2026年被业界普遍视为端侧AI规模化落地的元年。大模型正从云端向终端设备迁移，各类硬件逐步具备自主感知、推理与执行的能力。在实验室自动化领域，有机样品前处理——涵盖固相萃取、快速溶剂萃取及浓缩定容——长期是分析检测流程中人工干预最多、效率瓶颈最突出、误差来源最集中的环节，亟需一场从“设备”到“智能体”的范式升级。 本报告聚焦端侧AI技术如何赋能有机前处理全链条设备。我们将展示：通过在固相萃取、快速溶剂萃取和浓缩设备中嵌入轻量化AI推理能力，设备可在本地实时感知压力、温度、流速等关键参数，自主判断异常状态、动态优化萃取方法、精准识别浓缩终点，实现从“人操作机器”到“设备自主决策”的跨越。端侧部署同时保障了实验数据的安全性与低延迟响应，无需依赖云端算力。 进一步地，报告将呈现从单台设备智能到萃取-净化-浓缩全链条协同的实践路径，以及端侧AI与云端协同如何共同驱动“黑灯实验室”的最终落地。我们旨在论证：端侧AI正在让每一台有机前处理设备成为会“独立思考”的智能终端，为AI4S时代的科研范式重构提供坚实的数据入口与执行底座。