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录、样品管理、样品测试、审核系统、结果输出、QA/QC等方面。
信息查询系统包括分析进度、综合信息查询。用户可根据授权级别查询相关信息。所有查询结果都可以进行排序、分类、统计。信息查询可快速反映从原始数据到加工处理数据的每一步历史数据，也能查询人员情况，项目进行情况，客户，标准资料，实验室各种文件规定，各种报表，及各种技术资料等等。
信息统计功能则可以提供不同用户要求的各类统计图表信息模块。根据需要还可提供与各类专用统计软件的无缝连接。
实验室事务管理系统包括实验室杂务、内部通告、人员去向、计划、工作安排、文档处理、公共信息、人事管理和经费管理等方面。
资源管理系统包括人力资源、物力资源、标准物质管理、其它物资管理以及无形资产如知识产权等的管理模块。同时也可以对人员、对照品、试剂等进行管理，并可对工作量进行统计，核算成本等。
仪器管理系统可以连接分析仪器(如液相色谱仪、气相色谱仪、天平等)，通过对仪器分析数据的自动采集，可以减少手工录入错误，加快数据传送速度，从而节约了分析人员的大量时间。
该系统还可以进行仪器维护，允许为仪器创建定期的校正计划表，跟踪、记录校正情况。可以统计仪器的使用率，最大限度地利用仪器。并能远程控制分析仪器，随时对样品分析全过程进行动态跟踪监控。
总体来说，功能非常强大，智能化程度极高，且可以随着机器和设备的升级而自动升级，不会有什么性能瓶颈。
有了它，日后的药物研发肯定是如虎添翼，同时也不用担心有任何的数据泄密。
之前他想要购买数据管理系统的时候，就考虑过数据保密的问题，毕竟自己的秘密非常多，数据保密是重中之重，别的不说，专利和药方资料就很珍贵，肯定有不少人觊觎。
现在再也不用担心这个问题了。
卫康已经爱上了这个智能实验室系统。
同时，他也想到了一个问题。
一个初级智能系统就如此强大，那么，在升级之后，成为真正的人工智能，发展成AI制药系统的时候，又将会是什么样？
他忍不住进入系统，进行询问。
“能否展示AI制药的相关信息？”
“消耗100积分，可查看AI制药系统介绍。”
卫康同意之后，系统向他展示了一大段相关信息。
传统新药研发是一个昂贵，漫长而艰难的过程。
除了成本高，周期长，成功率低这些困境，药物研发面临的更大瓶颈在于创新。
在制药领域，有个知名的反摩尔定律——每隔9年，投资10亿美元产出的上市新药就减少一半，更为常见的是，首创药物占获批新药总数量不足一半。
但计算机生物学和人工智能的发展，AI能够在各个制药环节大面积搜索潜在空间，寻找过往因人为经验，实验环境等外界限制未发现的靶点/化合物/晶型等，为创新药物研发提供有力工具。
AI制药未来将由‘从0到1阶段’进入到从‘1到10阶段’，各个药企将组成大型AI制药联盟，建立药物大数据实验室，加强多学科融合，搜集高质量研发数据，使用AI设计药物，进入临床试验。
而更大的背景是，计算生物学也将引领生物科学走向数据驱动时代。
随着高通量测序，纳米操作，生物芯片等技术不断成熟，生物信息数据不断累计，计算生物学也借此发展起来。它通过构建算法和模型，从分子层面理解生物学现象及机制本身，推进相关研究及应用。
计算生物学不但能够通过高效精准的计算推演带动上层应用，如化合物性质预测，基因点位预测等，加速AI制药，物种改造等领域的发展。
也为生命科学提供了新的研究思路——‘干湿结合的数据闭环’新模式。
先通过充足且丰富的定量干实验（AI模型）覆盖待搜索空间，为湿实验室（传统生物实验）中的测试提供精准假设，两者共同迭代加速。
而这，必将给医药行业带来改天换地的变化，从而彻底改变整个世界。
看完之后，卫康心潮起伏，激动万分。
这个AI制药系统，他势在必得。
