样本库样本追踪溯源技术方案

样本库样本追踪溯源技术方案演讲人2025-12-17

01引言：样本库与追踪溯源的核心价值02样本追踪溯源的技术原理：全生命周期管理的底层逻辑03```04样本追踪溯源的核心技术体系：多技术融合的支撑架构05样本追踪溯源技术的实施路径：从规划到落地的关键步骤06样本追踪溯源技术的挑战与对策：现实问题的破解之道07样本追踪溯源技术的未来趋势：智能化与场景化的深度融合08结论：样本追踪溯源技术的核心价值与未来展望目录

样本库样本追踪溯源技术方案01ONE引言：样本库与追踪溯源的核心价值

引言：样本库与追踪溯源的核心价值在生命科学、医学诊断、药物研发等领域的科研实践中，样本库作为生物样本、临床数据及相关衍生信息的“战略资源库”，其质量直接关系到研究成果的可靠性、可重复性及临床转化的成功率。然而，随着样本规模呈指数级增长、样本类型日趋复杂（如组织、血液、DNA、细胞系等），样本在采集、运输、存储、处理、分析至废弃的全生命周期中，面临标识混淆、信息丢失、溯源困难等多重风险。例如，某国际知名肿瘤研究机构曾因样本标识编码错误，导致数百例患者的基因测序数据与临床信息错位，最终耗费数月时间完成数据校验，不仅造成研究成本激增，更延误了关键成果的发表。这一案例深刻揭示了：样本库的生命线在于“追踪溯源”，唯有确保每个样本在任一时点、任一环节的身份唯一性与信息完整性，才能保障科研数据的“真实性、可及性、合规性”。

引言：样本库与追踪溯源的核心价值基于此，本文以样本库全生命周期管理为核心，从技术原理、核心体系、实施路径、挑战对策及未来趋势五个维度，系统阐述样本追踪溯源技术方案，旨在为样本库管理者、科研人员及技术工程师提供一套兼具理论深度与实践指导性的技术框架，推动样本库从“经验式管理”向“数字化、智能化溯源”转型升级。02ONE样本追踪溯源的技术原理：全生命周期管理的底层逻辑

样本追踪溯源的技术原理：全生命周期管理的底层逻辑样本追踪溯源并非单一技术的堆砌，而是基于“全生命周期管理”理念的系统性工程。其核心原理是通过“标识-关联-记录-验证”的闭环机制，为每个样本赋予唯一“数字身份”，并实现其在各流转环节中的信息动态绑定与可回溯性。从技术本质上看，这一原理可拆解为三大核心要素：唯一标识编码、全流程信息关联、动态追溯路径。

1唯一标识编码：样本的“数字身份证”唯一标识编码是追踪溯源的“基石”，其核心在于为每个样本（包括其衍生亚样本、质控样本等）分配全球唯一的、无歧义的识别码。这一编码需满足三个基本原则：唯一性（Uniqueness）：同一批样本中无重复编码；稳定性（Stability）：编码在样本存储、处理过程中不因物理或化学变化而失效；可扩展性（Scalability）：支持编码规则随样本类型、应用场景的升级而兼容扩展。目前，国际通行的编码标准包括：-ISO20387:2018《生物样本库—生物样本采集、处理与存储的一般要求》：推荐使用“样本类型+采集时间+机构代码+流水号”的复合编码结构，例如“BIO20241015-PKU-001”（BIO表示血液样本，20241015为采集日期，PKU为机构代码，001为流水号）；

1唯一标识编码：样本的“数字身份证”-人类基因组样本编码（HGSC）：针对基因组研究样本，编码需整合donorID、样本类型（如PBMC、DNA）、采集部位、处理方法等信息，例如“HGSC_DONOR123456_WBC_DNA_20241015”；-自定义编码规则：针对特殊样本（如微生物样本、组织微阵列），可在国际标准基础上扩展，例如增加“冻存管批次号”“组织病理分级”等字段，如“MBIO_STAPH2024A_TISSUE_HE10_001”（MBIO为微生物样本库标识，STAPH2024A为菌株批次，HE10为HE染色病理分级）。值得注意的是，编码需同时支持“机器可读”与“人工可读”：机器可读部分（如二维码、RFID标签）供系统快速识别，人工可读部分（如字母数字组合）便于操作人员核对，避免因设备故障导致信息中断。

