圖片來源@視覺中國
文 | vb動脈網(wǎng)
報告核心觀點
臨床檢驗檢測類實驗室：
研究研發(fā)型實驗室：
1、自動化與數(shù)智化螺旋式發(fā)展，行業(yè)亟需高質(zhì)量數(shù)據(jù)
搭載在醫(yī)療儀器和設(shè)備上的自動化方案是“解放人力”的主要智慧化手段。與此同時，對數(shù)據(jù)的存儲、處理和應(yīng)用能力，承擔(dān)著“解放大腦”的重任。
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智慧實驗室構(gòu)成要素及歷程
智慧實驗室需要軟硬件螺旋式發(fā)展。目前，“解放人力”的進程整體快于“解放大腦”，但要達到如圖所示的“極致”，均還有一段距離。“兩條腿”的共同進步需要彼此“扶持”，自動化所產(chǎn)生的大量的、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是數(shù)智化發(fā)展的重要基礎(chǔ)；自動化如何才能產(chǎn)生高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，則有賴于數(shù)智化的“分析”。整體而言，我國生命科學(xué)領(lǐng)域的醫(yī)學(xué)實驗，正處于快速收集數(shù)據(jù)的階段。
2、賽道整體雖處初期，臨床檢驗檢測卻已紅海
智慧實驗室整體處于發(fā)展早期。據(jù)蛋殼研究院不完全統(tǒng)計（數(shù)據(jù)截至2023年9月25日），布局智慧實驗室的企業(yè)共62家，其中54家企業(yè)成立于2010年后；擁有融資經(jīng)歷的共48家，其中處于A輪階段的企業(yè)最多，占比40%，其次是處于A輪以前的企業(yè)，而在B輪及以后的企業(yè)占35%?？梢?，整個智慧實驗室賽道依然處于發(fā)展早期。
目前各融資階段企業(yè)數(shù)量統(tǒng)計（僅統(tǒng)計企業(yè)最新一輪融資）
但通過進一步細分發(fā)現(xiàn)，布局臨床或第三方檢驗檢測類實驗室智慧化建設(shè)的企業(yè)整體融資輪次偏后期，并已跑出如安圖生物和華大智造等上市企業(yè)。尤其是在經(jīng)歷了疫情之后，這一賽道的成熟度更是迅速上升，企業(yè)蜂擁而至。導(dǎo)致該賽道的競爭激烈，市場已相對紅海。
部分智慧實驗室建設(shè)企業(yè)融資情況（僅展示最近一輪融資）
數(shù)據(jù)來源：動脈橙產(chǎn)業(yè)智庫、企查查、天眼查；按融資輪次排序，輪次相同按時間排序
而在生命科學(xué)領(lǐng)域，服務(wù)藥物研發(fā)或基礎(chǔ)研究的實驗室智慧化企業(yè)競爭格局還并不明朗，眾多企業(yè)結(jié)合自身特點，分別從不同的痛點切入，助力這一賽道的實驗室智慧化建設(shè)，例如從移液角度切入的漢贊迪、從固體稱量角度入局的正從科技和優(yōu)思泰科、從細胞制備技術(shù)切入的創(chuàng)澤生物等。這些實驗室智慧化建設(shè)的“新鮮”血液也在市場端獲得認可。
1、堅持自研、深度AI融合的開放性檢驗檢測實驗室是行業(yè)共識
臨床檢驗檢測痛點突出，在疫情催化下得以高速發(fā)展。巨大的市場空間與疫情催化吸引了眾多資本和大量企業(yè)入局，臨床檢驗檢測的自動化得到高速發(fā)展。據(jù)調(diào)研，目前我國流水線裝機量超3000條，三級醫(yī)院流水線滲透率更是超過80%，部分醫(yī)院甚至設(shè)置了多條流水線。以目前的態(tài)勢來說，剩余的流水線市場已不足50%，如果以平均每年裝機超500條的速度滲透的話，未來3—5年國內(nèi)臨床檢驗檢測流水線將趨于飽和。
