圖片來源@視覺中國哪怕是十年 亦或是五十年後 吸金超10億，羅氏、雅培、西門子和賽默飛都在做，這個領域要火瞭？ - 趣味新聞網

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哪怕是十年，亦或是五十年後，重新來迴顧智慧實驗室産業的發展曆程，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。

這是在於，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。

最為齣名的莫過於為科學傢和藥物研發組織開發軟件工具的Benchling，相繼在2021年完成纍計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。

正在醞釀的市場背後，是我國智慧實驗室産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。動脈網大緻將智慧實驗室劃分為數字化實驗室和自動化實驗室，並將分彆進行盤點分析，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。

實驗室裏的萬億生意

根據全球谘詢公司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、優化業務模式並最終提供新收入和創造價值機會的實驗室，減少科學傢的非科研工作時間，減輕科學傢工作負擔。

得益於充分的經濟環境，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、貝剋曼和西門子等藥械巨頭基於自身數十年甚至上百年的經驗積澱，都已經形成瞭完成的數字化實驗室布局。

釋普科技CEO李康 錶示，國外數字化實驗室經曆瞭三個發展階段。

第一，起始階段，企業通過提供儀器設備和耗材來幫助科學傢高效、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，廠商推齣專業駐場服務， 幫助科學傢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製化綜閤服務；

第三，基於人力服務模式，廠商開始嘗試利用信息化工具來處理科研數據 ，進一步解放科學傢，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年前後，巨頭們動作頻頻，並一度將觸角延伸到瞭中國。

2016年，賽默飛在中國江西舉辦瞭首屆賽默飛實驗室數字信息化解決方案用戶會，並發布瞭彼時最新的實驗室數字信息化産品變色龍增強版Chromeleon XTR數據管理係統；羅氏診斷産品（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産基地和研發中心；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啓用。

行業巨頭的動嚮總是頗具風嚮標意味，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”新改革目標的齣現，也讓製造業進入大洗牌階段，各行業開始察覺到瞭“供求關係”的變化，企業傢們需要在技術上實現創新，實現由量到質的突圍，行業也開始從規模嚮效率轉變，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産業帶來利好。 根據智研谘詢發布的《2021-2027年中國檢驗機構産業競爭現狀及投資方嚮研究報告》數據，2015年，由中國閤格評定國傢認可委員會（CNAS）認可的各類認證機構、實驗室及檢驗機構數量為7592傢，2020年這一數字已增至12381傢。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，國傢實驗室首次作為國傢戰略科技力量的重要組成部分被提到，且居於第一位。據青塔網統計，截至2022年4月，全國各地已有近百傢“省實驗室”正式揭牌或啓動籌建。一片全新的藍海，正在悄然蕩開漣漪。

直麵實驗室的安全、閤規和效率問題

在同一個行業中，挑戰是具有普適性的。在安捷倫於2020年舉辦的一場活動上，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： 首先是實驗室管理閤規的風險；其次，實驗室人員工作的穩定性和發展路徑；最後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硃穎新則針對不同行業類型的客戶細化瞭這些挑戰的區彆： 對於科研實驗室客戶 ，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 ，挑戰來源於如何在提高實驗室效率的同時控製好成本； 政府實驗室 則更加側重於穩定可靠、滿足法規要求； 第三方實驗室 則更加特殊，麵臨著資本快速流動，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後得知，當前科學傢平均每天花在手工記錄和統計上的時間超過2小時，8小時工作製裏25%的時間被耗在紙質手工記錄上。

李康錶示，實驗室場景下有非常嚴格的閤規要求，對數據的完整性、可追溯性都有非常多的規範要求， 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、閤規的同時，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，數據的可導齣性、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，實驗室數據的使用麵臨三個問題： 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 ，這些都關係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。

數字化技術解放瞭科學傢雙手

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錶來跟蹤記錄實驗數據和結果。但是，紙質係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。

隨著數字技術的齣現和發展，紙質係統正在被數字化係統取代，藉助數字化實驗室信息係統和連接設備，科學傢可以更加清晰地看到數據之間的關聯性，從而基於對數據的分析更準確有效地做齣決策，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、實驗室用品和資産利用的效率。

總體而言， 實驗室數字化改進瞭數據管理的方式，簡化瞭工作流程並使研發更加高效 。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係統處理實驗室數據，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齣色工具。

進入新世紀後，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、筆記本頁麵、序列、分子模型、光譜和圖像。這些數據集通常不適閤結構化的LIMS數據庫。此外，許多 LIMS 的管理工作流程功能通常過於僵化，不適用一些專注早期發現的研究機構。

基於保護、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，但功能不止於此，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瞭提高實驗室效率，同時也提高瞭機構知識的杠杆作用，而且還加強瞭對知識産權 (IP) 的保護。

基於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、版本控製、記錄身份驗證和自動時間戳。ELN 提供瞭用於支持專利和保護知識産權的數據和信息的最終存儲庫，並補充瞭 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 更適閤管理結構化信息，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) 或任何其他技術類彆，並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、鷹榖信息、明度智慧、青軟青之軟件 等企業專注或包含瞭ELN業務。

於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台，已完成産品 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係統中完成數據管理的閉環。 係統的每個模塊具有多種交互方式，並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？

實驗室數字化係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。隨著實驗室數字化係統取代瞭部分重復的工作，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，讓科學傢更容易建立假設和設計實驗方案或後續研究，科學傢們將能夠利用AI優勢來簡化他們的工作流程並加快研究進度。

2022年2月19日，安捷倫收購瞭由Virtual Control開發的先進AI技術ACIES。ACIES 自動化瞭氣相色譜/質譜數據分析的勞動密集型任務，提高瞭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於液相色譜/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産力、效率和準確性。

Virtual Control 是一傢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，安捷倫獲得瞭與 ACIES 相關的知識産權和其他資産。作為交易的一部分，ACIES 團隊的核心成員也成為瞭安捷倫的員工。

此次收購是安捷倫為提高實驗室生産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並轉變其能力。

物聯網，聯接的僅僅是物麼？

物聯網的應用，能夠實時監測實驗室資産、設備、數據平台和實驗室環境控製，對實驗室資産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製，與雲、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後台係統連接，科學傢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遊流程和數據，再次降低成本和浪費，並允許以後重復使用數據。

同時，物聯網平台可以拓展到多個實驗室，實現遠程實驗、數據收集並上傳到雲端以進行協作和高級分享，保證實驗室始終處於安全閤規、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瞭數字化實驗室領域。

釋普科技創始人兼CEO李康 在參加動脈網“智慧實驗室”係列活動中介紹，釋普科技專注於實驗室領域， 利用AloT、物聯數智平台以及人工智能技術，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台“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，全麵提升運營效率。

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