高校实验室不仅是科研创新与人才培养的物理载体，更是保障校园运行安全、驱动教学质量提升的核心基石[1]。步入高等教育高质量发展新阶段，实验室的治理效能已成为衡量高校综合实力的重要指标。尤其是“十四五”规划、国家教育数字化战略行动及相关安全规范的相继出台，为实验室向数智化转型指明了方向[2]。在此形势下，资源分配不合理、安全风险识别滞后、绩效评价与管理决策之间衔接不足等问题日益凸显，原有依赖人工巡检和经验判断的管理方式已难以支撑精细化治理需求。学界现有AI赋能高校实验室治理研究可划分为三大维度。其一，聚焦于底层数据的智能化处理，如依托物联网与AI优化环境监测[3]，或引入云模型对运行中的不确定因素进行定量评估。其二，侧重于管理流程的数字化重塑，尝试利用AI优化系统架构以提升协同效率。其三，针对安全管控、空间设计等特定场景的专项应用探索[4]。尽管这些研究完成了从“经验驱动”到“数据辅助”的初步跨越，但其局限性亦十分明显。多数研究仍局限于单一功能的局部优化，未能充分兼顾高校实验室“高规模、多层级、异质化”的复杂特征。此外，现有AI应用多停留在规则响应与浅层统计层面，缺乏从自动建模到异常感知，再到管理决策话语转化的全链路闭环，导致智能分析结果与管理实操之间存在严重的“断层”。因此，构建一套可解释、易嵌入、能落地的智能治理范式，已成为该领域的核心方向。

　　为此，文章构建了一种深度融合AI的实验室治理框架。该框架包含3项互为支撑的智慧治理机制：一是通过运行行为智能诊断机制实现对管理状态的精准刻画;二是依托异常检测模型建立安全前置感知机制，将风险化解于萌芽状态;三是利用生成式模型驱动的动态绩效洞察机制，实现评估结果向决策语言的智能跨越。文章致力于打破AI作为单一辅助工具的局限，驱动其深度嵌入实验室管理的全流程，从而为高校实验室治理的数智化升级提供理论范式与实践基准。

　　文章认为，AI赋能高校实验室治理的关键机制有3个。

　　1 运行行为智能诊断机制

　　2 基于异常检测模型的安全前置感知机制

　　3 基于生成式模型的动态绩效洞察机制

　　4 结语

　　在高校实验室规模持续扩张、运行行为高度复杂的背景下，如何将AI从“技术展示”转化为“可执行的管理工具”，已成为实验室治理中的关键问题。文章从高校实验室管理实践出发，构建了涵盖建设规划、安全治理与运行绩效评价的3项AI赋能机制，使实验室管理首次能够基于真实运行行为，实现资源压力的客观识别、风险变化的提前感知以及运行绩效的动态洞察，从而推动管理决策由经验判断向数据驱动、智能辅助转变。

　　上述机制不依赖特定系统平台或复杂算法配置，能够在现有智慧实验室数据的基础上直接部署应用。运行行为智能诊断机制可有效区分“资源总量不足”与“排布性失衡”，避免因局部拥堵导致的建设误判;基于异常检测模型的安全前置感知机制可在风险显性化之前触发管理干预，显著提升安全治理的前瞻性;基于生成式模型的动态绩效洞察机制则将复杂分析结果转化为可理解、可执行的管理结论，缩短决策响应链条。总体而言，文章提出的AI实验室治理框架具有良好的可复制性和推广价值，可为不同规模高校开展实验室智慧化管理提供一种清晰、可实施的路径。

　　参考文献

　　[1] 张耀方.国家实验室建设优化对策探讨[J].实验技术与管理,2025,42(10):251-257.

　　[2] 何潇,龙旭伟.“双一流”背景下高校智慧实验室安全管理平台建设[J].中国现代教育装备,2025(23):52-54.

　　[3] 练毅.技术赋能视角下中高职衔接课程体系和教学方法探索:以传感器与检测技术课程群为例[J].中国现代教育装备,2025(15):146-148,159.

　　[4] 秦香莲.人工智能在实验室安全管理中的应用与实践[J].实验室检测,2025,3(16):107-109.

　　[5] 罗洪福.基于智能传感器的水厂电气工程自动化运行监控系统研究[J].自动化应用,2025,66(18):206-208.

　　[6] 尹春勇,赵峰.基于双层注意力和深度自编码器的时间序列异常检测模型[J].计算机工程与科学,2024,46(5):826-835.

　　[7] 苏芮.生成式人工智能赋能跨学科项目式学习的逻辑、路径和反思[J].教育理论与实践,2025,45(32):3-7.

张守武1 周波2*

1. 北京城市学院资源设备管理办公室　2. 北京城市学院信息学部