哪怕是十年，亦或是五十年后，重新来回顾智慧实验室产业的发展历程，2021年无疑都是一个重要的坐标，而2022年将成为一个新的起点。 　　这是在于，随着生物科技的发展、新冠疫情的常态化，市场对药物研发、生物实验和检测相关的需求猛增，智慧实验室也开始显露锋芒。赛道风起，众多的实验室创业项目聚焦在镁光灯下。 　　最为出名的莫过于为科学家和药物研发组织开发软件工具的Benchling，相继在2021年完成累计3亿美元的E、F轮融资，从8.5亿美元估值的公司直接跃升为61亿美元的医疗独角兽。将目光移至国内，据动脉网的不完全统计，2021年是智慧实验室的活跃期，共发生8起融资事件，融资金额超过10亿元，远超以往总和。 　　正在酝酿的市场背后，是我国智慧实验室产业基础建设的厚积薄发，是科研工作者的需求迭代，也是新供应链、新技术能力的升级。动脉网大致将智慧实验室划分为数字化实验室和自动化实验室，并将分别进行盘点分析，此篇为数字化实验室细分领域的分享，希望与读者共同探讨国内外实验室支持工具的发展情况，陪伴行业成长。 　　实验室里的万亿生意 　　根据全球咨询公司Gartner的说法，数字化实验室是一种利用数字技术改变实验室运营方式、优化业务模式并最终提供新收入和创造价值机会的实验室，减少科学家的非科研工作时间，减轻科学家工作负担。 　　得益于充分的经济环境，国外拥有更多的资源和条件去探索数字化实验室的发展路径，比如安捷伦、赛默飞、罗氏、雅培、贝克曼和西门子等药械巨头基于自身数十年甚至上百年的经验积淀，都已经形成了完成的数字化实验室布局。 　　释普科技CEO李康表示，国外数字化实验室经历了三个发展阶段。 　　第一，起始阶段，企业通过提供仪器设备和耗材来帮助科学家高效、便利和精准实验; 　　第二，当设备和耗材供应无法解决越来越复杂的科研需求时，厂商推出专业驻场服务，帮助科学家完成实验室内的非实验工作，如赛默飞世尔科技的企业服务团队，能为科研实验室提供设备维护、供应链管理、实验室运营支撑等定制化综合服务; 　　第三，基于人力服务模式，厂商开始尝试利用信息化工具来处理科研数据，进一步解放科学家，提高实验室整体效率。如提供ELN服务的Benchling、从实验室运营和业务角度切入市场的science exchange、专注库存管理和供应链的QUARTZY等。 　　2016年前后，巨头们动作频频，并一度将触角延伸到了中国。 　　2016年，赛默飞在中国江西举办了首届赛默飞实验室数字信息化解决方案用户会，并发布了彼时最新的实验室数字信息化产品变色龙增强版Chromeleon XTR数据管理系统;罗氏诊断产品(苏州)有限公司成立，成为罗氏诊断全球运营网络在亚太地区建立的首个生产基地和研发中心;西门子医疗宣布亚太区首个诊断试剂工厂落户上海;雅培中国研发中心正式启用。 　　行业巨头的动向总是颇具风向标意味，国内的创新者也开始追随探索。据观察，国内很多智慧实验室领域的创新企业皆是在这一阶段成立的。 　　而从宏观角度来看，彼时，“互联网+”概念、”在适度扩大总需求的同时，着力加强供给侧结构性改革“新改革目标的出现，也让制造业进入大洗牌阶段，各行业开始察觉到了“供求关系”的变化，企业家们需要在技术上实现创新，实现由量到质的突围，行业也开始从规模向效率转变，数字化技术迎来用武之地。 　　实验室数量的增加也为实验室支持工具产业带来利好。根据智研咨询发布的《2021-2027年中国检验机构产业竞争现状及投资方向研究报告》数据，2015年，由中国合格评定国家认可委员会(CNAS)认可的各类认证机构、实验室及检验机构数量为7592家，2020年这一数字已增至12381家。这还不包括极大数量的企业实验室等。 　　2022年1月1日，新修订通过的《科学技术进步法》正式实施。其中，国家实验室首次作为国家战略科技力量的重要组成部分被提到，且居于第一位。据青塔网统计，截至2022年4月，全国各地已有近百家“省实验室”正式揭牌或启动筹建。一片全新的蓝海，正在悄然荡开涟漪。 直面实验室的安全、合规和效率问题 　　在同一个行业中，挑战是具有普适性的。