數年前，人工智能、互聯網醫(yī)療還是中國醫(yī)療產業(yè)的話題中心。智慧實驗室在此時，只是一個從未被聚光燈掃過的隱秘角落。但每個時代，總有那么一群人，“春江水暖鴨先知”，尚在寒意料峭的早冬，就感受到了季節(jié)和時代的變遷。與實驗室場景密切相關的藥企、器械廠商在感知到變化后，紛紛布局。
貝克曼、雅培、羅氏、西門子和安捷倫等跨國企業(yè)都已經形成了完整的智慧實驗室布局。在國內，隨著醫(yī)藥行業(yè)、器械研發(fā)成為資本市場的香餑餑，身處上游的智慧實驗室開始嶄露頭角，中國本土創(chuàng)新者也逐漸被看見。
數字化、自動化技術的發(fā)展正在逐漸引領醫(yī)療健康產業(yè)的變革，同時，醫(yī)療行業(yè)價值鏈的各個環(huán)節(jié)將在這些技術的介入中被重構，帶來更多新需求和新機會，實驗室正是這場變革的重要場景。為了了解國內智慧實驗室領域的發(fā)展現況、面臨的問題，尋找發(fā)展機會，動脈網與國內數家智慧實驗室從業(yè)者進行了交流，希望對行業(yè)人士予以參考。
隨著生物科技的發(fā)展，市場對藥物研發(fā)、生物實驗和檢測相關的需求猛增，與此同時，常規(guī)實驗操作在很大程度上仍舊依賴人工操作，且過程中存在較多重復、機械化的工作，這也導致了人力成本高、實驗效率低和數據質量不可控等情況的出現。
比如在自動化層面，自動化控制系統基本不具備全過程自動化控制的水平；設備的自動化對外多是封閉，無法提供必要的質量參數和工藝條件參數等；部分企業(yè)尚未實現完整意義上的 MES（制造執(zhí)行系統）和自動化的批控制。在數字化層面，醫(yī)藥企業(yè)的財務管理、供銷存管理、客戶管理等板塊，沒有與生產過程深度融合，物聯網、大數據和云計算等新一代技術尚未普遍開始探索。
多種數字化和自動化技術為實驗室的變革創(chuàng)造了機會。
數字化實驗室使用先進的實時數據分析和持續(xù)的流程驗證來跟蹤趨勢，防止偏差或超出規(guī)范，并優(yōu)化調度。這些實驗室從手工數據轉錄，過渡到設備與通用實驗室信息管理系統（GLIMS）之間的自動數據轉錄。
通過減少手動文檔工作，以及對規(guī)劃及調度的自動化和優(yōu)化來改善人員、設備和材料的利用率，進而提高實驗室效率。據了解，通過數字化技術的賦能，普通化學質量控制實驗室可以將成本降低25％至45％。普通微生物實驗室的潛在節(jié)省范圍將在15％至35％之間。
自動化實驗室則使用機器人、協作機器人或更具體的高級自動化技術來執(zhí)行所有可重復的任務，如樣品制作和交付。另外，實驗室自動化更關注高通量的實驗，獲得更多實驗結果，同時保證結果數據的一致性和穩(wěn)定性。應用場景比如微生物檢測、生化免疫診斷、分子診斷等。
自動化實驗室可以在數字化的基礎上進行構建，從而實現更大的價值和更高的成本節(jié)約。而這些實驗室之所以能夠提高生產率，源于取樣和樣品交付任務、樣品制備任務的自動化，以及通過遠程監(jiān)控和故障預防降低的設備維護成本。而且，自動化還減少了實驗室外所執(zhí)行的采樣和相關物流任務。
通過與行業(yè)人士的交流，我們知道實驗室場景正在被市場各方更多地看見，其原因包含了以下幾個方面：
第一，我國在藥品監(jiān)管領域存在的漏洞，對藥企數字化管理提出了更高的要求。2018年，國內多家藥企因生產記錄造假等在數據完整性、可靠性等方面存在問題而被檢查處理，暴露出了我國在藥品監(jiān)管方面存在的漏洞。政策也對藥企的數字化水平提出了更高的要求。此外，中國的藥企還處于一種比較傳統的生產模式，研發(fā)、生產和流通等環(huán)節(jié)多為手工記錄，外部事件成為推動制藥行業(yè)開展數字化變革的序幕。