產(chǎn)能過剩，用真實的性價比獲得更多“蛋糕”。面對產(chǎn)能過剩的局面，企業(yè)的產(chǎn)品戰(zhàn)略也有所調(diào)整，提升品牌力、服務(wù)力和開放性，從而提高臨床檢驗檢測流水線產(chǎn)品的整體性價比是重要發(fā)展方向。
國產(chǎn)企業(yè)三大重要產(chǎn)品戰(zhàn)略方向
品牌力對長期發(fā)展至關(guān)重要，需要厚積薄發(fā)。目前，羅氏、貝克曼等跨國企業(yè)的品牌影響力依然難以撼動，在有預(yù)算空間的情況下，醫(yī)院依然會堅定選擇品牌力而非性價比。品牌力需要好的產(chǎn)品配合好的營銷策略，對長期發(fā)展而言至關(guān)重要，是一個厚積薄發(fā)的過程。
服務(wù)力是現(xiàn)階段差異化競爭切入口。服務(wù)力是另一個重要且有效的產(chǎn)品策略。進口產(chǎn)品在穩(wěn)定性上目前依然優(yōu)勢明顯，但相關(guān)的服務(wù)，一直是臨床的痛點，例如產(chǎn)品迭代更新速度較慢、產(chǎn)品售后服務(wù)響應(yīng)速度與解決效率普遍偏低。在這一塊，國產(chǎn)廠商有天然的本地化優(yōu)勢，得以更加靈活地跟上臨床的需求變化，這為國產(chǎn)廠家提供了差異化的競爭切入口。
開放性是大勢所趨。如果說品牌力是奠定長期競爭力的基礎(chǔ)、服務(wù)力是提供差異化入局的切口，那么開放性就是最直接、有力的競爭武器。目前，臨床檢驗檢測流水線領(lǐng)域的跨國頭部企業(yè)為市場提供的多為封閉式流水線。在此局面下，使用同樣的打法，無論全線布局產(chǎn)品的速度還是品牌力打造的速度，大概率會長久保持追趕的狀態(tài)。因此，開放式的自動化產(chǎn)品為國產(chǎn)品牌提供了彎道超車的機會。
堅持技術(shù)自研、加強AI融合。在檢驗檢測領(lǐng)域，做出一條能夠運行的自動化流水線產(chǎn)品似乎不難，但是做出一條能夠穩(wěn)定適配主流儀器，并且能夠保證與儀器一致的高通量、樣本精準(zhǔn)識別以及順暢聯(lián)通的前后處理的開放式流水線難度很高。
過去，為了搶占市場，不少自動化產(chǎn)品由眾家零部件快速整合而成，但未來，擁有核心技術(shù)的自研產(chǎn)品將展現(xiàn)出越來越強的競爭力。一方面，自研技術(shù)能夠最大化保證產(chǎn)品的靈活性和迭代速度，另一關(guān)鍵原因是自研產(chǎn)品的成本可控。
對核心技術(shù)進一步解析，對AI的應(yīng)用與融合是當(dāng)務(wù)之急。高集成并且穩(wěn)定的自動化產(chǎn)品像是一個健康的體魄，與之配套的高智能化軟件則是其中的靈魂。一個開放生態(tài)的自動化產(chǎn)品，不僅能兼容第三方的硬件，還能通過同一調(diào)度軟件控制硬件流暢運行。打造一套能夠合理安排每個環(huán)節(jié)的運行、實時辨別運行狀態(tài)、記錄運行數(shù)據(jù)并做出調(diào)整的控制調(diào)度軟件將極大提升自動化產(chǎn)品的適用范圍、提高使用的便捷性和體驗感。
快速發(fā)展的AI技術(shù)在這一塊具有極大的潛力，能幫助軟件變得更加智能；此外，AI的深度融合還能直接降低操作人員的使用門檻，讓產(chǎn)品的交互方式變得更加符合臨床操作人員的思維和習(xí)慣。
