。

    儀器管理系統可以連接分析儀器(如液相色譜儀、氣相色譜儀、天平等)，通過對儀器分析數據的自動採集，可以減少手工錄入錯誤，加快數據傳送速度，從而節約了分析人員的大量時間。

    該系統還可以進行儀器維護，允許為儀器創建定期的校正計劃表，跟蹤、記錄校正情況。可以統計儀器的使用率，最大限度地利用儀器。並能遠程控制分析儀器，隨時對樣品分析全過程進行動態跟蹤監控。

    總體來說，功能非常強大，智能化程度極高，且可以隨着機器和設備的升級而自動升級，不會有什麼性能瓶頸。

    有了它，日後的藥物研發肯定是如虎添翼，同時也不用擔心有任何的數據泄密。

    之前他想要購買數據管理系統的時候，就考慮過數據保密的問題，畢竟自己的秘密非常多，數據保密是重中之重，別的不說，專利和藥方資料就很珍貴，肯定有不少人覬覦。

    現在再也不用擔心這個問題了。

    衛康已經愛上了這個智能實驗室系統。

    同時，他也想到了一個問題。

    一個初級智能系統就如此強大，那麼，在升級之後，成為真正的人工智能，發展成ai製藥系統的時候，又將會是什麼樣？

    他忍不住進入系統，進行詢問。

    「能否展示ai製藥的相關信息？」

    「消耗100積分，可查看ai製藥系統介紹。」

    衛康同意之後，系統向他展示了一大段相關信息。

    傳統新藥研發是一個昂貴，漫長而艱難的過程。

    除了成本高，周期長，成功率低這些困境，藥物研發麵臨的更大瓶頸在於創新。

    在製藥領域，有個知名的反摩爾定律——每隔9年，投資10億美元產出的上市新藥就減少一半，更為常見的是，首創藥物占獲批新藥總數量不足一半。

    但計算機生物學和人工智能的發展，ai能夠在各個製藥環節大面積搜索潛在空間，尋找過往因人為經驗，實驗環境等外界限制未發現的靶點/化合物/晶型等，為創新藥物研發提供有力工具。

    ai製藥未來將由『從0到1階段』進入到從『1到10階段』，各個藥企將組成大型ai製藥聯盟，建立藥物大數據實驗室，加強多學科融合，搜集高質量研發數據，使用ai設計藥物，進入臨床試驗。

    而更大的背景是，計算生物學也將引領生物科學走向數據驅動時代。

    隨着高通量測序，納米操作，生物晶片等技術不斷成熟，生物信息數據不斷累計，計算生物學也藉此發展起來。它通過構建算法和模型，從分子層面理解生物學現象及機制本身，推進相關研究及應用。

    計算生物學不但能夠通過高效精準的計算推演帶動上層應用，如化合物性質預測，基因點位預測等，加速ai製藥，物種改造等領域的發展。

    也為生命科學提供了新的研究思路——『乾濕結合的數據閉環』新模式。

    先通過充足且豐富的定量干實驗（ai模型）覆蓋待搜索空間，為濕實驗室（傳統生物實驗）中的