Globale KI in Laborlösung Marktgröße, Aktien und Trends Analysebericht – Branchenübersicht und Prognose bis 2033

Was ist die KI in Laborlösung Markt Größe und Wachstum Rate

• Nach der Data Bridge Market Research Analyse wurde die KI im Laborlösungsmarkt auf431.65 Mio. USD 2025und wird zu erreichen1,107,52 Mio. USD bis 2033, in einemCAGR von 12,50% von 2026 bis 2033.
• Der Markt erlebt ein konsequentes Wachstum, das durch die zunehmende Übernahme künstlicher Intelligenz in Labor-Workflows, die steigende Nachfrage nach automatisierten und datengetriebenen Analysen, die Fortschritte beim maschinellen Lernen und der natürlichen Sprachverarbeitung sowie die Erweiterung von Anwendungen in den Bereichen Pharma, Biotechnologie, klinische Diagnostik und Forschungslabore verursacht wird.
• Die zunehmende Menge und Komplexität von Labordaten, kombiniert mit der Notwendigkeit, die analytische Effizienz, Genauigkeit und Workflow-Produktivität zu verbessern, sind zwingende Pharmaunternehmen, akademische Institutionen, Vertragsforschungsorganisationen und diagnostische Labore, um AI-fähige Lösungen zu übernehmen. Machine Learning und natürliche Sprachverarbeitungstechnologien werden zunehmend in Laborprozesse integriert, um Dateninterpretation, klinische Diagnostik, Forschung und Entwicklung und Qualitätskontrolle zu unterstützen.

Marktgröße und Prognose

• Globaler Marktwert (2025): 431.65 Mio. USD
• Voraussichtlicher Marktwert (2033): USD 1.107.52 Millionen
• Prognose CAGR (2026–2033): 12,50%
• Leitregion 2025: Nordamerika
• Schnellste Anbauregion: Asien-Pazifik

Was sind die großen Takeaways des KI im Laborlösungsmarkt

• Nordamerika dominierte den KI im Laborlösungsmarkt mit dem größten Umsatzanteil von 46,38% im Jahr 2025, unterstützt von einem starken Pharma- und Biotechnologie-Sektor, fortgeschrittener Laborinfrastruktur und hoher Übernahme von KI-fähigen Forschungs- und Diagnosetechnologien.
• Asia-Pacific wird voraussichtlich die am schnellsten wachsende Region bei einem CAGR von 15,28% von 2026 bis 2033 sein, die durch steigende Life Sciences Investitionen, Erweiterung der Laborautomation, wachsende genomische Forschung und steigende Übernahme von KI-Technologien in China, Japan und Indien betrieben wird.
• Das Hardware-Segment führte den Markt mit einem Anteil von 35,6% im Jahr 2025, angetrieben durch den zunehmenden Einsatz von KI-integrierten analytischen Instrumenten, Abbildungssystemen, Roboter-Probe-Handlern und automatisierten Laborplattformen
• Software ist der am schnellsten wachsende Bauteiltyp, der zur Registrierung eines CAGR von 13,5% entwickelt wurde und den Anstieg der Annahme von AI-powered Data Analytics, Laborinformationsmanagementsystemen, Workflow-Orchestrationstools und prädiktiven Modellierungsplattformen widerspiegelt.
• Das vorausschauende Analysesegment dominierte die Technologiekategorie mit einem Umsatzanteil von 35.16% im Jahr 2025, was durch den weit verbreiteten Einsatz von prädiktiven Modellen zur Stabilitätsüberwachung, Instrumentenwartung, Qualitätsüberwachung und Laborplanung führte.
• Datenanalyse und -interpretation entfielen 2025 auf 35 % des Marktanteils, bevorzugt durch die zunehmende Menge und Komplexität von Labor-generierten Daten.
• Das Segment Forschungs- und Entwicklungslabors ist die am schnellsten wachsende Laborkategorie, mit einem CAGR von 19%, angetrieben durch die zunehmende Übernahme von AI-gestützten Experimenten, automatisierten Workflows, fortschrittlicher Datenanalyse und computergestützter Forschungswerkzeuge