華大智造是這一領(lǐng)域的先行者，在運用自動化產(chǎn)品、柔性機器人、實驗室信息管理系統(tǒng)達到無人化操作的基礎(chǔ)上，還為實驗室融入了AI算法，通過自然語言處理、機器學(xué)習(xí)、計算機視覺識別、數(shù)據(jù)處理與分析等模塊，達到24小時動態(tài)監(jiān)測環(huán)境安全的同時，還可根據(jù)通量和產(chǎn)出要求，自主評估最佳運行配置、優(yōu)化實驗進度，打造自我驅(qū)動的“黑燈實驗室”。
可以預(yù)見，在AI的幫助下，智能的軟件將真正幫助臨床檢驗檢測的自動化流水線產(chǎn)品變得數(shù)字化、數(shù)智化，從而搭建樣本進報告出的智慧實驗室。
2、藥物研發(fā)智慧化的下半場，是數(shù)據(jù)積累和底層模塊
標(biāo)準(zhǔn)化程度、決策量需求不同，智慧化建設(shè)需求各異。藥物研發(fā)和基礎(chǔ)研究的實驗室智慧化策略與臨床檢驗檢測類的有所不同，這來自操作流程的標(biāo)準(zhǔn)化不同、實驗過程中需要做的分析和決策的量不同。
兩類實驗室智慧化建設(shè)所需產(chǎn)品對比
當(dāng)數(shù)據(jù)達到“質(zhì)變”，實驗室智慧化將獲得飛躍式發(fā)展。藥物研發(fā)實驗室對數(shù)字化、數(shù)智化的要求呈量級增加，除了對物理位置、環(huán)境狀態(tài)的監(jiān)測，更是需要對實驗數(shù)據(jù)進行多維度分析并產(chǎn)出洞見指導(dǎo)后續(xù)實驗的優(yōu)化、實施，以及實驗成果的預(yù)設(shè)和驗證。而這一高度的數(shù)智化建設(shè)需要建立在足夠充足的、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上，該類數(shù)據(jù)除了前沿文獻、論文的數(shù)據(jù)，更需要真實的濕實驗累積下來的包含成功與失敗的大量數(shù)據(jù)。
目前，對文獻、論文數(shù)據(jù)的收集與運用已經(jīng)相對成熟；而真實濕實驗產(chǎn)生的數(shù)據(jù)則有賴于高效自動化建設(shè)來保證其海量且高質(zhì)量，在這一板塊，行業(yè)正處于快速數(shù)據(jù)積累階段，當(dāng)數(shù)據(jù)體量累積到質(zhì)變點，藥物研發(fā)和基礎(chǔ)研究類實驗室的智慧化建設(shè)也將取得飛躍式進步。屆時，通過人工智能達成的自我驅(qū)動式干濕閉環(huán)實驗室將極大減少藥物研發(fā)與基礎(chǔ)研究的試錯成本。
自動化建設(shè)遵循相同邏輯、不同建設(shè)方式。在自動化的建設(shè)中，兩類實驗室遵循一樣的底層邏輯，即首先將動作標(biāo)準(zhǔn)化，然后將標(biāo)準(zhǔn)化的動作自動化，隨后再優(yōu)化自動化的動作高效化。不過，由于兩類實驗室的終極使命不同，讓三個環(huán)節(jié)所需要的智慧化建設(shè)服務(wù)也就有所差異。
相同底層邏輯下兩類實驗室不同的智慧化建設(shè)需求
在自動化建立的過程中，藥物研發(fā)和基礎(chǔ)研究類實驗室相較檢驗檢測類實驗室還需要“前置”一個歸納和建立標(biāo)準(zhǔn)化的過程。在該類實驗室中，定制化程度較高，但大量非標(biāo)準(zhǔn)的定制化服務(wù)并不利于企業(yè)的長期發(fā)展。因此，企業(yè)必須盡可能將萬千操作進行最小單位的歸類，讓同一套產(chǎn)品可以適配的操作更廣，例如允許幾種實驗操作動作隨機組合、允許同時進行試劑配制不同的操作流程、允許根據(jù)上一動作結(jié)果自動選擇后續(xù)操作流程等。