第二，新冠肺炎疫情也使得藥企加大了數字化轉型投入。一方面，在短期內，市場上的資金大量涌入醫(yī)藥行業(yè)，使得藥企有能力在數字化建設領域投入；另一方面，疫情下的各種效率問題顯現，藥企的數字化轉型意愿增強。制藥行業(yè)發(fā)展速度快，對研發(fā)速度的要求也越來越高。數字化技術的介入，能夠加快醫(yī)藥產業(yè)研發(fā)和開發(fā)速度。
第三，底層技術的飛躍發(fā)展，給科研工作者提供了更多的選擇工具。以物聯網、大數據、云計算和人工智能為代表的數字技術，奠定了智慧實驗室出現的條件，自動化技術解決如何產生數據的問題，數字化技術則完成收集、定量描述、記錄和分析數據的工作。數字技術可以為實驗室構建一個更加直接高效的智能化平臺，打破過去人與環(huán)境之間、人與物之間的平面鏈接，從而實現實驗室的人員、安全、環(huán)境和設備的高效管理。
明勢資本合伙人曾穎哲曾在一場活動上表示，當前實驗室數字化在國內還處于剛剛起步的階段，暫時很難用現有的工具去估算它在國內的規(guī)模。除了傳統的LINS、ELN之外，很多新的工具也在不斷產生。但從制藥行業(yè)去看，制藥全球市場規(guī)模約為1.5萬億美金，在如此大的體量之下，依然保持每年7%-8%的增長，實驗室數字化起到了很大的作用。此外，其他生命科學、材料、食品安全等領域，都需要實驗室數字化去做服務，所以它在國內的市場規(guī)模是非?？捎^的。
但是，這一大市場長期被國外巨頭占據。雅培、西門子、羅氏、貝克曼等大企業(yè)以自身數十年甚至上百年的經驗積淀，在國內外形成了良好的品質保證，獲得了客戶的青睞。
2022年1月1日，新修訂通過的《科學技術進步法》正式實施。其中，國家實驗室首次作為國家戰(zhàn)略科技力量的重要組成部分被提到，且居于第一位。一條全新的賽道，正在悄然開啟。據統計，截至2022年4月，全國各地已有近百家“省實驗室”正式揭牌或啟動籌建，雨后春筍般露出的實驗室，無疑是實驗室支持工具產業(yè)的又一利好。
隨著國內生命科學領域創(chuàng)新熱潮的來臨，以及新冠疫情帶來的海外供應鏈周期和產品安全性等挑戰(zhàn)，生物科學支持產業(yè)工具國產化勢在必行。據不完全統計，目前在實驗室自動化、實驗室數字化領域布局的國內企業(yè)如下：
2020年后是智慧實驗室的活躍期，多家企業(yè)完成了新一輪融資。
成立于2020年的玄刃科技現已完成了兩輪累計近億元融資。玄刃科技專注于實驗室自動化，憑借其核心團隊多年的機器人行業(yè)的產品研發(fā)和團隊管理經驗，旨在適用于生命科學領域的標準化產品和解決方案，旗下產品廣泛應用在醫(yī)療、藥物研發(fā)、體外診斷、生物樣本庫和基因工程等，極大提高了實驗效率和質量。
專注實驗室數字化的釋普科技分別在2021年3月、7月完成了兩輪融資。釋普科技曾入選全球頂級加速器Y Combinator及微軟加速器，利用AIoT、物聯網數智平臺以及人工智能基數，保證各行各業(yè)實驗室的安全合規(guī)、提效降本，賦能數字化決策?？蛻魪V泛分布于生物醫(yī)藥、檢驗監(jiān)測、科研院所、智慧監(jiān)管等行業(yè)，幫助客戶在人、機、料、法和環(huán)五大環(huán)節(jié)實現自動化和智能化管理，全面提升運營效率。
不久前的3月，對標benchling的斑馬魚完成由嘉程資本獨家投資的天使輪融資。斑馬魚聚焦打造生命科學研發(fā)數據平臺，希望通過加強對數據價值的挖掘來助推生命科學的研發(fā)效率。經過一年多的研發(fā)，斑馬魚初步完成了易覽筆記的搭建，現已具備項目管理、實驗記錄、注冊中心及庫存等主體模塊，可以覆蓋生物實驗室絕大多數使用場景。2022年，斑馬魚將上線易覽筆記的云端版本，并逐步增加生物在線工具、數據處理和報告生成的功能。