Report Scope und KI im Segment Laborlösung Markt

Was ist der Haupttrend im KI im Laborlösungsmarkt

• Laboratorien nehmen zunehmend autonome Experimente und Laborautomatisierung an, um die Forschungsarbeiten zu beschleunigen, experimentelle Bedingungen zu optimieren, die Reproduzierbarkeit zu verbessern und die für die iterative wissenschaftliche Entdeckung erforderliche Zeit zu reduzieren.
• Zum Beispiel, im Februar 2025, Forschungsartikel veröffentlicht in Scientific Reports beschreiben ein autonomes Labor, das Robotik und KI kombiniert, um Biotech-Experimente durch eine geschlossene Schleife der Kultivierung, Probenaufbereitung, Messung, Analyse und Hypothesen-Formulierung zu führen; das System verwendet Bayesian Optimierung, um experimentelle Bedingungen zu verbessern.
• Echtzeit-Datenerfassung und AI-getriebene Analyse ermöglichen Labors, experimentelle Ergebnisse kontinuierlich zu bewerten, Muster zu identifizieren, Parameter zu optimieren und anschließende experimentelle Schritte automatisch zu bestimmen.
• Pharmazeutische, biotechnologische, materialwissenschaftliche und akademische Labore integrieren zunehmend KI-, Robotik- und Hochdurchsatzexperimente, um selbstfahrende Laborumgebungen zu etablieren, die in der Lage sind, komplexe Arbeitsabläufe mit eingeschränkter menschlicher Intervention durchzuführen.
• So berichteten Forscher des Lawrence Berkeley National Laboratory im November 2023 das A-Lab, ein autonomes Labor, das Robotik, maschinelles Lernen, natürliche Sprachmodelle und aktives Lernen zur Synthese anorganischer Materialien kombiniert. Über 17 Tage Dauerbetrieb produzierte das System 36 Verbindungen aus 57 Zielen, die den wachsenden Einsatz von AI-fähigen autonomen Experimenten in der Laborforschung belegen
• Da Labore zunehmend schnellere Experimente, Reproduzierbarkeit und datengetriebene wissenschaftliche Entdeckung priorisieren, wird mit der Annahme von AI-fähigen autonomen Laborlösungen eine Beschleunigung und Stärkung der intelligenten Automatisierung als Kernkomponente der Forschungsinfrastruktur der nächsten Generation erwartet.

Was sind die Schlüsseltreiber der KI im Laborlösungsmarkt

• Das rasche Wachstum der Labordaten und die zunehmende Komplexität der wissenschaftlichen Experimente haben die Nachfrage nach AI-getriebenen Analyse- und Automatisierungslösungen deutlich erhöht, die große Datensätze verarbeiten, Muster identifizieren und eine schnellere experimentelle Entscheidungsfindung unterstützen können.
• So kündigte die US National Science Foundation im August 2025 bis zu 100 Millionen US-Dollar an, um ein Netzwerk von KI-fähigen programmierbaren Cloud-Labors zu etablieren, um automatisiertes Experimentdesign, Laborvorbereitung, Datenerhebung, Analyse und Interpretation in der Biotechnologie, Materialwissenschaft, Chemie und anderen Laborwissenschaften zu unterstützen.
• Pharmazeutische Unternehmen, Biotechnologie-Organisationen, Forschungsinstitute und Materiallabore integrieren KI mit Robotik und automatisierten Instrumenten, um experimentelle Zyklen zu reduzieren, die Reproduzierbarkeit zu verbessern und die Entdeckungs- und Entwicklungsaktivitäten zu beschleunigen.
• So betonte AstraZeneca im Juli 2024 sein iLab in Göteborg, Schweden, ein Prototyp vollautomatischer medizinischer Chemielabor, das KI, maschinelles Lernen, Robotik und automatisierte Synthese integriert, um den Entwurf-Make-Test-Analysezyklus der Medikamentenentdeckung zu beschleunigen.
• Mit wissenschaftlichen Organisationen, die zunehmend auf automatisierte Experimente und intelligente Datenanalysen angewiesen sind, um die Forschungsproduktivität zu verbessern, bleiben AI-fähige Laborlösungen für die beschleunigte Entdeckung, Optimierung von Workflows und die Unterstützung von Laboroperationen der nächsten Generation von Bedeutung.

