近紅外光譜分析技術是指利用近紅外譜區包含的有效信息,依靠計算機軟硬件技術對有機物進行定性或定量的分析技術,主要應用在石油化工、農業、食品、地質、醫藥等需要對原材料進行快速檢測的行業。
傳統的化學滴定、色譜、質譜、光譜及核磁等方案有著預處理復雜、樣品難以循環使用、大多需要使用有毒溶劑輔助等缺陷。而近紅外光譜無需對樣品進行預處理,可直接分析,并且有著快速、無損的特點。
來自云南的小寶科技 CEO 王玉告訴36氪,近紅外光譜分析技術有兩個核心壁壘,一個是近紅外光譜儀的精密器件與核心芯片,另一個壁壘是對各個物質光譜的數據建模。
目前精密器件與核心芯片走在行業領先的主要為國外的企業,比如美國的賽默飛。而小寶科技的優勢在于過去15年以來積累了4個行業300多項定量數據模型與定性數據模型,這些光譜模型的分析信息配合精密器件的掃描能夠對物質進行準確的模式識別,并在分子層面給出精細的檢測結果。
小寶科技現階段選擇切入煙草行業,并為B端客戶提供從軟硬件到近紅外智能綜合服務云平臺的整體解決方案。
軟件層面,小寶科技擁有超過十萬份煙草基礎檢測數據與300過個近紅外檢測模型;在硬件方面則為不同體量的客戶提供代理的大型機以及自主研發的便攜小型機;而云平臺則承載了數據處理的功能,包括從數據融合、壓縮、存儲、標準化處理、挖掘分析到對分析數據的整合應用。
值得一提的是,小寶科技自主研發的便攜小型機在功能上直接對標傳統大型機,在精度與應用范圍上能實現大型機85%的功效。而且由于依賴云端數據庫,所以避免了每個大型機存在臺間差的問題,售價3~5萬人民幣不等,是大型機價格5%左右。
小寶科技自主研發的小型機-原型機
除此之外,小寶還能為客戶提供從種植、烘烤、復烤、制絲、卷包以及流通全環節的整體解決方案。王玉向36氪透露,自己過去一直擔任某煙草技術企業的高管,在行業認知與渠道積累有很深的積累,這也是公司成立不到1年,就拿下多家煙廠意向訂單的原因之一。
除了煙草行業外,小寶科技也積累了藥物、奶粉以及農產品的光譜模型,并計劃在落地煙草行業整體方案后嘗試橫向發展。
在商業變現方面,小寶科技將客戶分成兩類,第一類客戶是那些自己擁有大型機設備,但利用率不高的機構,比如各大高校、科研機構、政府部門與大型廠商。小寶科技將會為這類客戶提供后端人員的技術支持;第二類客戶是那些沒有設備,但對原材料檢測有迫切需求的中小企業,小寶客戶會按照客戶情況以租賃或銷售的方式為其提供設備并免費提供云端的數據服務。
采訪的最后,王玉表示除了B端客戶外,小寶科技更看重消費領域的應用,公司的愿景是能夠為C端賦能,為普通消費者提供便攜式的檢測方案。
創始人王玉畢業于云南大學化學系,曾任云南瑞升煙草與云南同創檢測的企業高管,從事檢測行業超過15年,也是近紅外光譜學會理事。
目前小寶科技的原型機已經測試完畢,如果資金到位,將于今年2月考正式投產商品機。現階段,小寶科技正在尋求500萬元人民幣的天使輪融資,計劃釋放10%的股份。
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