受科学和工业领域广泛应用的影响，全球在人工智能（AI）方面的投入正迅速增长，预计到 2028 年将达到 6320 亿美元。然而，尽管 AI 有望变革科学研发，但超过三分之二的组织在扩展 AI 项目并将巨额投资转化为可衡量的回报方面仍面临困难。因此，AI 项目往往停留在早期实验或试点阶段，难以产生具有企业级影响力的成果。挑战不在于 AI 本身，而在于支撑模型的底层数据基础。
组织往往试图在并未针对互操作性或机器学习就绪性而设计的数据基础设施上部署复杂的 AI 模型。对于需要不断将遗留数据集与新科学成果进行整合的研发团队而言，陈旧的基础设施使准备 AI 数据变得更加困难，从而阻碍了扩展性并限制了投资回报率。
为了支持大规模 AI 项目并释放长期价值，研发组织必须从静态的、以存储为中心的架构，转型为专为科学智能构建的动态、AI 就绪型数据生态系统。
AI 无法在陈旧的数据基础上取得成功
AI 不仅仅需要更多的数据，更需要坚实的基础。科学数据基础设施在历史上一直针对静态存储而非智能应用进行了优化。相反，AI 需要互联的系统，使数据能够在工作流中无缝流动。
传统的科学数据环境带来了多重障碍：
- 僵化的格式和不一致的输入导致数据碎片化：电子实验记录本（ELN）、实验室信息管理系统（LIMS）和自建系统通常依赖非标准格式，且缺乏结构化的输入协议。若无统一标准，AI 模型必须处理不兼容的数据集，这限制了其识别模式和提供准确洞察的能力。
- 断开的系统阻碍了 AI 获取完整的科学背景：研发工作流跨越多个平台，但许多平台在构建时并未考虑互操作性，而是作为独立工具存在。结果导致数据在不同学科和部门间形成孤岛。AI 因此无法解读完整的实验或组织背景，从而降低了其输出结果的质量、可靠性和相关性。
- 缺乏治理机制限制了信任度和可重复性：较旧的平台往往缺乏数据血缘追踪、审计追踪和版本控制。当团队无法验证和追溯数据来源时，对 AI 生成结果的信心就会减弱。这减缓了 AI 的采用速度，并增加了模型漂移、误读或产生幻觉的风险。
这些问题阻断了科学家、系统和 AI 模型之间的数据流。如果周围环境不是为智能数据交换而构建的，即使是最先进的算法也无法发挥出色的性能。
AI 模型所需的三项数据基础设施升级
稳健的 AI 战略依赖于数据质量和结构。对于研发团队而言，要使研发系统能够支持可扩展、高性能的 AI，以下三项升级至关重要：
1. 连接系统以解锁数据流
当 ELN、LIMS、注册系统和遗留数据库孤立运行时，AI 只能获得整个科学图景的局部视图。组织必须将孤立的平台整合为互操作的数据环境，以便 AI 模型能够全面了解现有的科学全貌。
核心意义：
当系统实现互通时，AI 能够填补信息空白并避免数据偏差，从而提高整体性能和预测准确性，助力获得更好的洞察并做出明智决策。
2. 在源头构建数据结构
非结构化或不一致的数据输入迫使团队投入大量时间进行预处理，这不仅拖慢了人工智能的部署速度，还降低了模型效率。企业必须在各职能部门间实现数据采集标准化，从而在数据录入之初就最大限度地提升其人工智能就绪水平。
核心意义：
在全组织范围内统一数据采集协议和系统，不仅能减轻IT和研发团队的预处理负担，还能提升数据互操作性，从而加快人工智能的部署进程。
3. 在确保信任的前提下扩展人工智能应用
随着人工智能模型在研发领域的广泛应用，数据不一致、血缘关系缺失以及治理匮乏等问题，加剧了数据漂移、模型性能下降及合规风险。团队必须整合包括血缘追踪、可审计性和版本控制在内的治理框架，以确保随着数据量和模型复杂度的增加，系统依然保持可靠性。
核心意义：
强有力的治理能够保护科研诚信，建立内部对人工智能的信任，为人工智能模型从孤立的试点项目走向规模化应用奠定基础。
利用 CAS Custom Services℠ 加速基础设施升级，实现数字化投资价值最大化
研发团队本已工作繁重，往往缺乏时间和精力在维持日常运营的同时进行基础设施升级。遗憾的是，现成的工具通常只能解决部分问题，而将最繁重的知识管理任务——即科学数据的清洗、整理和映射——留给了内部团队。然而，要从人工智能投资中获得投资回报，企业必须迅速构建专为科学研究的速度与规模而设计的基础设施。
这正是 CAS Custom Services 的价值所在。我们的专家融合了科学、知识管理和先进的数字化专业知识，帮助企业构建稳健、可扩展的基础设施，为人工智能做好数据准备。与现成工具不同，CAS Custom Services 提供定制化支持，旨在克服集成障碍，协调碎片化系统，并将离散数据转化为可靠且可直接洞察的资产。最终构建起专为科学智能而设计的数据基础，从而加快人工智能部署，优化科研决策，并实现数字化投资回报的最大化。
为科学创新的未来构建数据基础
人工智能正在重塑研发模式，但其影响取决于底层数据生态系统的质量与敏捷性。当基础设施实现互联、结构化且受控时，人工智能便能提供更快的洞察、更高的可重复性以及更可靠的科研成果。反之，陈旧的系统会限制可见性，拖慢决策速度，并制约企业从数字化投资中获取价值的能力。
面向未来的数据基础设施将人工智能从孤立的实验转变为日常的科学智能引擎。通过优化数据流转、采集和管理方式，企业能够为可扩展、可信赖的人工智能奠定基础，从而加速发现进程并增强竞争优势。