Welche Faktoren fordern das Wachstum der KI im Laborlösungsmarkt auf

• KI-fähige Laborlösungen erfordern erhebliche Investitionen in die digitale Infrastruktur, automatisierte Instrumente, Datensysteme, Interoperabilität und spezialisierte technische Expertise und schaffen Adoptionsbarrieren für Labore mit begrenzten Ressourcen.
• Zum Beispiel, im Dezember 2024, Forscher in npj Digital Medicine berichtet, dass KI-basierte klinische Entscheidungshilfe-Tools Herausforderungen von der Änderung der Modellleistung über Einstellungen und über die Zeit, sowie unzureichende regulatorische Rahmen für die Sicherheit, Effizienz und Eigenkapital zu gewährleisten.
• Diese Umsetzungsanforderungen können die Übernahme kleinerer Laboratorien und Einrichtungen einschränken, insbesondere wenn ältere Instrumente, fragmentierte Datensätze, begrenzte IT-Infrastruktur und unzureichende KI-Expertise die Integration erschwert.
• So hat beispielsweise im August 2024 eine Nature Medicine-Analyse festgestellt, dass die regulatorische Zulassung nicht unbedingt bedeutet, dass KI-Gesundheitstools eine angemessene klinische Validierung unterzogen haben, was die Validierung und die Herausforderungen der Beweiserzeugung hervorhebt, die die Annahme von KI-fähigen Labor- und Gesundheitslösungen verlangsamen können.
• Das Fehlen standardisierter Labordatenformate und -schnittstellen, kombiniert mit Interoperabilität, Personalschulung, Validierung und regulatorischen Anforderungen, erschwert weiterhin die Integration von KI-Lösungen in bestehende Laborabläufe und verlangsamt eine breitere Marktakzeptanz.

Wie wird die KI im Laborlösungsmarkt segmentiert

Der KI im Laborlösungsmarkt wird auf Basis von Bauteil, Technologie, Anwendung und Labortyp segmentiert.

• Von der Komponente

Auf Basis der Komponente wird der KI im Laborlösungsmarkt in Software, Hardware und Services segmentiert. Das Hardwaresegment dominierte den Markt mit 35,6% Anteil im Jahr 2025, angetrieben durch den zunehmenden Einsatz von AI-integrierten analytischen Instrumenten, Abbildungssystemen, Roboter-Probe-Handlern und automatisierten Laborplattformen. AI-fähige Hardware ermöglicht es Labors, Echtzeit-Analysen und automatisierte Probenverarbeitung innerhalb etablierter Workflows durchzuführen. Pharmazeutische, klinische und Forschungslabore investieren zunehmend in intelligente Instrumente, um Durchsatz und analytische Konsistenz zu verbessern. Die Integration von Sensoren, Abbildungssystemen, Robotik und Embedded AI erweitert die Funktionalität von Laborgeräten weiter. Hardwarebasierte Lösungen können auch manuelle Eingriffe reduzieren und die kontinuierliche Überwachung von Laborprozessen unterstützen.

Das Software-Segment soll das schnellste Wachstum bei 13,5% CAGR während der Prognosezeit registrieren, unterstützt durch die zunehmende Übernahme von AI-powered Data Analytics, Laborinformationsmanagementsystemen, Workflow-Orchestrationstools und prädiktiven Modellierungsplattformen. Softwarelösungen liefern die Intelligenzschicht, die zur Analyse von durch Instrumente und vernetzte Systeme erzeugten Labordaten benötigt wird. Sie ermöglichen es Labors, KI-Fähigkeiten zu integrieren, ohne ihre gesamte vorhandene Hardware-Infrastruktur zu ersetzen. Die zunehmende Nachfrage nach automatisierter Dateninterpretation und digitalen Labor-Workflows verstärkt die Software-Adoption. Cloud-verbundene Plattformen ermöglichen auch Labors, auf KI-Funktionen über mehrere Forschungs- und Betriebsumgebungen zuzugreifen. Das zunehmende Volumen an strukturierten und unstrukturierten Labordaten schafft zusätzliche Nachfrage nach fortschrittlichen Software-Tools

