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  【专访】“机器人+” ,赋能智慧实验室自动化
  
  导读:实验室自动化作为一个热门赛道,有数据显示,2023年的市场规模达到了72亿美元。近期,汇像科技隆重推出了其“机器人+”产品,那么它到底是什么?有哪些应用?对于智慧实验室的建设又有什么帮助呢?
  
  实验室自动化作为一个热门赛道,有数据显示,2023年的市场规模达到了72亿美元,上海汇像信息技术有限公司(以下简称“汇像科技”)也于去年获得了超亿元B轮融资。近期汇像科技在上海交通大学举办的“机器人+”智慧实验室自动化创新论坛上,汇像科技提出推出了“机器人+”理念,并重磅发布了专为实验室场景打造的“智灵者”智慧机器人Helen X系列,系列产品一经推出引发了现场观众的广泛关注与好奇。
  
  那么 “机器人+” 是什么?它有哪些应用?它对于智慧实验室的建设又有什么帮助?本次仪器信息网特别采访汇像科技CTO 舒亚锋帮助大家深入了解。
  
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  本期受访嘉宾简介:
  
  Allen
  
  舒亚锋 (汇像科技 CTO)
  
  上海交通大学机械工程及自动化本科,瑞士苏黎世联邦理工大学机器人及控制系统硕士,曾任职于瑞士F&P robotics AG 个人通用机器人公司,担任研发主管,在瑞士苏黎世参与P-rob系列智能协作机器人研发。主导开发的P-rob系列协作机器人被“高工机器人”评选为2015年全球十大协作机器人之一。2020年加入上海汇像信息有限公司,担任CTO。主导参与了国内多个大型自动化实验室的设计与研发。主导完成了mRNA疫苗筛选平台,NGS 测序平台,化合物筛选平台,细胞株筛选平台,Elisa工作站等多个实验室自动化系统交付。
  
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  “机器人+”:机器人是载体,“+”才是关键
  
  工业自动化与实验室自动化背后的逻辑不同,在工业领域,大家更关注如点焊、打螺丝等动作的执行,但在实验室领域,转移样本、耗材等动作执行完成后,仪器跑出的数据更为重要,舒亚锋解释道:“比如,无论是做核酸检测、医院检查,还是三方质检,最重要的都是检测报告。” 
  
  “机器人+”就是以机器人为载体,通过机器人与其他仪器设备、AI平台或者其他辅助产品进行交互,完成实验数据的收集、处理工作,并根据数据结果优化实验流程等以辅助科研人员提高实验效率。
  
 
  
  汇像科技“智灵者”智慧机器人Helen X系列
  
  为了更好地理解“机器人+”的含义,舒亚锋举了一个例子:“常见的检验检测仪器设备虽然有固定化的工作流程,但不够智能。为了更好地、自动化地判断流程、优化流程、根据不同的实验结果选择流程,就需要“机器人+”将这些仪器设备串联在一起,例如,在药物发现实验中,机器人通过与AI平台的结合,可以自行构建靶点、发现靶点、构建实验,再根据实验结果,进行自我学习、自我迭代,最终形成“Design-Build-Test-Learn”的闭环过程。”
  
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  研发过程三阶段,攻坚重点各不同
  
  对于“机器人+”来说,由于“+”的部分产品不同,所带来的效果也就不同,通过与不同类别的产品叠加,“机器人+”的研发主要分为三个阶段:
  
  第一,与仪器设备结合,实现了实验室自动化;
  
  第二,与多台仪器设备和智慧化中控软件结合,实验室开始向智能化的方向发展;
  
  第三,与仪器设备、智慧化中控软件、AI大数据平台结合,智慧实验室由此诞生,可以进行类似靶点发现、个性化医疗、化学合成等实验。
  
  在不同的研发阶段,研发团队面临的技术挑战也有所不同。
  
  舒亚锋介绍道:“在针对实验室这样的特殊场景进行开发时,首先需要攻克的是机器人本体以及与其他仪器设备交互的技术问题:
  
  第一,与工业相比,实验室空间十分狭小,耗材多种多样。机器人如何提高空间利用率和在狭小空间内的实验效率;
  
  第二,面对复杂变化的实验流程,机器人如何能更加柔性的执行实验流程、调度仪器设备;
  
  第三,机器人在与人协作的过程中如何保障实验人员的安全;
  
  第四,如何打通仪器设备的接口。
  
  到了“机器人+”研发的第二个阶段,面临的主要难点是数据处理。在多台仪器设备高通量并行的情况下,如何更好的调度仪器设备以便每台仪器都被充分有效地使用;如何通过数据算法、调度算法和智能化算法等方法更好的对数据进行处理和利用;如何根据实验数据自动出具智能化检测报告;如何根据报告结果调整实验流程……都是在这一阶段需要解决的问题。
  