研究研發(fā)類實驗室智慧化建設(shè)進入下半場，逐步滲透低標(biāo)準(zhǔn)化操作。在這一類實驗室智慧化建設(shè)的下半場競爭中，自動化將朝著標(biāo)準(zhǔn)化越來越低的操作進行滲透；這一過程對自動化工業(yè)技術(shù)的要求將越來越高，對企業(yè)平衡成本和投入的能力要求也會逐步提高。
目前，行業(yè)主流的產(chǎn)品打造模式可分為兩種，即“從下往上”和“從上往下”：前者是理解和拆分底層模塊，再按照需求集合成所需自動化產(chǎn)品；后者是搭好所需自動化產(chǎn)品的框架，再尋找相應(yīng)能夠滿足需求的配件，盡可能合成與框架無限接近的產(chǎn)品。
藥物研發(fā)類實驗室自動化建設(shè)兩大主流模式對比
在“從上往下”的模式中，最大的“誘惑力”在于產(chǎn)品打造時間短、投入成本低、變現(xiàn)周期短，在早期市場相當(dāng)空白時，對于快速占領(lǐng)市場擁有一定優(yōu)勢。但隨著入局者越來越多，成本的“硬傷”、由于核心技術(shù)缺失而缺乏溢價能力等劣勢將越來越凸顯。畢竟，自動化的目標(biāo)并不是全面自動化，而是最大程度的降本增效。因此，據(jù)調(diào)研數(shù)據(jù)反饋，“從下而上”的模式在目前更受認可。
打造最小操作顆粒度的自動化模塊組，構(gòu)建核心競爭力。在“從下往上”的模式中，核心競爭力是打造出能夠覆蓋所有實驗室操作的底層模塊組，幫助服務(wù)企業(yè)能夠游刃有余地選擇相應(yīng)的、恰到好處的模塊集合起來，高質(zhì)量滿足需求。
想要擁有該核心實力，最基礎(chǔ)的要求即是對實驗室眾多操作的深入理解，然后用工業(yè)自動化的方式達到用機器產(chǎn)出與研究人員操作一樣的效果。該模式在產(chǎn)品交付落地中，由于靈活模塊的快速集成，也有望極大程度縮短實驗室建設(shè)的周期。
以漢贊迪為例，成立之初就堅持以強大技術(shù)模塊配以快速集成能力來滿足實驗室個性化需求。漢贊迪將生命科學(xué)實驗流程分為底層創(chuàng)新、設(shè)計實現(xiàn)、分解動作、核心單機、應(yīng)用方法、核心應(yīng)用和研究領(lǐng)域七大環(huán)節(jié)，然后再逐一細化，目前已打造模塊80余個；憑此模式在某高通量蛋白藥物發(fā)現(xiàn)和篩選自動化大型項目中，創(chuàng)下6個月完成交付的卓越成績。
眾多模塊組的設(shè)計、打造和反復(fù)打磨是一個耗時且需要不小成本投入的過程。不過，豐富、完善的多模塊組可以支持智慧化建設(shè)企業(yè)按照實驗室需求精準(zhǔn)集成所需的產(chǎn)品，在使用體驗感和成本上都有顯著的優(yōu)勢，在智慧化建設(shè)這場馬拉松里，為企業(yè)注入持久的核心競爭力。
3、AI潛能挖掘，用“軟件”思維建設(shè)智慧實驗室
智慧化建設(shè)中待解決的“世界難題”。在智慧實驗室整體打造中，行業(yè)對于解決思路有了一定的共識。自動化建設(shè)部分由工業(yè)技術(shù)挑大梁，數(shù)智化的建設(shè)由物聯(lián)網(wǎng)及AI負責(zé)。沿著這樣的思路，我們可以看到，在生物醫(yī)藥領(lǐng)域的自動化進程整體進展更快。由于該類實驗室主要涉及在液體內(nèi)的反應(yīng)，目前我國在移液領(lǐng)域的工業(yè)技術(shù)已經(jīng)能夠很好適配實驗室相關(guān)需求；且其對反應(yīng)條件要求相對溫和。
生物和化學(xué)類實驗室操作部分維度對比