• Von der Technik

Auf Basis der Technologie wird der KI im Laborlösungsmarkt in maschinelles Lernen, Deep Learning, Natural Language Processing, Computer Vision, generative KI und prädiktive Analytik segmentiert. Das prädiktive Analysesegment dominierte den Markt mit einem Anteil von 35,16 % im Jahr 2025, unterstützt durch den weit verbreiteten Einsatz von Prädiktionsmodellen für Stabilitätsüberwachung, Instrumentenwartung, Qualitätsüberwachung und Laborplanung. Prädiktive Analytik ermöglicht es Labors, Muster in historischen und Echtzeitdaten zu identifizieren und die frühere Erkennung potenzieller Anomalien zu unterstützen. Die Technologie passt gut zu etablierten Labor-Workflows, da sie Empfehlungen unter Beibehaltung der menschlichen Aufsicht geben kann. Pharma- und Biotechnologielabore nutzen prädiktive Modelle, um die Betriebsplanung und die Forschungsproduktivität zu verbessern. Prädiktive Analytik kann auch Überprüfung-by-Ausnahme-Workflows unterstützen, indem ungewöhnliche Laborergebnisse zur weiteren Bewertung hervorgehoben werden.

Das generative KI-Segment soll das schnellste Wachstum mit einem 16,57% CAGR, während der Prognosezeit, durch die zunehmende Annahme von KI-Kopiloten, natürlichen Sprachschnittstellen und intelligente wissenschaftliche Informationen retrieval. Generative KI ermöglicht es Forschern, mit Laboraufzeichnungen und wissenschaftlichen Informationen über natürliche Sprachabfragen zu interagieren. Die Technologie kann bei der Protokollentwicklung, Dokumentation, Wissensabruf und Interpretation komplexer Laborinformationen helfen. Anbieter integrieren zunehmend große Sprachmodellfunktionen in Laborinformationsmanagementsysteme und elektronische Labor Notebooks. Generative KI kann auch Forschern helfen, große Mengen von experimentellen und wissenschaftlichen Informationen effizienter zu navigieren. Das wachsende Interesse an AI-gestützten Forschungsworkflows erweitert die Technologie über experimentelle Anwendungen hinaus in Routinelabors.

• Anwendung

Auf Basis der Anwendung wird der KI im Laborlösungsmarkt in Laborautomatisierung, Datenanalyse und Interpretation, Medikamentenentdeckung und -entwicklung, Probenmanagement, Bildanalyse, Qualitätskontrolle und -sicherung, Labor-Workflow-Optimierung und vorausschauende Wartung segmentiert. Das Segment Datenanalyse und Interpretation dominierte den Markt mit 35 % Anteil im Jahr 2025, unterstützt durch die zunehmende Menge und Komplexität von Labor-generierten Daten. KI-basierte Analysetools ermöglichen es Forschern und Laborexperten, Muster, Korrelationen, Anomalien und hilfreiche Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen zu identifizieren. Diese Fähigkeiten sind besonders wertvoll in pharmazeutischen, biotechnologischen, klinischen und Forschungslaboren. KI kann große Datensätze schneller bearbeiten als herkömmliche manuelle Ansätze und eine konsequentere Interpretation unterstützen. Die Integration mit Laborinformationssystemen und elektronischen Labor-Notizbüchern verbessert den Zugang zu analytischen Fähigkeiten.