在安捷伦于2020年举办的一场活动[1]上，安捷伦大中华区企业级服务销售总监王丽菊认为实验室场景下具有以下几项挑战：首先是实验室管理合规的风险;其次，实验室人员工作的稳定性和发展路径;最后也最重要的是提高实验室的效率。 　　安捷伦大中华区销售拓展团队总监朱颖新则针对不同行业类型的客户细化了这些挑战的区别：对于科研实验室客户，最大挑战是如何实现独特性的研究型成果;对企业实验室而言，挑战来源于如何在提高实验室效率的同时控制好成本;政府实验室则更加侧重于稳定可靠、满足法规要求;第三方实验室则更加特殊，面临着资本快速流动，效率提升，以及是否有灵活的业务运行方式的挑战。 　　据李康介绍，他对全球TOP10的生物医药企业在中国的研发中心实验室负责人调研后得知，当前科学家平均每天花在手工记录和统计上的时间超过2小时，8小时工作制里25%的时间被耗在纸质手工记录上。 　　李康表示，实验室场景下有非常严格的合规要求，对数据的完整性、可追溯性都有非常多的规范要求，如记录留痕、签名、审计追踪和归档备份等。而数字化技术最终要解决的，便是保障安全、合规的同时，提高实验效率。 　　斑马鱼数字智能创始人贾树新认为，实验室数字化要解决的核心问题是“数据”的处理，数据的可导出性、完整性和可追溯性是科研用户普遍关心的问题，对数据价值的充分挖掘可以更根本地提升实验室效率。但目前，实验室数据的使用面临三个问题：数据分散且未数字化，无法有效获取;数据非结构化无标注，无法有效使用;数据所有权复杂，无法有效共享。 　　此外，实验室还有项目协同、样品管理和工具的使用等其他难题，这些都关系到数据能否很好的形成闭环，而数字化工具的使用不可避免得会带来实验室工作习惯的改变，这些都会成为数字化进程中不可忽视的因素。 　　数字化技术解放了科学家双手 　　在传统的实验室场景中，科研人员普遍使用纸质笔记本和对照表来跟踪记录实验数据和结果。但是，纸质系统的数据不容易共享、搜索和标准化，会影响实验的完整性和准确性。 　　随着数字技术的出现和发展，纸质系统正在被数字化系统取代，借助数字化实验室信息系统和连接设备，科学家可以更加清晰地看到数据之间的关联性，从而基于对数据的分析更准确有效地做出决策，取得研究成果。 　　此外，数字化技术使实验室能够使用正确的技能、工具和流程来预防、报告、管理和响应数据泄露，可以实现数据交换、共享和安全的保障，以及提高实验室资源、试剂、耗材、实验室用品和资产利用的效率。 　　总体而言，实验室数字化改进了数据管理的方式，简化了工作流程并使研发更加高效 。除此之外，机器学习和AI的迅速进步也在持续推动实验室数字化的进程，而随着实验室的数字化场景的不断丰富，研究环境的数据也将成为每个实验室不可或缺的一部分。       哪件工具更趁手，ELN还是LIMS?       20世纪60年代，美国一些高等院校、研究所和化学公司开始研究和使用计算机和局域网络系统处理实验室数据，LIMS(Laboratory Information Management System )开始诞生，成为管理实验室生成的结构化信息、搜索特定测试结果或收集样本和研究信息的出色工具。 　　进入新世纪后，我国的IT公司和实验室陆续开发和实施LIMS，从化学领域开始扩展到食品安全、药品检测、疫控、疾控和第三方检测等各个领域。 　　但是，药物发现和早期开发中记录的大部分信息通常是非结构化的，例如文档、笔记本页面、序列、分子模型、光谱和图像。这些数据集通常不适合结构化的LIMS数据库。此外，许多 LIMS 的管理工作流程功能通常过于僵化，不适用一些专注早期发现的研究机构。 　　基于保护、保存和共享研发知识的需求，电子实验室笔记本 (Electronic Laboratory Notebook，以下简称ELN)应运而生。 　　ELN作为纸质实验室笔记本的替代品而生，但功能不止于此，还包含复杂的工作流程支持、网络服务、数字和电子签名、分析和报告能力。这些功能的实现都是为了提高实验室效率，同时也提高了机构知识的杠杆作用，而且还加强了对知识产权 (IP) 的保护。 　　基于管理底层电子记录的技术，ELN 可以提供纸质记录无法提供的访问安全性、版本控制、记录身份验证和自动时间戳。