只是不知道，升级所需要积分又是多少呢？
录、样品管理、样品测试、审核系统、结果输出、QA/QC等方面。
信息查询系统包括分析进度、综合信息查询。用户可根据授权级别查询相关信息。所有查询结果都可以进行排序、分类、统计。信息查询可快速反映从原始数据到加工处理数据的每一步历史数据，也能查询人员情况，项目进行情况，客户，标准资料，实验室各种文件规定，各种报表，及各种技术资料等等。
信息统计功能则可以提供不同用户要求的各类统计图表信息模块。根据需要还可提供与各类专用统计软件的无缝连接。
实验室事务管理系统包括实验室杂务、内部通告、人员去向、计划、工作安排、文档处理、公共信息、人事管理和经费管理等方面。
资源管理系统包括人力资源、物力资源、标准物质管理、其它物资管理以及无形资产如知识产权等的管理模块。同时也可以对人员、对照品、试剂等进行管理，并可对工作量进行统计，核算成本等。
仪器管理系统可以连接分析仪器(如液相色谱仪、气相色谱仪、天平等)，通过对仪器分析数据的自动采集，可以减少手工录入错误，加快数据传送速度，从而节约了分析人员的大量时间。
该系统还可以进行仪器维护，允许为仪器创建定期的校正计划表，跟踪、记录校正情况。可以统计仪器的使用率，最大限度地利用仪器。并能远程控制分析仪器，随时对样品分析全过程进行动态跟踪监控。
总体来说，功能非常强大，智能化程度极高，且可以随着机器和设备的升级而自动升级，不会有什么性能瓶颈。
有了它，日后的药物研发肯定是如虎添翼，同时也不用担心有任何的数据泄密。
之前他想要购买数据管理系统的时候，就考虑过数据保密的问题，毕竟自己的秘密非常多，数据保密是重中之重，别的不说，专利和药方资料就很珍贵，肯定有不少人觊觎。
现在再也不用担心这个问题了。
卫康已经爱上了这个智能实验室系统。
同时，他也想到了一个问题。
一个初级智能系统就如此强大，那么，在升级之后，成为真正的人工智能，发展成AI制药系统的时候，又将会是什么样？
他忍不住进入系统，进行询问。
“能否展示AI制药的相关信息？”
“消耗100积分，可查看AI制药系统介绍。”
卫康同意之后，系统向他展示了一大段相关信息。
传统新药研发是一个昂贵，漫长而艰难的过程。
除了成本高，周期长，成功率低这些困境，药物研发面临的更大瓶颈在于创新。
在制药领域，有个知名的反摩尔定律——每隔9年，投资10亿美元产出的上市新药就减少一半，更为常见的是，首创药物占获批新药总数量不足一半。
但计算机生物学和人工智能的发展，AI能够在各个制药环节大面积搜索潜在空间，寻找过往因人为经验，实验环境等外界限制未发现的靶点/化合物/晶型等，为创新药物研发提供有力工具。
AI制药未来将由‘从0到1阶段’进入到从‘1到10阶段’，各个药企将组成大型AI制药联盟，建立药物大数据实验室，加强多学科融合，搜集高质量研发数据，使用AI设计药物，进入临床试验。
而更大的背景是，计算生物学也将引领生物科学走向数据驱动时代。
随着高通量测序，纳米操作，生物芯片等技术不断成熟，生物信息数据不断累计，计算生物学也借此发展起来。它通过构建算法和模型，从分子层面理解生物学现象及机制本身，推进相关研究及应用。
计算生物学不但能够通过高效精准的计算推演带动上层应用，如化合物性质预测，基因点位预测等，加速AI制药，物种改造等领域的发展。
也为生命科学提供了新的研究思路——‘干湿结合的数据闭环’新模式。
先通过充足且丰富的定量干实验（AI模型）覆盖待搜索空间，为湿实验室（传统生物实验）中的测试提供精准假设，两者共同迭代加速。
而这，必将给医药行业带来改天换地的变化，从而彻底改变整个世界。
看完之后，卫康心潮起伏，激动万分。
这个AI制药系统，他势在必得。
只是不知道，升级所需要积分又是多少呢？