2全流程信息关联：从“样本孤岛”到“数据网络”唯一标识编码解决了“样本是谁”的问题，而全流程信息关联则回答了“样本从哪里来、经历过什么、现在在哪里”的关键问题。其本质是通过建立“样本-信息”的一对多映射关系，将样本在采集、运输、存储、处理、分析、废弃等各环节的静态属性（如donor基本信息、样本特性）与动态流转信息（如操作人员、时间戳、设备参数）绑定，形成覆盖全生命周期的“数字孪生档案”。以临床样本库为例，信息关联的核心数据维度包括：-基础属性数据：Donor的年龄、性别、诊断信息、知情同意书编号；样本的采集时间、部位、抗凝剂类型、初始体积；-流转过程数据：运输过程中的温度记录（如-80℃冷链运输的实时温度曲线）、存储位置（如液氮罐的层-架-位信息）、处理操作（如DNA提取的试剂批号、仪器型号、提取浓度）、分析结果（如测序数据ID、质控报告）；

2全流程信息关联：从“样本孤岛”到“数据网络”-质量管控数据：样本入库前的质控结果（如细胞活力、RNA完整性数RIN值）、定期抽检数据（如存储6个月后的样本活性检测）、异常事件记录（如冻存管破损时的处理措施）。这些信息需通过标准化接口（如LIMS系统的API接口）实时录入数据库，确保“样本一动，信息即更新”，避免因人工录入滞后导致的信息滞后或遗漏。

3动态追溯路径：从“点状记录”到“链式回溯”动态追溯路径是追踪溯源的“可视化呈现”，其核心是通过时间轴逻辑，将样本全流程的离散信息串联为完整的“流转链条”，支持正向追溯（从样本到原始donor）与反向追溯（从原始donor到所有衍生样本）。例如，当某批样本出现检测异常时，可通过追溯路径快速定位问题环节：是采集时抗凝剂剂量不当？运输中温度波动？还是提取操作失误？追溯路径的构建需依赖“事件驱动”的记录机制：即每当样本发生一次状态变化（如从-80℃冰箱转移至超低温冰箱、从整管分装为3支亚样本），系统自动生成一条包含“时间戳-操作人员-操作类型-前后状态”的事件记录，并绑定唯一标识编码。通过时间轴排序，这些事件记录即可形成清晰的流转链条，例如：03ONE```

```12024-10-1509:00:00采集员张三采集血液样本50ml→编码BIO20241015-PKU-00122024-10-1510:30:00运输员李四冷链运输（-20℃±2℃）→到达样本库32024-10-1511:00:00技术员王五入库-80℃冰箱，位置A-01-B-0342024-10-2014:00:00技术员赵六分装为5支亚样本，每支1ml→亚样本编码BIO20241015-PKU-001-S01至S0552024-10-2509:30:00研究员周七提取DNA→DNA浓度50ng/μL，RIN值8.5

``````通过这样的链式记录，任何环节的异常均可快速定位，溯源效率提升80%以上，大幅降低因信息混乱导致的研究风险。04ONE样本追踪溯源的核心技术体系：多技术融合的支撑架构

样本追踪溯源的核心技术体系：多技术融合的支撑架构样本追踪溯源的实现需依托“标识技术-信息系统-安全技术”三位一体的技术体系，其中标识技术是“感知层”，信息系统是“大脑层”，安全技术是“保障层”，三者协同作用，构建从物理样本到数字信息的全链条追溯能力。

1标识技术：样本身份的“感知与识别”标识技术是追踪溯源的“眼睛”，其核心是通过物理或电子标签将唯一编码附着于样本，实现“样本-标签-信息”的绑定。目前主流的标识技术包括条码、二维码、RFID及新兴的DNA编码，各技术特点及适用场景如下：

1标识技术：样本身份的“感知与识别”1.1条码技术：低成本、高兼容性的基础选择条码技术（一维码/二维码）是最早应用于样本标识的技术，通过光学扫描设备读取编码信息。一维码（如Code128、EAN-13）技术成熟、成本低廉（每张标签成本约0.1-0.5元），但存储容量有限（通常30-50字符），仅支持数字与字母组合；二维码（如QRCode、DataMatrix）存储容量大（最多可达3000字符），可支持汉字、图片等信息，且容错率高（即使30%面积损坏仍可识别），目前已成为样本库的主流标识方式。应用场景：适用于样本量较大、流转频率相对较低的基础样本库（如医院临床样本库），例如将二维码标签粘贴于冻存管外壁，通过扫码枪录入样本信息，成本可控且操作简便。局限性：二维码为“被动式标识”，需人工或扫码设备主动靠近扫描，无法实现批量自动识别；标签易受潮湿、磨损影响，长期存储（如10年以上）需采用防腐蚀材质。

