吸金超10億，羅氏、雅培、西門子和賽默飛都在做這個領域

哪怕是十年，亦或是五十年后，重新來回顧智慧實驗室產業的發展歷程，2021年無疑都是一個重要的坐標，而2022年將成為一個新的起點。

　　這是在于，隨著生物科技的發展、新冠疫情的常態化，市場對藥物研發、生物實驗和檢測相關的需求猛增，智慧實驗室也開始顯露鋒芒。賽道風起，眾多的實驗室創業項目聚焦在鎂光燈下。

　　最為出名的莫過于為科學家和藥物研發組織開發軟件工具的Benchling，相繼在2021年完成累計3億美元的E、F輪融資，從8.5億美元估值的公司直接躍升為61億美元的醫療獨角獸。將目光移至國內，據動脈網的不完全統計，2021年是智慧實驗室的活躍期，共發生8起融資事件，融資金額超過10億元，遠超以往總和。

　　正在醞釀的市場背后，是我國智慧實驗室產業基礎建設的厚積薄發，是科研工作者的需求迭代，也是新供應鏈、新技術能力的升級。動脈網大致將智慧實驗室劃分為數字化實驗室和自動化實驗室，并將分別進行盤點分析，此篇為數字化實驗室細分領域的分享，希望與讀者共同探討國內外實驗室支持工具的發展情況，陪伴行業成長。

　　實驗室里的萬億生意

　　根據全球咨詢公司Gartner的說法，數字化實驗室是一種利用數字技術改變實驗室運營方式、優化業務模式并最終提供新收入和創造價值機會的實驗室，減少科學家的非科研工作時間，減輕科學家工作負擔。

　　得益于充分的經濟環境，國外擁有更多的資源和條件去探索數字化實驗室的發展路徑，比如安捷倫、賽默飛、羅氏、雅培、貝克曼和西門子等藥械巨頭基于自身數十年甚至上百年的經驗積淀，都已經形成了完成的數字化實驗室布局。

　　釋普科技CEO李康表示，國外數字化實驗室經歷了三個發展階段。

　　第一，起始階段，企業通過提供儀器設備和耗材來幫助科學家高效、便利和精準實驗;

　　第二，當設備和耗材供應無法解決越來越復雜的科研需求時，廠商推出專業駐場服務，幫助科學家完成實驗室內的非實驗工作，如賽默飛世爾科技的企業服務團隊，能為科研實驗室提供設備維護、供應鏈管理、實驗室運營支撐等定制化綜合服務;

　　第三，基于人力服務模式，廠商開始嘗試利用信息化工具來處理科研數據，進一步解放科學家，提高實驗室整體效率。如提供ELN服務的Benchling、從實驗室運營和業務角度切入市場的science exchange、專注庫存管理和供應鏈的QUARTZY等。

　　2016年前后，巨頭們動作頻頻，并一度將觸角延伸到了中國。

　　2016年，賽默飛在中國江西舉辦了首屆賽默飛實驗室數字信息化解決方案用戶會，并發布了彼時最新的實驗室數字信息化產品變色龍增強版Chromeleon XTR數據管理系統;羅氏診斷產品(蘇州)有限公司成立，成為羅氏診斷全球運營網絡在亞太地區建立的首個生產基地和研發中心;西門子醫療宣布亞太區首個診斷試劑工廠落戶上海;雅培中國研發中心正式啟用。

　　行業巨頭的動向總是頗具風向標意味，國內的創新者也開始追隨探索。據動脈網的觀察，國內很多智慧實驗室領域的創新企業皆是在這一階段成立的。

　　而從宏觀角度來看，彼時，“互聯網+”概念、”在適度擴大總需求的同時，著力加強供給側結構性改革“新改革目標的出現，也讓制造業進入大洗牌階段，各行業開始察覺到了“供求關系”的變化，企業家們需要在技術上實現創新，實現由量到質的突圍，行業也開始從規模向效率轉變，數字化技術迎來用武之地。

　　實驗室數量的增加也為實驗室支持工具產業帶來利好。根據智研咨詢發布的《2021-2027年中國檢驗機構產業競爭現狀及投資方向研究報告》數據，2015年，由中國合格評定國家認可委員會(CNAS)認可的各類認證機構、實驗室及檢驗機構數量為7592家，2020年這一數字已增至12381家。這還不包括極大數量的企業實驗室等。

　　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略科技力量的重要組成部分被提到，且居于第一位。據青塔網統計，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。一片全新的藍海，正在悄然蕩開漣漪。