除了獲得資本市場的認可，一些企業(yè)在產品上也實現了新突破。比如自2016年開始實驗室自動化技術和產品開發(fā)的華大智造，在2021年的國際基因組學大會（ICG）推出新一代自動化樣本制備系統MGISP-Smart 8，在靈活性與智能化方面實現了重大突破，進一步完善了華大智造實驗室自動化設備產品線，開拓了自動化產線的運用場景。
2021年，鎂伽自主研發(fā)的國內首家通用型智能自動化生物實驗室——鯤鵬實驗室一期在北京昌平區(qū)生命科學園正式落成。同時，鎂伽也在上海、蘇州開始布局滿足不同功能的自動化生物實驗室，預計于2022年正式投入使用。
一個領域想要從零開始做大做強，必然會在成長的道路出現各種問題，智慧實驗室也不例外。那么，這些創(chuàng)新企業(yè)面對著哪些關鍵性挑戰(zhàn)呢？
客戶的多樣性需求，需要企業(yè)提供更加扎實的底層技術。玄刃科技創(chuàng)始人何雪縈表示，不同的生命科學實驗室場景會有不同的使用需求，最難的一點是如何去計劃和設計模塊化的設備，去滿足客戶的非標需求。玄刃科技的做法是逐步實現并且會持續(xù)推進，通過標準化的模塊組合去適配和滿足多樣性場景需求。
昊辰資本高級投資經理汪嘉盈曾在一場活動上分享了兩個自動化難點：一是技術層面的難點，機器人很難完全復刻人的動作，不僅需要研發(fā)很多精密的結構設計，還要用到AI、算法等技術，讓機器人有眼有腦，有自我調整的能力。二是行業(yè)和工藝KNOWHOW的積累。比如，機器人需要處理的樣品種類千變萬化，理化性質各不相同（不同的密度、細度、粘稠度、腐蝕性等），需要積累一套工藝數據庫才能確保機器人的穩(wěn)定可靠，讓交付更加柔性。所有這個場景有大量“軟”的積累，不是隨便一家機器人公司進來就可以做的。
“整體的實驗室研究方法、數據管理手段還很傳統?！卑唏R魚創(chuàng)始人賈樹新直言，這種傳統方法造成的現象就是，實驗過程不清晰、不可控，實驗結果不標準、可信度有待提高。這也是傳統的藥物研發(fā)周期、成本很高的原因之一。此外，通過改善數據管理的工具和方式，也可以成為有效提高實驗室間合作效率的方法之一。
交叉人才稀缺，流動性大。隨著全球市場對于藥械產品研發(fā)與供應鏈的敏捷性要求提高，原本成本高昂的研發(fā)領域面臨新的挑戰(zhàn)，并促使生物技術與醫(yī)藥行業(yè)變成資本密集型產業(yè)。企業(yè)對于人才技能的需求也將不僅限于生命科學、生物技術、醫(yī)藥學等行業(yè)專業(yè)技能，也需要掌握數據科學、AI、軟硬件工程等技能的人才來加快醫(yī)藥研發(fā)?！半S著高通量自動化，大量數據需要信息化系統來承載，數據分析、計算和可視化的協同發(fā)展非常必要。而做好這些，需要生物和信息化的交叉學科人才?！奔纬藤Y本投資經理趙婧雅說。
以美國為主的海外智慧實驗室市場在數字化、自動化實驗室的布局都較快，正處于上升期。如美國知名實驗室數字化廠商Benchling在2021年相繼完成了E、F輪融資，正在向紐交所沖刺。得益于充足的經濟環(huán)境，美國擁有足夠的資源、條件去探索“隱秘的角落”，雖然也會有失敗，但卻多了一些從頭再來的資本。對此，國內創(chuàng)新者可以追隨探索，借鑒國外產品的技術和產品設計，結合本土化需求做相應的優(yōu)化升級，避免重復“踩坑”。
時代越走越快，風越刮越快，可是風刮得越大，人就應該站得越穩(wěn)，唯有一以貫之，才能行而致遠。在客戶的需求挖掘上，國內還處于起步階段，尚需要花費更多的精力去打磨底層技術。也只有把技術做得扎實，才談得上國產替代、優(yōu)化創(chuàng)新。
