三個AI場景已經進入驗證階段。異常模式識別——基于蒸餾儀數萬次蒸餾的曲線大數據，AI可以識別出"蒸餾瓶未清洗干凈"的曲線特征（升溫階段溫度波動比正常標準多一個微小尖峰，因為瓶壁殘留物的沸點和純水不同）并提前預警，在樣品還沒有蒸餾完之前就建議重做，不讓有問題的蒸餾進入后續測定步驟。自學習蒸餾參數——AI不是按標準寫死的蒸餾模板，而是可以在首次蒸餾時先"試探性"地蒸餾幾分鐘，實時分析樣品的蒸餾特征（泡沫量、沸騰穩定性、蒸汽組分），自動生成這個樣品類型的最優蒸餾參數組合。預測性維護——蒸餾儀每天開機后自動運行30秒的自檢+AI分析，根據加熱絲啟動電流的波形、溫度傳感器的響應速度、冷卻水壓力波動的模式，提前預告"通道3的加熱效率預計在45天后下降10%，建議在第40天安排維護"。

目前的蒸餾儀做不到完全零運維（還需要人定期清洗蒸餾瓶、換密封圈、校準），但自動運維在進化。那艾儀器蒸餾儀的下一代產品正在內置自動清洗功能——蒸餾完成后用蠕動泵自動抽洗瓶液、注入純水沖洗、再抽掉、重復三次，基本做到人不用碰清洗這個環節。自動校準——儀器內置一個小的標準溫度校準源（密封在一個獨立隔間中），每周自動校準一次溫度傳感器并向操作員推送校準報告，人工只需每年確認一次。實現零運維還需要解決蒸餾瓶的壽命限制（玻璃畢竟是消耗品），但"少運維"（人工介入從每天一次降到每月一次）可以在3-5年內實現。

全自動檢測平臺（樣品進、數據出、中間無人工）的一個主流技術路線就是模塊化，蒸餾單元作為其中的"前處理模塊"被整合進大平臺。整合的接口要求:蒸餾模塊需要和平臺中央控制系統無縫對接，能夠接收平臺發來的"蒸餾XXX樣品、按HJ 503方法"的指令并返回"蒸餾完成、餾出液就位"的狀態信號。還需要和平臺的液體搬運系統機械對接——平臺機械臂從蒸餾模塊的接收瓶位抓取接收瓶送到下游的顯色+測定模塊。那艾蒸餾儀體系已經為這種整合做了技術儲備:標準化的串口通信協議（可對接LIMS和平臺的中央控制器），和標準化的接收瓶定位孔（為機械臂抓取設計的定位精度正負0.5mm）。