焦点科技：2023年4月推出AI麦可，为外贸企业提供智能化、自动化解决方案

金融界2月23日消息，有投资者在互动平台向焦点科技提问：你好，董秘。新年好。可以介绍一下AI麦可吗？和sora有什么区别和优势？

公司回答表示：2023年公司迅速响应新一轮人工智能技术发展浪潮，将先进的AI技术应用于外贸行业，针对外贸企业在贸易流程中的各种需求与痛点，公司于2023年4月在跨境B2B领域内推出AI麦可，为企业提供智能化、自动化的解决方案，帮助企业提升运营效率和数字竞争力，构建企业“数智大脑”。经过多轮升级，AI麦可已具备多维产品服务能力，可以通过智能产品发布、内容智能生成、AI辅助商机跟进、AI辅助拓客等能力实现外贸全流程覆盖。

Sora主要系文生视频模型，AI麦可系帮助特定垂直领域内的国内供应商提供外贸自动化解决方案，AI麦可在视频生成方面主要用到了“图生视频”功能（利用供应商提供的图片生成视频，并利用AI技术帮助供应商添加字幕、语音、虚拟人等视频元素，帮助外贸企业解决视频制作费时费力的问题，提高产品展示效果）。Sora和AI麦可所处的商业领域、解决的用户需求不相，无法直接对比。

本文源自金融界AI电报

DeepTech发布《2023实验室自动化行业研究报告》给科研插上翅膀

随着多组学时代的到来，生命科学逐渐发展为大数据科学，许多新的信号通路、转录因子、药物分子的发现依赖于高通量筛选。

但目前生命科学的生产效率已不能满足生物学家的需求，组学时代重复、繁琐、高强度实验操作使科研人员疲惫不堪，384 孔板“人工高通量”，既费时费力又容易出错。生命科学行业迫切需要一场工业革命，实验室自动化的变革即将为生命科学行业带来曙光。

实验室自动化（Lab Automation） ，是指利用现代技术和设备来自动化实验室的各种操作和流程，解放人力、简化实验流程、智能设计实验、降低人为误差，以及提高实验通量、速度、准确性和可重复性等。

实验室自动化包括样品处理、仪器操作、数据采集和分析等方面。实验室自动化的实现需要依靠各种自动化设备和软件，如自动进样器、液体处理系统、机器人系统、温度控制系统、自动化分析仪器、数据处理软件等。这些设备和软件可以协同工作，完成实验室中的各种任务，从而实现实验室的自动化。

DeepTech 正式发布《2023 实验室自动化行业研究报告》 ，重点关注在生命科学场景应用的实验室自动化技术，探讨实验室自动化的发展现状、限制因素、产品形态、应用场景、终端用户、商业模式、未来发展前景等关键问题。

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实验室自动化的核心技术来源于工业自动化。 工业自动化于 20 世纪 60 年代就已发展出现代综合自动化工厂的雏形，在制造工业中出现了许多自动生产线。而实验室自动化是在工业自动化的基础上发展起来的，迁移到生命科学领域有其通用性，无外乎要做一些视觉、判断和反馈，以及信息的通讯和采集，从而让整个任务执行可以有序完成。但也有其特殊性，即要更好地适应客户对于生物技术的一些特殊需求，例如避免溶液试剂的浪费、实现耗材的大通量处理、根据耗材形态做材料选型等。

国外实验室自动化已发展 40 多年，机械臂和工作站率先出现。不同的实验室场景处在自动化的不同阶段。

根据自动化的程度和规模，实验室自动化可分为四个阶段：单一设备形式的自动化、工作站形式的自动化、流水线形式的自动化和智能化形式的自动化。它们并非纯粹的全面替代演进关系，而是根据成本需求、通量需求，研究和临床需求的客户情况，匹配不同产品形式。实验室自动化整体是从辅助人到替代人的方向发展，最终理想是达到无人值守的“黑灯实验室”。

中国实验室自动化的兴起，源于生命科学上游行业国产替代的需求，叠加中国工业自动化的人才供给的能力。它的核心价值体现在，实验室自动化让实验人员专注于科学研究本身而非重复性实验操作。

