10月7日消息，特种化工巨头赢创（Evonik）宣布其 Self Driving Labs 获得 2026 CPHI Pharma Award"数字化转型"类别大奖。这套面向 API（原料药）工艺开发的 CDMO 服务把贝叶斯优化算法、连续流平台、3D打印反应器、高通量实验、过程分析技术与自动色谱连成闭环——实验设计、执行、数据采集、分析到下一步决策全部数字化，工业用例中已做到每天最多 100 个自主实验、隔夜完成工艺优化。

CPHI 是全球制药行业规模最大的展会之一，本届 10 月 6 日在米兰颁奖。评奖方将奖项授予赢创，指向的信号很明确：自主实验室已经从论文里的概念验证，走到了对药企客户开放商业服务的阶段。

值得化工企业注意的是这套系统里"人站在哪里"。赢创没有把 AI 做成黑箱——科学家通过 AI 驱动的界面 AIChemBuddy 与闭环交互，官方表述是给它"透明度、可追溯性与控制力"：算法实时评估结果并选择下一个实验，但科学家看得见每一步为什么这么选。AIChemBuddy 并非新造之物，它 2021 年起步于赢创研发数字化部门，底层贝叶斯优化库 BoFire 由赢创与 BASF、勃林格殷格翰、拜耳联合开发——曾经竞对的化工巨头，在"实验优化算法"这件事上选择了共建同一个开源底座。

对工艺开发的痛点，赢创的判断是：管线从小分子扩展到多肽、寡核苷酸后，传统串行手工实验动辄数周、分析数据有限、高度依赖专家判断，而工艺一旦进入临床后期，再改动的成本和风险都会陡增。Self Driving Labs 的价值就在压缩这个窗口——更早到达稳健工艺条件、从一开始就产出更丰富的数据，让放大决策有据可依。

这也是 AIchem 一直在讲的立场：AI 进入化学工作的关键不在"替代实验"，而在让每一次实验的记录、条件与结果成为可追溯、可复用的数据资产。赢创把闭环建在 CDMO 服务里服务外部客户，服务的是药企的工艺开发；而化工企业自己的报价、实验、生产、质检记录，同样需要先形成连续、有边界的数据关系，AI 才有用武之地。自驱实验室的工具会越来越多，企业自己的数据地基准备好了没有，才是接下来两三年真正的分水岭。

信息来源：赢创官方新闻稿（evonik.com，2026-10-07）；赢创 elements 杂志 AIChemBuddy 专题（2025-03）