1标识技术：样本身份的“感知与识别”1.2RFID技术：自动化、批量化的高效解决方案RFID（RadioFrequencyIdentification，射频识别）技术通过无线电信号识别目标标签，无需光学扫描即可实现“非接触式、穿透性”读取，支持批量识别（同时读取数百个标签）且数据可重复擦写。根据供电方式，RFID标签分为无源（Passive，靠阅读器信号供电，读取距离10-30cm）、有源（Active，内置电池，读取距离可达100m）及半有源（Semi-passive，电池供电+反射信号，读取距离30-50m）。应用场景：适用于样本量大、流转频繁的自动化样本库（如大型生物样本库的自动化存储系统）。例如，将无源RFID标签嵌入冻存管盖内，样本库机器人通过RFID阅读器自动识别整批样本的位置信息，无需人工逐管扫描，处理效率提升5-10倍。

1标识技术：样本身份的“感知与识别”1.2RFID技术：自动化、批量化的高效解决方案局限性：标签成本较高（无源RFID标签约5-10元/个），金属样本对信号屏蔽严重，需采用特殊抗金属标签；不同频段（低频LF、高频HF、超高频UHF）的RFID标签适用场景差异大，需根据样本存储环境（如液氮罐的低温环境）选择兼容型号。

1标识技术：样本身份的“感知与识别”1.3DNA编码技术：极致安全的“分子级标识”DNA编码技术是近年兴起的前沿标识技术，通过将二进制编码转化为特定DNA序列，并合成至微球载体（如聚苯乙烯微球）上，再将微球混合于样本中。每个微球的DNA序列唯一且可被高通量测序仪读取，实现“样本与分子信息的绑定”。优势：存储密度极高（1mgDNA可存储215PB数据）、抗极端环境（耐高温、耐腐蚀）、无法被伪造（需合成特定DNA序列），从根本上解决了标签脱落、伪造的风险。应用场景：适用于高价值、高风险样本（如稀有病原体样本、司法鉴定样本）的长期追踪。例如，某国家级传染病样本库将DNA编码微球混入埃博拉病毒样本中，即使样本容器破损，仍可通过测序追溯样本来源。局限性：技术成本极高（目前单个DNA编码成本约100-500元）、读取依赖专业测序设备、操作流程复杂（需样本DNA提取与测序），短期内难以普及。1234

2信息系统：追踪溯源的“数字大脑”信息系统是样本追踪溯源的核心中枢，负责存储、管理、分析样本全流程信息，并提供追溯、查询、统计等功能。目前主流的信息系统包括实验室信息管理系统（LIMS）、生物样本库信息管理系统（BIS）及定制化开发系统，其核心功能模块如下：

2信息系统：追踪溯源的“数字大脑”2.1样本全生命周期管理模块该模块是系统的核心，覆盖样本从“入院登记”到“最终废弃”的全流程：-入院登记：支持批量导入（如从医院HIS系统获取donor信息）、手动录入，自动生成唯一标识编码，关联二维码/RFID标签，打印标签并绑定样本；-存储管理：实时记录样本存储位置（支持手动录入与自动化设备对接，如液氮罐机器人自动更新层-架-位），支持按编码、donorID、样本类型等多条件检索，支持库存预警（如接近存储期限样本提醒）；-处理管理：记录样本分装、提取、质控等操作信息，自动关联操作人员、设备、试剂参数，支持亚样本编码生成（母样本与亚样本通过“父子关系”绑定）；-出库管理：支持线上申请审批（如科研人员通过系统提交样本使用申请），自动校验申请权限与样本库存，出库后自动更新样本状态（如“在库”→“已出库”），并记录接收方信息。