　　直面實驗室的安全、合規和效率問題

　　在同一個行業中，挑戰是具有普適性的。在安捷倫于2020年舉辦的一場活動[1]上，安捷倫大中華區企業級服務銷售總監王麗菊認為實驗室場景下具有以下幾項挑戰：首先是實驗室管理合規的風險;其次，實驗室人員工作的穩定性和發展路徑;最后也最重要的是提高實驗室的效率。

　　安捷倫大中華區銷售拓展團隊總監朱穎新則針對不同行業類型的客戶細化了這些挑戰的區別：對于科研實驗室客戶，最大挑戰是如何實現獨特性的研究型成果;對企業實驗室而言，挑戰來源于如何在提高實驗室效率的同時控制好成本;政府實驗室則更加側重于穩定可靠、滿足法規要求;第三方實驗室則更加特殊，面臨著資本快速流動，效率提升，以及是否有靈活的業務運行方式的挑戰。

　　據李康介紹，他對全球TOP10的生物醫藥企業在中國的研發中心實驗室負責人調研后得知，當前科學家平均每天花在手工記錄和統計上的時間超過2小時，8小時工作制里25%的時間被耗在紙質手工記錄上。

　　李康表示，實驗室場景下有非常嚴格的合規要求，對數據的完整性、可追溯性都有非常多的規范要求，如記錄留痕、簽名、審計追蹤和歸檔備份等。而數字化技術最終要解決的，便是保障安全、合規的同時，提高實驗效率。

　　斑馬魚數字智能創始人賈樹新認為，實驗室數字化要解決的核心問題是“數據”的處理，數據的可導出性、完整性和可追溯性是科研用戶普遍關心的問題，對數據價值的充分挖掘可以更根本地提升實驗室效率。但目前，實驗室數據的使用面臨三個問題：數據分散且未數字化，無法有效獲取;數據非結構化無標注，無法有效使用;數據所有權復雜，無法有效共享。

　　此外，實驗室還有項目協同、樣品管理和工具的使用等其他難題，這些都關系到數據能否很好的形成閉環，而數字化工具的使用不可避免得會帶來實驗室工作習慣的改變，這些都會成為數字化進程中不可忽視的因素。

　　數字化技術解放了科學家雙手

　　在傳統的實驗室場景中，科研人員普遍使用紙質筆記本和對照表來跟蹤記錄實驗數據和結果。但是，紙質系統的數據不容易共享、搜索和標準化，會影響實驗的完整性和準確性。

　　隨著數字技術的出現和發展，紙質系統正在被數字化系統取代，借助數字化實驗室信息系統和連接設備，科學家可以更加清晰地看到數據之間的關聯性，從而基于對數據的分析更準確有效地做出決策，取得研究成果。

　　此外，數字化技術使實驗室能夠使用正確的技能、工具和流程來預防、報告、管理和響應數據泄露，可以實現數據交換、共享和安全的保障，以及提高實驗室資源、試劑、耗材、實驗室用品和資產利用的效率。

　　總體而言，實驗室數字化改進了數據管理的方式，簡化了工作流程并使研發更加高效 。除此之外，機器學習和AI的迅速進步也在持續推動實驗室數字化的進程，而隨著實驗室的數字化場景的不斷豐富，研究環境的數據也將成為每個實驗室不可或缺的一部分。

　　>>>>哪件工具更趁手，ELN還是LIMS?

　　20世紀60年代，美國一些高等院校、研究所和化學公司開始研究和使用計算機和局域網絡系統處理實驗室數據，LIMS(Laboratory Information Management System )開始誕生，成為管理實驗室生成的結構化信息、搜索特定測試結果或收集樣本和研究信息的出色工具。

　　進入新世紀后，我國的IT公司和實驗室陸續開發和實施LIMS，從化學領域開始擴展到食品安全、藥品檢測、疫控、疾控和第三方檢測等各個領域。

　　但是，藥物發現和早期開發中記錄的大部分信息通常是非結構化的，例如文檔、筆記本頁面、序列、分子模型、光譜和圖像。這些數據集通常不適合結構化的LIMS數據庫。此外，許多 LIMS 的管理工作流程功能通常過于僵化，不適用一些專注早期發現的研究機構。

　　基于保護、保存和共享研發知識的需求，電子實驗室筆記本 (Electronic Laboratory Notebook，以下簡稱ELN)應運而生。

　　ELN作為紙質實驗室筆記本的替代品而生，但功能不止于此，還包含復雜的工作流程支持、網絡服務、數字和電子簽名、分析和報告能力。這些功能的實現都是為了提高實驗室效率，同時也提高了機構知識的杠桿作用，而且還加強了對知識產權 (IP) 的保護。