Das Segment Drogenentdeckung und -entwicklung soll das schnellste Wachstum von 16% CAGR während der Prognosezeit registrieren, die durch die zunehmende Nutzung von AI für die Zielidentifizierung, die Compound-Screening, das experimentelle Design und die Kandidatenpriorisierung verursacht werden. Pharmazeutische und biotechnologische Labore verwenden KI, um rechnerische Vorhersagen mit physikalischen Laborexperimenten zu verbinden. AI-fähige Systeme können Forschern dabei helfen, Experimente zu priorisieren und unnötige Labor iterationen zu reduzieren. Die Integration von KI mit Robotik und automatisierten Laborgeräten unterstützt schnellere Design-Make-Test-Analyze-Zyklen. Die zunehmende Komplexität von molekularen und biologischen Datensätzen erhöht auch die Notwendigkeit fortgeschrittener Rechenwerkzeuge während der Drogenentwicklung. KI kann die Identifizierung von Zusammenhängen über molekulare, experimentelle und biologische Informationen unterstützen, die schwer manuell auszuwerten sind.

• Nach Labortyp

Auf der Grundlage des Labortyps wird der KI im Laborlösungsmarkt in klinische Labore, Forschungs- und Entwicklungslabore, Pharma- und Biotechnologielabore, akademische und Forschungslabore, Industrielabore und diagnostische Labore segmentiert. Das Segment Pharma- und Biotechnologie-Labors dominierte den Markt mit einem Anteil von 35,56% im Jahr 2025, unterstützt durch erhebliche Forschungsaktivitäten, komplexe Laborabläufe und die Notwendigkeit, die wissenschaftliche Entwicklung zu beschleunigen. Diese Labore erzeugen umfangreiche experimentelle Datensätze, die sich gut für AI-gestützte Analyse und Automatisierung eignen. Pharmazeutische Unternehmen setzen zunehmend KI auf Drogenentdeckung, Labor-Workflow-Optimierung, Qualitätsmanagement und experimentelle Analyse. Biotech-Laboren verwenden ebenfalls AI für Genomik, Molekularforschung, Hochdurchsatzexperiment und biologische Dateninterpretation. Auch bestehende Laborinformationssysteme und digitale Forschungsplattformen bieten Infrastruktur zur Integration von KI-Fähigkeiten.

Das Forschungs- und Entwicklungslabors-Segment soll das schnellste Wachstum von 19% CAGR während des Prognosezeitraums erfassen, das durch die zunehmende Übernahme von AI-gestützten Experimenten, automatisierten Workflows, fortschrittlicher Datenanalysen und computergestützter Forschungstools verursacht wird. R&D-Labore erzeugen große und vielfältige Datensätze, die eine schnelle Verarbeitung und Interpretation erfordern. AI kann Forschern helfen, Muster zu identifizieren, experimentelle Bedingungen zu optimieren und anschließende Experimente zu priorisieren. Die Integration mit Robotik und automatisierten Instrumenten ermöglicht zudem ein kontinuierliches und datengesteuertes Experimentieren. Wissenschaftliche, pharmazeutische, Biotechnologie- und Materialforschungsorganisationen entwickeln zunehmend vernetzte Laborumgebungen, die KI mit Automatisierung kombinieren. Die zunehmende Investition in Hochdurchsatzforschung und autonome Experimente erweitert die Rolle von KI in FuE-Laboren weiter.

Welche Region hält den größten Teil der KI im Laborlösungsmarkt

• Nordamerika dominierte den KI im Laborlösungsmarkt mit dem größten Umsatzanteil von 46,38% im Jahr 2025, unterstützt von einem starken Pharma- und Biotechnologie-Sektor, fortgeschrittener Laborinfrastruktur und hoher Übernahme von KI-fähigen Forschungs- und Diagnosetechnologien.
• Die Region profitiert auch von einer umfangreichen Einführung von AI-fähigen Labor-Informationssystemen, fortschrittlichen Datenanalysen, automatisierten Labor-Workflows und Forschungstechnologien, insbesondere in den Vereinigten Staaten. Die starke pharmazeutische FuE-Aktivität und die steigende Nachfrage nach KI-basierten Analysen und Workflow-Automatisierung stärken weiterhin die Führungsposition Nordamerikas auf dem globalen Markt.