2信息系统：追踪溯源的“数字大脑”2.2数据集成与共享模块1样本库的数据价值在于“共享”，该模块通过标准化接口（如HL7、FHIR、RESTfulAPI）实现与外部系统的数据交互：2-向上对接：与医院HIS/EMR系统对接，获取donor的临床数据（如诊断、治疗方案）；与实验室LIS系统对接，获取样本检测数据（如血常规、基因测序结果）；3-向下输出：向科研人员提供数据查询接口（支持匿名化数据下载），向监管机构提供审计追踪数据（如符合FDA21CFRPart11电子记录要求）；4-横向协同：加入区域/国家级样本库联盟，实现样本信息跨机构共享（如“人类遗传样本资源共享平台”），支持分布式样本的统一追溯。

2信息系统：追踪溯源的“数字大脑”2.3统计与审计模块该模块满足样本库的质量管理与合规需求：-统计报表：自动生成样本入库量、存储时长、使用频率、质控合格率等报表，支持多维度分析（如按疾病类型、样本类型统计）；-审计追踪：记录所有用户操作日志（包括登录、数据修改、样本出库等），支持“谁在何时做了什么操作”的完整追溯，符合ISO9001、GSP等规范要求；-异常预警：设置阈值规则（如样本存储温度<-85℃时预警、质控RIN值<7时标记异常），通过短信、邮件实时通知管理人员，及时干预风险。

3安全技术：数据安全的“防火墙”样本数据涉及个人隐私（如donor的基因信息）与科研机密，安全技术是保障追踪溯源体系可靠性的最后一道防线，主要包括数据加密、权限控制与区块链存证。

3安全技术：数据安全的“防火墙”3.1数据加密技术数据加密分为传输加密与存储加密：-传输加密：采用TLS1.3协议对系统间数据传输过程加密，防止信息被窃取（如科研人员下载样本数据时被中间人攻击）；-存储加密：对敏感数据（如donor身份信息、基因数据）采用AES-256加密算法存储，即使数据库被非法访问，也无法获取明文信息；支持“字段级加密”（仅加密身份证号、基因序列等敏感字段，不影响常规查询效率）。

3安全技术：数据安全的“防火墙”3.2权限控制技术权限控制采用“角色-权限”模型（RBAC），根据用户角色（如样本库管理员、科研人员、审计员）分配不同操作权限：-管理员：拥有样本信息录入、修改、删除等全权限；-科研人员：仅能查询已授权的样本信息（按项目、疾病类型限制），无法修改数据；-审计员：仅能查看操作日志与统计报表，无数据修改权限。此外，支持“双因素认证”（如登录需密码+短信验证码）与“操作审批流”（如样本出库需项目负责人+样本库管理员双重审批），防止权限滥用。

3安全技术：数据安全的“防火墙”3.3区块链存证技术区块链技术通过“去中心化、不可篡改”的特性，为样本关键流转信息提供“可信存证”。例如，将样本的“采集-运输-入库”关键事件（时间戳、操作人员、位置信息）上链存储，任何节点无法单方面修改，确保追溯数据的真实性。某国家级基因样本库已试点区块链技术，将样本捐赠知情同意书、质控报告等关键文件上链，实现了“从样本到数据”的全流程可信追溯，有效提升了数据的司法认可度。05ONE样本追踪溯源技术的实施路径：从规划到落地的关键步骤

样本追踪溯源技术的实施路径：从规划到落地的关键步骤技术体系的落地需遵循“需求驱动、分步实施、持续优化”的原则，结合样本库的规模、类型与资源条件，制定科学的实施路径。基于多个大型样本库的建设经验，实施路径可分为五个阶段：需求分析与规划、系统设计与选型、部署与集成、验证与优化、运维与升级。

1需求分析与规划：明确“要解决什么问题”需求分析是实施的前提，需通过调研访谈明确样本库的核心痛点与目标：-调研对象：样本库管理员（了解日常管理痛点，如样本查找困难、人工录入错误率高）、科研人员（了解数据需求，如需快速定位特定donor的样本）、监管机构（了解合规要求，如数据审计追踪）。-核心问题：当前样本管理的最大痛点是什么（如样本丢失率、信息错误率）？追踪溯源需优先解决哪些环节（如采集、存储）？未来3-5年的样本规模增长目标是什么（如从10万例扩展至50万例）？-输出成果：《样本追踪溯源需求规格说明书》，明确功能需求（如批量编码生成、库存预警）、性能需求（如系统支持1000并发查询）、合规需求（如符合《人类遗传资源管理条例》）。

