韩国工业AI平台企业Deepfaine（深法因）正与首尔恩平圣母医院（天主教大学附属医院）合作，在真实临床前试验环境中测试其自主研发的智能眼镜AI科研支持系统。该系统并非通用AR办公工具，而是专为实验室高风险、强规程、多步骤的科研场景定制，核心目标是将依赖纸质SOP、人工经验与离线查证的传统研究模式，转向实时响应、证据驱动、双手解放的AI原生工作流。
该项目已入选韩国科学技术信息通信部（MSIT）与韩国国家信息技术产业振兴院（NIPA）联合发起的‘2026年人工智能代金券支持计划’。该计划聚焦AI技术在制造业、医疗、能源等实体经济场景的落地验证，非纯算法研发或概念演示。Deepfaine作为技术主导方，负责系统开发与现场适配；恩平圣母医院作为牵头机构，提供真实预临床试验场地、标准操作流程（SOP）、设备清单及安全规范文档，并参与全流程验证。项目周期覆盖系统部署、多轮实操测试及效果评估，结果将直接影响后续在韩国药企CRO机构及生物医学实验室的规模化推广路径。
系统技术架构分为两大模块：一是基于检索增强生成（RAG）的AI代理，二是视觉AI感知引擎。RAG模块构建了结构化科研知识库——Deepfaine对实验室SOP、仪器操作手册、生物安全指南、事故应急处置流程等原始文档进行语义解析、实体抽取与关系建模，形成可被大语言模型（LLM）精准调用的知识图谱。研究人员佩戴轻量化智能眼镜（未公开具体型号，但明确要求支持语音输入、光学显示与本地低延迟推理），在实验过程中以自然语言提问，如‘离心机转速超限如何处理？’或‘小鼠腹腔注射剂量上限是多少？’，AI代理即时检索知识库，调用LLM生成带出处标注的答案，并通过镜片叠加文字提示与语音播报同步输出，全程无需暂停操作、无需切换设备。
RAG知识库强制绑定实验室真实文档版本
该设计规避了通用大模型幻觉风险：所有回答均锚定在医院提供的最新版SOP文本片段上，且系统自动标注引用段落来源（如‘依据《动物实验安全规程》第3.2.1条’）。这意味着采购方若引入同类系统，必须同步提供完整、、版本可控的内部文档体系，否则知识库将失效。对国内CRO或药企而言，文档数字化治理水平直接决定AI辅助系统的可用性边界。
视觉AI实现无标记动物行为追踪
第二模块解决预临床试验核心痛点——实验动物状态监测。传统方式依赖耳标、尾标或皮下RFID芯片植入，存在应激干扰、感染风险及长期追踪精度衰减问题。Deepfaine的视觉AI方案笼内固定摄像头视频流，利用姿态估计与个体重识别算法，在不接触动物前提下完成单只小鼠/大鼠的身份确认与行为轨迹追踪（如活动量、进食频次、异常静止）。该功能已通过医院动物房实际部署验证，但需注意：其精度高度依赖光照稳定性、笼具透明度及摄像头安装角度，国内用户若复用此方案，须提前评估现有动物房基建兼容性，而非仅采购算法模块。
系统支持‘所见即所得’式设备交互：当研究人员将眼镜视野对准离心机、液氮罐或IVIS成像仪时，视觉AI自动识别设备型号，弹出对应操作步骤、校准周期、危险警示（如‘液氮罐压力超0.8MPa需立即通风’）及最近一次维保记录。更关键的是，远程专家可通过眼镜共享第一视角画面，实时圈注、语音指导，替代传统电话描述或事后视频回溯，缩短故障响应时间。这一能力对跨国药企亚太区技术支持中心向中国合同研究组织（CRO）提供远程协作具有明确适配价值。
Deepfaine明确表示，系统底层已适配韩国本土AI半导体平台（未披露具体芯片厂商），并预留与公有云及私有云的API接口。这意味着国内用户若考虑引进，需关注两点：一是其RAG知识库构建工具链是否支持中文SOP文档的语义解析（原文未提中文支持，需单独验证）；二是视觉AI模型训练数据集是否包含亚洲常用实验动物品种及国产仪器外观特征——当前验证仅基于韩国医院设备与动物品系，直接移植可能存在识别偏差。项目结题后，Deepfaine计划将验证数据反哺模型迭代，但首批商用版本仍需以本地化适配测试为前置条件。
该系统不改变现有GCP/GLP合规框架，所有AI建议均为辅助提示，最终操作决策权仍在研究人员。其真正价值在于降低人为疏漏导致的重复实验、数据偏差及安全事故概率。对国内正在建设智能化动物实验平台的CRO、高校医学院及创新药企而言，此类‘眼镜+RAG+视觉AI’融合方案，提供了比纯软件知识库或单点AI检测设备更闭环的现场生产力升级路径，但落地前提是文档管理规范化、基础设施标准化与人员数字素养同步提升。