而在化學(xué)制藥領(lǐng)域，對工業(yè)的要求更多且更高。化學(xué)實驗領(lǐng)域涉及更多的固體稱量，傳統(tǒng)實驗室中，人工稱量多種類、多形態(tài)的固體試劑是一個繁瑣、耗時且易出錯的環(huán)節(jié)。超過目標(biāo)重量的固體通常無法回收（時常發(fā)生）而產(chǎn)生不可避免的浪費，部分固體稱量時對于操作人員的安全也存在隱患，此外大量重復(fù)的稱量與記錄也很難避免其中不出現(xiàn)人為錯誤。
自動化無疑給了一個有效解決方案，但目前更多的固體稱量還集中在粉末，因為從工業(yè)角度而言，這類物質(zhì)的流動性、粘度等更易實現(xiàn)實時稱量；而其余如油脂類、膏狀類、雪花片狀類等性狀更復(fù)雜，且易壓縮、易吸附、易受潮、并可能產(chǎn)生靜電，精準(zhǔn)稱量難度高，行業(yè)也一直難以實現(xiàn)對其的自動化稱量。沿著工業(yè)技術(shù)的思路，即便未來實現(xiàn)自動稱量，與之相應(yīng)的研發(fā)成本應(yīng)該也“高不可攀”。
新技術(shù)帶來新思路，引領(lǐng)革命性創(chuàng)新。目前，行業(yè)正在積極探索與嘗試可“替代”工業(yè)技術(shù)達到相同效果的方式，AI展現(xiàn)出極大的潛力。據(jù)調(diào)研反饋，在通過AI視覺角度切入完成固體稱量領(lǐng)域有重大突破。2023年初，正從科技發(fā)布了全線自研的全自動固體藥劑稱量加樣儀，依托人工智能機器視覺技術(shù)，結(jié)合震動、攪拌、電磁、靜電、氣流擾動等機械手段，實現(xiàn)對數(shù)千種不同性狀固體藥劑的精確稱量與加樣。該創(chuàng)新產(chǎn)品，不但解決了實驗室固體稱量自動化的“世界難題”，且基于正從科技成熟的標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品供應(yīng)鏈管理能力，產(chǎn)品價格也極具吸引力。
未來，隨著數(shù)據(jù)積累進程的快速推進，AI還會在實驗室的自動化和數(shù)智化建設(shè)中，展現(xiàn)出更多令人欣喜的潛力，逐步解決目前還未能解決的難題、逐步優(yōu)化目前昂貴的解決方案，帶來更多革命性創(chuàng)新，推動行業(yè)大步發(fā)展。
1、檢驗檢測產(chǎn)品下沉、進軍研究研發(fā)領(lǐng)域，開拓增量市場
產(chǎn)品下沉，主動開拓增量市場。在臨床檢驗檢測領(lǐng)域，除了被動等到三級醫(yī)療機構(gòu)現(xiàn)有流水線到期后的國產(chǎn)替代機會，產(chǎn)品下沉是智慧實驗室廠家更加主動的市場化策略。據(jù)調(diào)研，目前國內(nèi)很多縣級人民醫(yī)院、二級醫(yī)院經(jīng)過擴建和改建也在積極引入流水線，這為國產(chǎn)智慧實驗室廠家切入增量市場提供了良好時機。
向研究研發(fā)類實驗室進軍，尋求更廣闊的市場空間。產(chǎn)品下沉二級及以下的醫(yī)療機構(gòu)無疑擴容了臨床檢驗檢測實驗室智慧化建設(shè)的市場，但該增量難以撫平疫情后，隨驟減的核酸檢測需求而快速萎縮的市場需求。據(jù)調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，主營業(yè)務(wù)收入來源于臨床檢驗檢測相關(guān)自動化流水線建設(shè)的企業(yè)，在疫情后，營業(yè)額平均下降50%以上，這也促使企業(yè)們開始對“新大陸”的探索。