但目前也有诸多因素制约其发展，主要包括投资回报率不足、产品难以满足需求、需求非标准化、市场教育不够充分等。

从产业链条和商业模式来看，实验室自动化厂商可大致分为产品商、系统集成商和细分场景应用商，目前国内自动化领域主要的创业公司大多属于系统集成商模式。

▲表丨实验室自动化的产业链 （来源：DeepTech）

对于产品商而言，核心竞争力是性价比；对于系统集成商来说，则需要比拼核心设备的掌握能力和数量；细分场景应用商则要比拼客户群体数量。

实验室自动化行业的下游是终端应用场景，研究型用户主要包括高校和科研机构、CRO 公司、合成生物学公司和药企，检验检测型用户包括医院、第三方检测中心、疾控中心、海关等。

▲图丨实验室自动化企业的商业化路径 （来源：DeepTech）

从产品形态来说，目前硬件领域液体工作站和机械臂整合系统是主流，软件领域与国外差距较大。

中国实验室自动化厂商大部分在 2016-2020 年成立，目前产品初具雏形，仍需要足够的时间继续打磨产品，在运行稳定性、功能完备性、系统开放性等实际的交付和使用体验上与沉淀了几十年的进口厂商仍有一定差距。中国硬件技术相对成熟，在软件领域仍与进口厂商有较大差距。

国产厂商优势在于国产替代的政策导向、价格优势（价格约为进口自动化设备的一半）和售后服务（工程师可随时上门），目前更多扮演着客户方案规划咨询和行业领路人的角色，交付落地仍需要厂商在人才结构和管理标准化上努力。

从应用场景来说，分子和细胞层面的实验环节自动化相对比较成熟，动物层面实验的自动化仍是空白。

从产品角度看，国内镁伽科技、奔曜科技、汇像科技等多数企业，可以针对实验环节或者说某些场景提供定制化解决方案，综合价格、性能、渠道等因素来选择国产或者进口产品来集成系统。目前来说大部分具有标准化流程、高重复性的实验环节已经有自动化解决方案。

具有高通量筛选需求的药物研发公司和合成生物学公司是近期可以较快商业化的发力方向。实验室自动化解决方案在具有高通量药物筛选需求的药企、CRO 企业、具有高通量细胞株筛选需求的合成生物学研发机构中，已有实验室自动化应用案例。

实验室自动化最快能够落地的方向在于实验流程标准化的检验检测和科研端的高通量筛选需求。 在检验检测用户中，医院基本已经完成了自动化流水线的布局，国产替代是其主要逻辑，而疾控中心、企业质检药监部门、海关、司法鉴定中心等检验检测单位还有很大的机会点。

在科研用户中，药物分子筛选、菌株筛选等高通量筛选会率先应用自动化技术，如上海药物所已建立了药物筛选的自动化平台，深圳先进院在搭建合成生物学自动化大设施，利物浦大学研究团队 2019 年发明的 AI 机器人化学家，也是应用在催化剂的高通量筛选中——2022 年初它首次通过高通量筛选自主发现了一种高活性的催化剂。

因此，不考虑医学检验场景，目前兼具刚需和支付能力的生命科学类实验室主要集中在多组学测序服务公司、大型 CRO、药企、平台类合成生物学公司、部分进行高通量药物筛选和合成生物学研究的科研机构、疾控中心、质监药监等部门以及部分政府买单的标杆实验室项目等。

未来，在微量反应体系的高通量实验室自动化进程中，微流控芯片技术的进步和应用是重要趋势。

基于微流控芯片的自动化需求仍未被充分满足，多步法微流控技术是微流控自动化大规模应用的瓶颈。 当前主流的微流控技术是一步法，而实际上部分实验的复杂性导致了一步法微流控技术无法满足需求。

目前复杂步骤的微流控技术仅有少量公司能够产业化，例如中国已有公司在液滴微流控技术基础上进行创新，首创四步法的微流控芯片操控技术，可对微液滴进行生成、注射、分选、融合操作，在芯片上自动完成步骤更加复杂的实验，如微生物单细胞测序的建库实验等，实现了移液工作站的功能。

▲图丨液滴微注射:向制好的液滴添加成分以发生二次反应（来源：墨卓生物）

▲图丨液滴融合:两个平行液滴通过压力和特殊的流道设计进行融合（来源：墨卓生物）

▲图丨液滴分选:荧光信号识别并进行液滴分选（来源：墨卓生物）

在合成生物学、抗体开发等实验室自动化需求迫切的领域，也亟待微流控技术赋能。

合成生物学的 DBTL 循环需要构建工程化平台以满足高通量实验需求。 合成生物学需要高通量的造物能力。利用各种生物元件对底盘细胞基因组进行改造的元件工程、线路工程、基因组工程以及后续的代谢工程等，都对下游产物的量产至关重要。通过基因扩增、DNA 重组、质粒构建、细胞培养、诱导表达、单克隆筛选、产物鉴定等一系列技术进行研发、测试、生产工作，实现 DBTL（设计-构建-测试-学习）循环，经工程化的海量试错，优化工艺流程，最终完成工程化平台的建设。