2系统设计与选型：确定“用什么技术实现”系统设计需基于需求规格，制定技术架构与选型方案：-架构设计：采用“微服务+云原生”架构（如SpringCloud+Docker），支持模块独立部署与弹性扩展，避免传统单体系统“牵一发而动全身”的缺陷；-技术选型：-标识技术：样本量<10万例、预算有限的样本库，推荐二维码+LIMS系统；样本量>10万例、需自动化的样本库，推荐RFID+BIS系统；高价值样本，增加DNA编码作为备用标识；-数据库：关系型数据库（如PostgreSQL）存储结构化数据（如样本属性），非关系型数据库（如MongoDB）存储非结构化数据（如质控报告、图片）；

2系统设计与选型：确定“用什么技术实现”-供应商选择：优先考虑有生物样本库行业实施经验的供应商（如ThermoFisher、PerkinElmer、国内的中生科技、金仪盛世），要求提供Demo系统进行功能验证。

3部署与集成：让“系统跑起来”部署与集成是技术落地的关键环节，需解决“系统如何对接现有环境”的问题：-硬件部署：部署服务器（建议云服务器，支持弹性扩容）、RFID阅读器（样本出入口、存储区）、扫码枪（操作台）、温湿度监控设备（存储区），确保硬件与网络环境稳定；-软件部署：安装LIMS/BIS系统，配置数据库、中间件，导入历史样本数据（需先进行数据清洗，确保编码唯一性）；-系统集成：通过API接口对接外部系统（如医院HIS、实验室LIS），实现数据自动同步；与自动化设备（如样本存储机器人、分液仪）对接，实现样本流转信息的自动采集（如机器人移动样本时自动更新位置信息）。

4验证与优化：确保“系统好用、可靠”010203040506系统上线前需进行全面验证，确保功能、性能、合规性达标：-功能测试：模拟全流程场景（如样本采集→入库→分装→出库），验证各模块功能是否正常（如编码生成、库存更新、追溯路径生成）；-性能测试：模拟高并发场景（如同时100人查询样本），测试系统响应时间（要求<2秒）、吞吐量（要求>1000次/分钟）；-合规性验证：邀请第三方审计机构检查系统是否符合ISO20387、FDA21CFRPart11等规范要求；-用户培训：对样本库管理员、科研人员进行操作培训（如扫码录入、申请出库），发放操作手册，考核合格后方可上线；-试运行：选取部分样本进行1-3个月的试运行，收集用户反馈（如操作繁琐、界面不友好），优化系统功能与用户体验。

5运维与升级：保障“系统持续可用”系统上线后需建立长效运维机制，确保稳定运行：-日常运维：配备专职运维人员，定期监控系统性能（如CPU、内存使用率）、备份数据（每日增量备份+每周全量备份）、维护硬件设备（如清洁RFID阅读器天线）；-故障处理：制定应急预案（如数据库故障时如何切换备用服务器、网络中断时如何离线记录样本信息），确保故障恢复时间（RTO）<4小时；-持续升级：根据用户需求与技术发展，定期升级系统功能（如增加AI辅助样本查找、对接区块链存证平台），每2-3年进行一次架构重构，确保技术先进性。06ONE样本追踪溯源技术的挑战与对策：现实问题的破解之道

样本追踪溯源技术的挑战与对策：现实问题的破解之道尽管样本追踪溯源技术已日趋成熟，但在实际应用中仍面临标识易错、系统兼容性差、数据安全风险等挑战。基于行业实践经验，本节针对核心挑战提出系统化解决方案。

1样本标识易错：从“人工依赖”到“智能防错”挑战：传统人工标识（如手写编码、手动粘贴标签）易出错，据行业统计，人工标识错误率可达1%-5%，导致样本“张冠李戴”。例如，某医院样本库曾因两名技术员同时采集不同患者的血液样本，误将标签粘贴错误，导致后续检测结果与临床信息不符。对策：引入“智能防错”技术，实现标识全流程自动化与校验：-自动化标识：采用自动化样本处理设备（如全自动分液仪），在样本分装时自动打印二维码标签并粘贴，减少人工干预；-多重校验：在样本入库时，通过“扫描+称重+拍照”三重校验：扫描标签核对编码，称重核对样本重量是否与录入值一致（误差<5%），拍照核对样本状态（如血液是否溶血）；-AI视觉识别：对于无法粘贴标签的特殊样本（如组织切片），采用AI视觉技术识别样本特征（如组织形态、颜色），与编码自动绑定，实现“无标识追溯”。