　　基于管理底層電子記錄的技術，ELN 可以提供紙質記錄無法提供的訪問安全性、版本控制、記錄身份驗證和自動時間戳。ELN 提供了用于支持ZL和保護知識產權的數據和信息的最終存儲庫，并補充了 LIMS 在研發中的傳統用途。

　　雖然 ELN 和 LIMS 之間仍然存在主要重疊領域，但總的來說，差異可以概括為 LIMS 更適合管理結構化信息，而 ELN 在處理更靈活分散的非結構化信息時更勝一籌。可以說，ELN、LIMS、SDMS、企業內容管理 (ECM) 或任何其他技術類別，并不是解決實驗室中所有數據管理挑戰的唯一最優的解決方案。根據實驗室的具體情況和工作特點，每項技術都有相應的用武之地。

　　在國內，賽印信息、百奧利盟、斑馬魚、鷹谷信息、明度智慧、青軟青之軟件等企業專注或包含了ELN業務。

　　于2022年3月完成天使輪融資的斑馬魚聚焦打造生命科學研發數據平臺，已完成產品易覽筆記的搭建，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，底層數據互聯打通，可以讓用戶很好的在系統中完成數據管理的閉環。系統的每個模塊具有多種交互方式，并允許用戶根據各自需求進行配置，友好靈活，可以適應各類研發項目的需求。

　　>>>>AI，工具還是助手?

　　實驗室數字化系統還可以通過機器學習和人工智能技術簡化實驗程序，提高實驗準確性，將實驗室場景中的工具與研究人員鏈接起來，創造一個智能、高效的研究環境。隨著實驗室數字化系統取代了部分重復的工作，研究人員得以將時間和精力投入到核心研究工作中。

　　通過訪問大型數據集、科學文本、圖像和視頻，AI或能實現對比研究，讓科學家更容易建立假設和設計實驗方案或后續研究，科學家們將能夠利用AI優勢來簡化他們的工作流程并加快研究進度。

　　2022年2月19日，安捷倫收購了由Virtual Control開發的先進AI技術ACIES。ACIES 自動化了氣相色譜/質譜數據分析的勞動密集型任務，提高了從采樣到報告的實驗室工作流程效率。

　　安捷倫將把這項技術集成到其用于液相色譜/質譜 (LC/MS) 以及氣相色譜和 MS (GS/MS)儀器的 MassHunter 軟件包中，以提高該公司在全球服務的高通量實驗室的生產力、效率和準確性。

　　Virtual Control 是一家人工智能和機器學習軟件開發商，可在實驗室測試中創建創新的分析解決方案。通過此次收購，安捷倫獲得了與 ACIES 相關的知識產權和其他資產。作為交易的一部分，ACIES 團隊的核心成員也成為了安捷倫的員工。

　　此次收購是安捷倫為提高實驗室生產力而對數字技術的最新投資。它以公司現有的投資和創新為基礎，通過新技術、更好的儀器和數據集成以及更高效的實驗室工作流程來推進分析實驗室并轉變其能力。

　　>>>>物聯網，聯接的僅僅是物么?

　　物聯網的應用，能夠實時監測實驗室資產、設備、數據平臺和實驗室環境控制，對實驗室資產使用和庫存進行實時洞察。物聯網實驗室可由研究人員從外部控制，與云、本地服務器設備連接，隨時隨地訪問。此外，通過傳感器將實驗設備與后臺系統連接，科學家們可以更加高效實驗，降低人員操作失誤的風險。

　　物聯網還可以將實驗室設備集成到一個集成的工作流程中，從而自動捕獲工作的完整上下游流程和數據，再次降低成本和浪費，并允許以后重復使用數據。

　　同時，物聯網平臺可以拓展到多個實驗室，實現遠程實驗、數據收集并上傳到云端以進行協作和高級分享，保證實驗室始終處于安全合規、高效運行的狀態中。國內的釋普科技、邊無際、勢灣科技等企業便是以物聯網切入到了數字化實驗室領域。

　　釋普科技創始人兼CEO李康在參加動脈網“智慧實驗室”系列活動中介紹，釋普科技專注于實驗室領域，利用AloT、物聯數智平臺以及人工智能技術，為客戶構建實驗室數智化整體解決方案——實驗室數智化管理平臺“實驗保”，幫助客戶在人、機、料、法、環五大環節，實現自動化、智能化管理，全面提升運營效率。

　　創新的本質是創造價值，任何創新的落腳點都是人的需求。科技只是手段而非目的，只有“人性+科技”，才能打造出以人為本的好服務。這個過程無疑會很困難。但做正確的事情，不就應該很難嗎?畢竟難行道也是易行道。