在 DBTL 循环中的大规模构建完成后，测试成为一个限速步骤。例如一个 100 个氨基酸的蛋白，有 20 的 100 次方种可能，而测试每一个样品需要 30 分钟，一周最多测几百个，以这个速度永远是测不完的。生命的高度复杂性使其类似于黑箱，很多时候都需要高通量的方式先求解，再通过逆向工程去研究原理。

当下合成生物学领域火热的“生物铸造厂（BioFoundry）”，以及 SDL 实验室（self-driving laboratoy）等全自动无人化实验室相关概念，正是为了满足高通量的实验需求，将机械自动化与微流控芯片自动化相结合，而建设成的大型工程化平台。

微流控技术亦可用于高通量抗体筛选，提升筛选效率。 抗体开发市场广阔，广泛应用于诊断试剂以及抗体药物等制造领域，如 IVD 抗原检测以及抗体药物筛选。自 1986 年第一个鼠源单克隆抗体药物 OKT3 上市以来，FDA 共批准了超过 100 款抗体药物，每年批准的抗体药物约占据批准新药的 1/5。据医疗数据开放平台 Insight 发布的《2022 年全球药品销售额 TOP100》的数据显示，在销售额排名的前 10 种药品中，4 种为抗体药（其中 3 种为单克隆抗体）。此外，2022 年全球单抗药物市场规模超 2000 亿美元，国内市场扩大至 890 亿，这表明单克隆抗体市场规模巨大，开发意义重大。

传统抗体筛选方法周期长达数月、筛选效率低。高通量且高效的抗体筛选能够加速提高抗体开发的成功率。在抗体开发过程中，杂交瘤技术、噬菌体/酵母展示技术是抗体筛选的主要方法，然而，这两种方法都具有周期长（2-3 个月）、效率低（如杂交瘤技术中，高效融合效率仅有 1/1000）的特点，限制了抗体筛选的速度。因此抗体筛选效率低是抗体研发的痛点，迫切需要高效筛选平台出现。据调研，目前 85% 以上的抗体研发用户都希望提升抗体筛选效率，并表示如果出现较好的筛选平台，愿意取代杂交瘤等传统技术。

单 B 细胞分选平台攻克传统技术局限性，通过识别液滴中的荧光信号，利用介电泳使液滴偏转到不同流道，从而实现高效分选，具有通量高（通量可达 105-106）且筛选周期短（从数月缩短至 1 天）的特点，直接对单 B 细胞或分泌抗体进行分析，可广泛应用于抗体筛选、酶的定向进化、细胞系开发等领域。

▲图丨单 B 细胞分选结合 VDJ 测序流程（来源：墨卓生物）

此外，芯片自动化与机械自动化的结合或是实验室自动化的终极形态。

芯片自动化与机械自动化技术形成高效互补 ，目前使用液体处理机器人工作站来自动化合成生物学实验的流程正在蓬勃发展，例如 Ginkgo Bioworks 或 Amyris 等公司使用这些工作站将其发现过程自动化，有些公司甚至对外提供自动化服务。

典型的分子生物学过程，如通过电穿孔进行细胞转化、菌落挑选、平板培养和生长，在液体处理工作站和其他仪器中虽然可行，但在全自动实验室方面存在限制，很难以全自动实验室所需的无缝方式将它们连接在一起。

液滴微流控技术通过将细胞和试剂封装在液滴中并对其进行精确操作，可以实现无缝集成。微流控平台已经被用于生物反应的小型化，包括 DNA 合成和组装、转化、无细胞表达，以及荧光和质谱法进行表型筛选。通过将这些功能与嵌入在半导体芯片上的新型分子传感器、光学激活微小传感器、通过荧光纳米钻石监测自由基、通过光遗传学调节代谢或通过光操纵细胞等新技术相结合，可以实现在单细胞尺度上，对细胞进行分选、培养等操作。来自生物反应器的微流控采样还可以实现细胞在其环境中细胞的实时传感和成像，实现连续的数据采集。

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