2系统兼容性差：从“数据孤岛”到“标准统一”挑战：样本库常面临多系统并存问题（如LIMS、HIS、LIS），各系统数据格式、接口标准不一，导致信息无法共享，形成“数据孤岛”。例如，某科研样本库的LIMS系统与医院HIS系统数据不互通，科研人员需手动从两个系统导出数据并匹配，耗时且易出错。对策：构建“标准化+中间件”的数据集成架构：-制定统一数据标准：采用国际通用标准（如ISO21086生物样本数据标准、HL7FHIR医疗数据交换标准），规范样本数据的字段定义（如“采集时间”需包含时区信息）、数据类型（如“样本类型”采用LOINC编码）；-部署数据中间件：通过企业服务总线（ESB）或API网关，作为各系统间的“数据翻译器”，实现数据格式转换与协议适配（如将HIS系统的HL7消息转换为LIMS系统的JSON格式）；

2系统兼容性差：从“数据孤岛”到“标准统一”-建立主数据管理（MDM）平台：对donor、样本等核心实体建立“单一数据源”，消除多系统间的数据冗余与冲突，确保“一处更新，全网同步”。

3数据安全风险：从“被动防御”到“主动免疫”挑战：样本数据包含高价值个人信息与科研机密，面临数据泄露、篡改等风险。2023年某国际生物样本库曾遭遇黑客攻击，5万例donor的基因数据被窃取，造成严重的社会影响。对策：构建“主动免疫”数据安全体系：-零信任架构（ZeroTrust）：遵循“永不信任，始终验证”原则，对每次访问请求进行身份认证与权限校验（如科研人员访问样本数据时，需验证IP地址、设备指纹、操作权限）；-数据脱敏与动态水印：对外共享数据时，采用脱敏技术隐藏敏感信息（如身份证号替换为“”，基因序列变异位点模糊化）；同时添加动态水印（如嵌入用户ID、访问时间），一旦数据泄露可快速追溯源头；

3数据安全风险：从“被动防御”到“主动免疫”-隐私计算技术：采用联邦学习、安全多方计算等技术，在“数据可用不可见”的前提下实现数据共享。例如，多机构联合研究时，各机构无需共享原始数据，仅交换模型参数，既保护隐私又提升研究效率。

4跨机构协作困难：从“单点追溯”到“联盟链追溯”挑战：区域级或国家级样本库联盟需实现跨机构样本追溯，但各机构的信息系统独立、数据标准不一，导致“跨机构追溯如同大海捞针”。例如，某区域肿瘤研究项目中，需整合3家医院的样本数据，但因各医院编码规则不同，耗费2个月才完成数据匹配。对策：构建基于联盟链的“跨机构追溯网络”：-统一联盟链标准：由牵头机构制定联盟链协议（如HyperledgerFabric），明确各机构的节点角色、数据共享规则（如仅共享脱敏后的样本信息）、共识机制（如PBFT共识）；-链上存证关键数据：将样本的“跨机构流转事件”（如从医院A转运至样本库B、从样本库B出库至研究机构C）上链存储，确保信息不可篡改；-跨机构查询接口：开发统一的查询门户，科研人员通过输入唯一编码即可查询样本的全流程流转记录（包括跨机构环节），无需对接各机构的独立系统。07ONE样本追踪溯源技术的未来趋势：智能化与场景化的深度融合

样本追踪溯源技术的未来趋势：智能化与场景化的深度融合随着人工智能、物联网、数字孪生等技术的快速发展，样本追踪溯源技术正从“数字化”向“智能化、场景化”演进，未来将呈现以下趋势：

1AI驱动的“智能预测与主动干预”传统追溯技术是“被动响应”（出现问题后追溯），而AI技术将实现“主动预测”（问题发生前预警）。例如，通过机器学习分析样本存储历史数据，预测冻存管在特定温湿度条件下的“剩余使用寿命”，提前3个月提醒更换；通过计算机视觉技术监控样本处理过程，自动识别“操作不规范”（如分装时样本飞溅），实时提醒操作人员，从源头减少样本污染风险。

2物联网与数字孪生的“全流程可视化”物联网（IoT）技术