US AI in Laborlösung Markt Insight

Der US-KI im Laborlösungsmarkt zeigt durch steigende Investitionen in künstliche Intelligenz, Laborautomatisierung, Pharmaforschung und fortschrittliche Datenanalysen ein starkes Wachstum. Das reife Pharma- und Biotechnologie-Ökosystem des Landes sowie die zunehmende Übernahme von AI-getriebenen Laborsoftware, Robotik und intelligenten Analysesystemen treiben die Nachfrage nach Forschungs-, klinischen und diagnostischen Anwendungen. Zudem beschleunigen starke Investitionen in die Entdeckung von Drogen, Genomik und autonome Experimente die Integration von KI in Labor-Workflows.

Asien-Pazifik-KI im Markt für Laborlösung

Die asiatisch-pazifische KI im Laborlösungsmarkt wird erwartet, dass sie ein rasches Wachstum erleben wird, das durch zunehmende Investitionen in die Pharma- und Biotechnologieforschung, die Erweiterung der Laborinfrastruktur und die zunehmende Übernahme künstlicher Intelligenz in Ländern wie China, Indien und Japan getrieben wird. Die wachsende Nachfrage nach Laborautomation, fortschrittlicher Datenanalyse und hochdurchgesetzten Forschungstechnologien unterstützt die regionale Markterweiterung. Darüber hinaus beschleunigen zunehmende Investitionen in Drogenentdeckung, Genomik und digitale Laborinfrastruktur die KI-Adoption in pharmazeutischen, akademischen und Forschungslaboren.

Japan AI in Laborlösung Markt Insight

Der Japan AI im Laborlösungsmarkt zeigt durch steigende Investitionen in künstliche Intelligenz, Pharmaforschung, Laborautomatisierung und fortschrittliche Gesundheitstechnologien ein konsequentes Wachstum. Pharmazeutische Unternehmen, Biotechnologie-Organisationen und Forschungsinstitute übernehmen zunehmend AI-fähige Systeme zur Datenanalyse, Medikamentenentdeckung, experimentelle Optimierung und Labor-Workflow-Management. Darüber hinaus trägt die zunehmende Integration von Robotik, maschinellem Lernen und automatisierten Analysetechnologien zusammen mit Japans starkem Fokus auf wissenschaftliche Innovation und Präzisionsmedizin zum Marktwachstum bei.

China AI in Laborlösung Markt Insight

Der China AI im Laborlösungsmarkt wächst rasant, angetrieben durch Investitionen in Biotechnologie, Pharmaforschung, Laborautomatisierung und künstliche Intelligenz-Infrastruktur. Die zunehmende Übernahme von KI-fähigen Datenanalysen, automatisierten Experimenten und intelligenten Laborplattformen über Pharma-, Wissenschafts- und Forschungsorganisationen erhöht den Marktbedarf deutlich. Darüber hinaus stärken steigende Investitionen in Genomik, Medikamentenentdeckung und Hochdurchsatzforschung, kombiniert mit einer schnellen Entwicklung inländischer KI-Technologien, Chinas Position als bedeutender Markt für AI-fähige Laborlösungen.

U.K. AI in Laborlösung Markt Insight

Der U.K. AI im Laborlösungsmarkt erfährt ein stetiges Wachstum, unterstützt durch die zunehmende Übernahme von künstlicher Intelligenz in der Pharmaforschung, klinischen Labors, Biotechnologie und wissenschaftlichen Forschungsanwendungen. Zunehmende Investitionen in die Laborautomation und die AI-fähige Datenanalyse tragen zum Marktwachstum bei, während Forschungseinrichtungen und Life Sciences Unternehmen zunehmend intelligente Laborabläufe erforschen. Darüber hinaus verbessert die Integration von maschinellem Lernen, generativem KI, Robotik und fortschrittlichen Laborinformationssystemen die Forschungsproduktivität und analytische Fähigkeiten und unterstützt die Rolle der U.K. bei AI-fähigen Laborinnovationen.