ELN 提供了用于支持专利和保护知识产权的数据和信息的最终存储库，并补充了 LIMS 在研发中的传统用途。 　　虽然 ELN 和 LIMS 之间仍然存在主要重叠领域，但总的来说，差异可以概括为 LIMS 更适合管理结构化信息，而 ELN 在处理更灵活分散的非结构化信息时更胜一筹。可以说，ELN、LIMS、SDMS、企业内容管理 (ECM) 或任何其他技术类别，并不是解决实验室中所有数据管理挑战的唯一最优的解决方案。根据实验室的具体情况和工作特点，每项技术都有相应的用武之地。 　　在国内，赛印信息、百奥利盟、斑马鱼、鹰谷信息、明度智慧、青软青之软件等企业专注或包含了ELN业务。 　　于2022年3月完成天使轮融资的斑马鱼聚焦打造生命科学研发数据平台，已完成产品易览笔记的搭建，具备项目管理、实验记录、注册中心及库存等主体模块，可以覆盖生物实验室绝大多数使用场景，底层数据互联打通，可以让用户很好的在系统中完成数据管理的闭环。系统的每个模块具有多种交互方式，并允许用户根据各自需求进行配置，友好灵活，可以适应各类研发项目的需求。       AI，工具还是助手?       实验室数字化系统还可以通过机器学习和人工智能技术简化实验程序，提高实验准确性，将实验室场景中的工具与研究人员链接起来，创造一个智能、高效的研究环境。随着实验室数字化系统取代了部分重复的工作，研究人员得以将时间和精力投入到核心研究工作中。 　　通过访问大型数据集、科学文本、图像和视频，AI或能实现对比研究，让科学家更容易建立假设和设计实验方案或后续研究，科学家们将能够利用AI优势来简化他们的工作流程并加快研究进度。 　　2022年2月19日，安捷伦收购了由Virtual Control开发的先进AI技术ACIES。ACIES 自动化了气相色谱/质谱数据分析的劳动密集型任务，提高了从采样到报告的实验室工作流程效率。 　　安捷伦将把这项技术集成到其用于液相色谱/质谱 (LC/MS) 以及气相色谱和 MS (GS/MS)仪器的 MassHunter 软件包中，以提高该公司在全球服务的高通量实验室的生产力、效率和准确性。 　　Virtual Control 是一家人工智能和机器学习软件开发商，可在实验室测试中创建创新的分析解决方案。通过此次收购，安捷伦获得了与 ACIES 相关的知识产权和其他资产。作为交易的一部分，ACIES 团队的核心成员也成为了安捷伦的员工。 　　此次收购是安捷伦为提高实验室生产力而对数字技术的最新投资。它以公司现有的投资和创新为基础，通过新技术、更好的仪器和数据集成以及更高效的实验室工作流程来推进分析实验室并转变其能力。       物联网，联接的仅仅是物么?       物联网的应用，能够实时监测实验室资产、设备、数据平台和实验室环境控制，对实验室资产使用和库存进行实时洞察。物联网实验室可由研究人员从外部控制，与云、本地服务器设备连接，随时随地访问。此外，通过传感器将实验设备与后台系统连接，科学家们可以更加高效实验，降低人员操作失误的风险。 　　物联网还可以将实验室设备集成到一个集成的工作流程中，从而自动捕获工作的完整上下游流程和数据，再次降低成本和浪费，并允许以后重复使用数据。 　　同时，物联网平台可以拓展到多个实验室，实现远程实验、数据收集并上传到云端以进行协作和高级分享，保证实验室始终处于安全合规、高效运行的状态中。国内的释普科技、边无际、势湾科技等企业便是以物联网切入到了数字化实验室领域。 　　释普科技创始人兼CEO李康在参加动脉网“智慧实验室”系列活动中介绍，释普科技专注于实验室领域，利用AloT、物联数智平台以及人工智能技术，为客户构建实验室数智化整体解决方案——实验室数智化管理平台“实验保”，帮助客户在人、机、料、法、环五大环节，实现自动化、智能化管理，全面提升运营效率。 　　创新的本质是创造价值，任何创新的落脚点都是人的需求。科技只是手段而非目的，只有“人性+科技”，才能打造出以人为本的好服务。这个过程无疑会很困难。但做正确的事情，不就应该很难吗?毕竟难行道也是易行道。