背景:从 PID 到 AI 的必然演进
过去 30 年,气套式培养箱几乎都依赖单回路 PID控温。PID 在常规贴壁细胞培养中已足够,但面对长周期、低容差的胚胎发育、类器官与 GMP 生产,传统控制出现三大痛点:
开门热冲击——一次 30 s 取样即可令箱内温度波动 ±1 ℃;
负载不确定——置物架高度、培养基体积、组织块厚度随时变化;
耦合因素多——加湿、CO₂/O₂ 调节与温度相互影响,单纯靠手工整定难以全局最优。
随着高精度热敏电阻、低功耗 MCU、边缘 GPU 与云端大数据的普及,利用机器学习算法实时预测、决策并驱动多级加热/制冷执行器,已成为设备升级的核心方向。CellXpress.ai 等商用系统已把深度学习引入细胞培养过程决策,展示了“AI+孵育器”落地的可行性