  在“机器人+”研发的第三个阶段,通过和AI大数据平台的结合,“机器人+”如何能根据预测结果,自动化优化、生成实验步骤,形成“Design-Build-Test-Learn”的闭环过程,这是研发团队在这个阶段需要思考的问题。”
  
  
  
  汇像科技为生命科学、制药、临床诊断与分析检测
  
  行业客户提供全流程自动化解决方案
  
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  产品落地两大难题:仪器接口不开放、标准化平台构建周期长
  
  目前,“机器人+”已经应用到了很多的场景,舒亚锋介绍说:“‘机器人+’赋能仪器设备厂商,共同建设实验工作站;赋能三方平台,一起构建实验室自动化生态圈,最终使整个行业达到共赢。在去年,汇像科技已经有很多大型的数字化实验室落地案例,例如河南国网的全自动油气水智慧实验室(省重点实验室)、英矽智能苏州智能机器人实验室Life Star1(全球首个由人工智能辅助决策的智能机器人实验室,可实现干湿实验闭环全面提高药物研发效率)等,‘机器人+’只是在一个个的具体应用案例中提炼出来的产物,一个产品化的形态而已。”
  
  在谈及项目落地过程中遇到的最大阻碍时,舒亚锋认为主要有两点:仪器设备的接口不开放、标准化平台系统构建周期长。
  
  就科学仪器领域而言,同一个品牌下,不同仪器种类的接口各有不同;即使是同一种仪器类型,厂商不同接口也不同。为了让“机器人+”更好的落地,汇像科技的研发团队花费了大量的精力用于打通接口、兼容多个品牌,使之在同一个架构下达到标准化。“现如今,汇像科技已经与赛默飞、丹纳赫、安捷伦、哈美顿、MD、PE等诸多主流仪器设备厂商均有合作,共整合了300余种不同型号的仪器设备。除国外品牌外,与国产厂商的合作也在陆续洽谈中。”舒亚锋说。
  
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  国内外差距:重点在底层仪器设备
  
  “实验室自动化是一个必然趋势,它所带来的好处不仅仅是节省多少人力,更多的是去除人工误差、全流程的记录实验数据和实验结果。”舒亚锋表示,“对实验数据的智能化判断、预测、学习等可大大提高有效实验的数量,从而加速整个研发过程。虽然当前只有部分细分领域真正实现了实验室自动化项目的落地,但每个领域都具备实现实验室自动化的潜力。”
  
  从市场来看,舒亚锋指出这是一个快速增长的市场,对于国内市场来说尤其如此。三年的疫情加快了实验室自动化的发展,2022年实验室自动化市场规模为69亿美元,预计2024年可以达到76亿美元。有数据显示,当前市场上主流厂商市场份额之和为51%,仍有49%的市场份额有待抢占。技术层面,不论是自动化技术,还是AI技术,都在逐步趋向成熟,最终呈现的效果也将更加智能化、智慧化。
  
  关于国内外在自动化领域的差距,舒亚锋认为:“无论是智能化领域还是实验室自动化领域,国内外之间并没有多大差距,例如,国外有Chat GPT,国内有文心一言;近年落地的英矽智能苏州智能机器人实验室项目对于国外来说也是一个很少见的大型项目,所以我们之间的差距并没有很大,甚至在很多创新点上领先国外。但底层国产高端仪器设备的差距还很大,甚至比芯片领域还要落后。因此,汇像科技希望能够通过实验室自动化技术帮助国产仪器设备实现弯道超车,同用户、仪器厂商、AI平台算法商一起构建生态、推动产业发展。”
  
  汇像科技AI机器人科学家在智慧实验室作业
  
  (本次采访供稿:仪器信息网)
  
  汇像科技(X-imaging)是专注于微生物学,生命科学,应用化学等科学领域的人工智能技术公司,是国内最大和最专业的实验室自动化智能化提供商之一,同时也是最早将AI科学家,机器人科学家从概念转为可落地产品的企业之一。
  
  作为人工智能领域的专精特新企业,高新技术企业,以及中国生物设施与生物资源标准化委员会成员单位,汇像参与了多项国家与行业标准的制订,同时与上海交通大学等多所高校建立有联合实验室,与祥耀生物等多家企业建立有企业联合创新中心,与江苏如皋,苏州汾湖,太仓等多家地方政府成立有示范应用平台。汇像在内部建立有AI与数字产品研发中心,自动化产品研发中心,应用产品研发中心以及解决方案与客户成功中心,分别从技术,产品,方案及客户成功等方面为合作客户提供全方位服务。
  
  汇像,汇聚智慧,超越想像。我们用AI成就科学之美,立志让世界每一个人都享受健康安全品质生活。