Deutschland AI in Laborlösung Markt Insight

Der Deutschland AI im Laborlösungsmarkt wächst aufgrund des starken Pharma- und Biotechnologie-Sektors, der fortschrittlichen Forschungskapazitäten und der zunehmenden Einführung von Labortechnologien der nächsten Generation stetig. Pharmazeutische Unternehmen, Forschungsorganisationen und Industrielabore nutzen zunehmend KI für Datenanalysen, Drogenentdeckungen, Laborautomatisierung und Qualitätsmanagement. Kontinuierliche Weiterentwicklungen im Bereich maschinelles Lernen, Robotik, Computervision und Laborinformationssysteme sowie der starke Fokus Deutschlands auf wissenschaftliche Forschung und industrielle Digitalisierung treiben das Marktwachstum weiter voran.

Welche sind die Top-Unternehmen im Laborlösungsmarkt

Die KI in der Laborlösungsindustrie wird in erster Linie von etablierten Unternehmen geleitet, darunter:

• Benchling, Inc. (USA)
• Sapio Sciences, LLC (USA)
• LabVantage Solutions, Inc. (USA)
• Dotmatics Limited (USA)
• LabWare, Inc. (USA)
• BioData, Inc. (USA)
• Scispot Inc. (Kanada)
• CloudLIMS, Inc. (USA)
• Thermo Fisher Scientific Inc. (USA)
• Agilent Technologies, Inc. (USA)
• Waters Corporation (USA)
• Revvity, Inc. (USA)
• Bruker Corporation (USA)
• Shimadzu Corporation (Japan)
• QIAGEN N.V. (Niederlande)
• Bio-Rad Laboratories, Inc. (USA)
• Eppendorf SE (Deutschland)
• Hamilton Company (USA)
• Tecan Trading AG (Schweiz)
• Illumina, Inc. (USA)

Was sind die neuesten Entwicklungen in KI im Laborlösungsmarkt

• Im September 2025 startete Sapio Sciences Sapio ELN, ein elektronisches Labor-Notebook der dritten Generation, das als KI-Kowissenschaftler für Forscher fungieren soll. Die Plattform umfasst Agentik und generative KI, um Wissenschaftlern dabei zu helfen, Experimente zu planen, zu entwerfen und zu analysieren und dabei wissenschaftliche Ritus und Compliance zu erhalten. Der Start zeigt die zunehmende Integration von generativen KI- und Laborinformatiken in Forschungsarbeiten.
• Im Juli 2025 startete Labcorp Test Finder, ein generatives AI-powered-Tool, das mit Amazon Web Services entwickelt wurde, um Gesundheitsanbietern bei der Suche und Identifizierung geeigneter Labortests mit Fragen der natürlichen Sprache zu helfen. Die Lösung nutzt Amazon Bedrock und eine große Sprachmodelltechnologie, um klinische Abfragen zu interpretieren und kuratierte Labortestempfehlungen bereitzustellen, die die Anwendung von generativem KI auf Labortests zeigen.
• Im Juli 2025 startete Plaxonic LIMSera, ein AI-powered Laboratory Information Management System zur Automatisierung von Labor-Workflows, zur Optimierung der Probenverfolgung und zur Zentralisierung von Labordaten. Die Plattform wurde als flexible LIMS-Lösung durch SaaS oder selbstgehostete Bereitstellung eingeführt, die intelligente Automatisierungs- und KI-Fähigkeiten in das Laborinformationsmanagement bringt.
• Im März 2023 startete Nagi Bioscience SydLab One, eine automatisierte hochkontinente Screening-Lösung für Medikamente, Chemikalien und andere Substanzen, die Mikroorganismen verwenden. Das Produkt kombiniert die Mikrofluidik von Organism-on-Chip mit Robotik, maschinellem Lernen, Bildgebung und biologischer Analyse, um Kultur, Behandlung, Bildgebung und multiphenotypische Analyse innerhalb eines einzigen Laborgeräts zu automatisieren.
• Im Januar 2023 startete Insilico Medicine sein Intelligent Robotics Drug Discovery Laboratory in Suzhou, China. Das AI-betriebene Labor integriert Robotik und automatisierte Workflows für Zielentdeckung, Compound-Screening, Präzisionsmedizinentwicklung und Translationsforschung und verstärkt den Einsatz von AI-getriebener Automation in pharmazeutischen Laborbetrieben.

SKU-76852