目前，賽道中的企業(yè)逐步向研究研發(fā)類實驗室“進軍”是另一大發(fā)展趨勢。企業(yè)憑借堅實的研發(fā)實力，從相似的底層操作模塊切入，逐步探索藥物研發(fā)和基礎(chǔ)研發(fā)類實驗室智慧化建設(shè)解決方案，欲在相對藍海的智慧實驗室建設(shè)領(lǐng)域發(fā)揮更大的價值。
2、從需求出發(fā)+與頭部共創(chuàng)，加速開拓藥物研發(fā)新藍海
從需求的“最大交集”開始逐步滲透。對實驗室而言，智慧化建設(shè)通常是逐步完成的。最先進行智慧化建設(shè)的部位為：有明確的標(biāo)準(zhǔn)及規(guī)定的操作環(huán)節(jié)、圍繞保證實驗室安全等“紅線”問題的操作環(huán)節(jié)。
除此之外，實驗室的操作板塊將根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)度、操作重復(fù)性、對人力依賴程度三個維度從高到低逐一建設(shè)。標(biāo)準(zhǔn)度越高、操作重復(fù)性越高（操作應(yīng)用越頻繁），并且智慧化的成本投入越是低于傳統(tǒng)人力操作成本的操作板塊，將越優(yōu)先進行智慧化升級。
于是，基于此“滲透”順序，致力于藥物研發(fā)類實驗室智慧化建設(shè)的企業(yè)，將優(yōu)先圍繞滿足相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定、解決實驗室“紅線”的操作板塊進行產(chǎn)品打造；同時將對各類藥物研發(fā)類實驗室的需求進行深度理解、拆分、歸納后，再將“需求交集”從大到小依次排列，最后根據(jù)自身的技術(shù)優(yōu)勢進行匹配，找到適合企業(yè)打造的“最大交集”操作板塊，打造拳頭產(chǎn)品。
例如，在再生醫(yī)學(xué)、合成生物學(xué)、細胞基因治療快速發(fā)展的背景下，細胞培養(yǎng)的需求日益加劇，然而這個步驟不少實驗室依然靠人力進行。細胞培養(yǎng)的成功率與質(zhì)量有賴于操作人員的經(jīng)驗與成熟的手法，且耗時費力。在臨床和實驗室細胞培養(yǎng)需求激增的當(dāng)下，如何高效、高質(zhì)量進行細胞培養(yǎng)是生物領(lǐng)域?qū)嶒炇夜餐鎸Φ碾y題。
部分嗅覺敏銳的的企業(yè)已經(jīng)開始相關(guān)產(chǎn)品的布局。如創(chuàng)澤生物打造的拳頭產(chǎn)品全自動細胞制備系統(tǒng)AceMan，在2023年11月被納入《2023年度山東省首臺（套）技術(shù)裝備及關(guān)鍵核心零部件企業(yè)及產(chǎn)品名單》。AceMan可對貼壁類細胞和懸浮類細胞進行自動化標(biāo)準(zhǔn)培養(yǎng)，解放3名研究人員，實現(xiàn)24小時不間斷的多種類細胞培養(yǎng)，且分析結(jié)果與3年以上細胞操作人員相似度超95%。
與頭部共創(chuàng)，打造更貼近真實需求的產(chǎn)品。在目前相對早期的市場中，快速占位十分重要。具體而言，就是如何更快打造出高度貼合需求的產(chǎn)品、同一產(chǎn)品如何適配更多的應(yīng)用場景從而獲得更大的市場、產(chǎn)品如何快速被業(yè)內(nèi)知曉并獲得源源不斷的訂單。
根據(jù)調(diào)研，與頭部企業(yè)共創(chuàng)是優(yōu)勢戰(zhàn)略之一。頭部企業(yè)能夠提供足夠多的應(yīng)用場景，供企業(yè)獲得更完善、豐富的信息，以歸納出更加全面、更貼近真實需求的操作模塊。這樣一來可以很大程度縮短產(chǎn)品的驗證和打磨周期，節(jié)約產(chǎn)品研發(fā)成本。
如優(yōu)思泰科，入局化學(xué)藥物研發(fā)領(lǐng)域便與頭部藥物研發(fā)CRO企業(yè)合作共創(chuàng)，打造了固體粉末稱量分配、液液萃取、真空濃縮等主要自動化工藝產(chǎn)品系列，和自動供瓶器、微孔板自動打標(biāo)貼標(biāo)機等小型自動化設(shè)備。產(chǎn)品有獨立應(yīng)用的自動臺式儀器和應(yīng)用于全自動實驗室場景的工作站兩種形式；突破只能執(zhí)行單一任務(wù)的痛點，可同時執(zhí)行多種任務(wù)，滿足各種通量的實驗研究需求。
除了能夠快速掌握產(chǎn)品特性，減少研發(fā)“彎路”以外，頭部企業(yè)對于賽道的其他參與玩家具有借鑒甚至標(biāo)桿的意義，使得與之共創(chuàng)的產(chǎn)品更容易與市場更多應(yīng)用場景適配。不僅如此，一旦產(chǎn)品打造完成并成功投入應(yīng)用，在行業(yè)的影響力也不容小覷。這是一個解決藥物研發(fā)實驗室操作高度非標(biāo)準(zhǔn)化現(xiàn)狀的一個“捷徑”，當(dāng)行業(yè)逐步達成共識，越來越多的操作模塊“被標(biāo)準(zhǔn)化”，智慧實驗室建設(shè)的進程也將大幅度提速。
3、藥物研發(fā)吸引眾多創(chuàng)業(yè)者入局，疫情后浮現(xiàn)更大市場
五大智慧服務(wù)，組合式滿足各類實驗室的不同需求。目前，助力實驗室智慧化建設(shè)的服務(wù)種類大致可以分為五類，即自動化流水線、自動化產(chǎn)品、解決方案設(shè)計、記錄類軟件和決策類軟件。
智慧實驗室建設(shè)5類主要服務(wù)類型
需求與市場服務(wù)能力匹配，藥物研發(fā)奪得智慧化“頭條”。智慧實驗室的三大主體分為檢驗檢測類實驗室、生物醫(yī)藥類藥物研發(fā)實驗室、高校和科研院所的基礎(chǔ)研究型實驗室。三大主體由于市場規(guī)模、任務(wù)屬性和營收情況等不同，在實驗室智慧化進程中服務(wù)需求也各不相同。
各類實驗室對5大類服務(wù)的需求程度
對于藥物研發(fā)類實驗室，智慧化能夠帶來足夠的成本和效益優(yōu)化，給予了實驗室智慧化的動力，加上需求與目前市場的服務(wù)能力高度匹配，給予了實驗室管理者充足的智慧化建設(shè)信心。此外，在基于液體處理為主的生物實驗室中，目前國內(nèi)移液技術(shù)，無論是從通道數(shù)還是最小操作單位，都能和實驗室需求高度匹配，并且能夠高質(zhì)量滿足相關(guān)的合規(guī)要求，智慧化進程迅速。而在固體操作較多的化學(xué)類實驗室，由于實驗操作更高的復(fù)雜性，整體還需更多時間打磨，但行業(yè)也不斷出現(xiàn)新的突破與創(chuàng)新，推進整體智慧化進程。
疫情后，智慧實驗室領(lǐng)域浮現(xiàn)更大潛力市場。疫情推動了臨床檢驗檢測實驗室的智慧化，讓這一細分領(lǐng)域的自動化程度大幅度提高。對于其他兩類實驗室，雖沒有直接智慧化推動的體現(xiàn)，但極大提高了智慧實驗室建設(shè)的重要性，對行業(yè)可謂進行了一次里程碑式的“市場教育”。
疫情后，藥物研發(fā)實驗室所孕育的更大潛力市場需求將加速釋放，而智慧化服務(wù)企業(yè)經(jīng)過市場打磨的服務(wù)實力也能更好滿足靈活的需求。未來，在生命科學(xué)，尤其是藥物研發(fā)實驗室，將是實驗室智慧化快速發(fā)展的下一個細分賽道。
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