汽车和消费电子之后下一个自动化技术大场景在哪里？我们与镁伽创始人黄瑜清聊了聊丨【经纬低调推公司】FB体育 FB体育平台

　　机器人和自动化技术，并不是特别崭新的技术，通过汽车制造业和3C电子领域的应用，在最近几十年有了日新月异的进步。

　　但在生命科学领域，智能自动化的渗透率并不高。一些做化学实验的方法与100年前几乎是一样的、做生物学实验的方法跟50年前是一样的。但在需求端，生命科学正在从原来的实验科学，逐渐变成数据科学，自动化率是一个很大的痛点，有必要让高水平人才从重复繁琐的手工实验操作中解放出来，让他们的精力得以投入到更产生价值的环节。

　　诞生于2016年的镁伽科技，就是在这样的大势下成立的，如今，镁伽已成为中国智能自动化实验室浪潮中的引领者。

　　当然，创业之路也并不容易。镁伽最初的想法是想做一个又便宜又好用、很灵活且非常智能化的机器人，它可以无缝嵌入到全世界所有的实验室。但实际推广下来发现，客户其实不仅仅需要机器人本体，更需要完整的解决方案，也就是“客户真正想要的并不是一把锤子，而是能把钉子砸到墙里面。”

　　为了满足客户的个性化需求，镁伽从2019年开始将产品研发逻辑从标准化机器人，转向为生物医药行业客户提供全面解决方案，虽然看起来这是一个更苦的角色，但带来的是夯实的底层技术积累和行业knowhow。镁伽还提出了“技术货架”策略，把核心技术模块化，目前已实现60%的工作可从技术货架上继承，只有20%通过工具实现快速配置，20%需要定向研发，复购率也达到了近100%。

　　今天我们专访了镁伽创始人兼CEO黄瑜清，来聊聊在生命科学和智能制造交叉领域深耕7年多的他，有哪些重要的思考和感悟，Enjoy：

　　经纬：您之前提过，生命科学行业现在面临的一个大趋势和最主要的矛盾，就是科学家们对于数据日益增长的需求和相对落后的生产力之间的矛盾。针对生命科学行业的产品，在精度上肯定有很高的要求，并且也需要结合很多生物学、化学等等学科的knowhow，创业公司如何破局？

　　黄瑜清：对，有一个令人遗憾的现象是，很多科学家80%左右的时间，都浪费在实验室的摇试管、刷瓶子等重复繁琐的事情上。今天我们做化学实验的方法，跟100年前几乎是一样的，我们做生物学实验的方法跟50年前几乎是一样的。

　　但在需求端，生命科学正在从原来的实验科学，逐渐变成数据科学。此外，由于生命科学场景对洁净度、生物安全、柔性化的高要求，让这个领域很长一段时间都没有迎来自动化技术的革新，生产力跟不上需求，令智能自动化升级的痛点愈加明显。

　　欧美有不少已经发展成熟的企业，它们市值高达上千亿美金。在中国，还没有一家千亿级别的公司，但中国巨大的人口也意味着更具想象力的生命健康市场空间。我们作为创业公司，选对细分领域固然重要，但更重要的是构筑起无法被轻易颠覆的壁垒。

　　镁伽在初期，投入很重，会花18-24个月和客户一起打磨产品，自研核心模块和组件，让80%的零部件实现国产化，在带来性价比的同时，也为日后构建起了强大的研发壁垒。

　　不过，因为生命科学领域需求多样，我们逐渐意识到行业里的客户真正想要的并不是一把锤子，而是能把钉子砸到墙里面。

　　机器人行业总体而言有两种思路：一种是横向，研发相对标准化的机器人，广泛应用于各个行业；另一种是深入到某一行业，根据行业特性和场景相对定制化的开发产品。对于前者来说，由于应用场景过于宽泛，必将导致需求过于复杂和推高产品造价。所以我们选择了后者，结合前期积累了足够深的行业knowhow，2019年后我们的产品研发逻辑，从标准化机器人转向为生物医药行业客户提供整体解决方案，而不是只交付专用组件或专项技术。

　　其实在实验室自动化这个事情上，大家的差异并不大，中国、美国、欧洲，基本上在同一个起跑线上。实验室自动化大致可以分为两大类，一是过程自动化，包括设备与设备之间的连接、物体的连接和样品连接转移、搬运，样品前处理等等，这些都属于过程自动化。另一种是分析设备自动化，包括分析仪器、测试仪器，它们共同构成了整个实验室的硬件基础设施。在仪器设备方面，中国还是有比较明显的追赶差距，但在过程自动化上，大家的差距并不大。

　　如果把公司的技术能力比做一个水桶，里面的几块板：自动化的硬件、软件、深度学习算法、机器视觉，以及化学、生物学等专业领域的knowhow，镁伽已经掌控这里面的每一块板。

　　经纬：镁伽现在主要分成哪些业务线？鲲鹏实验室是镁伽的重点之一，最近进展如何？

　　黄瑜清：从大的业务类型来分，主要包括life sciences tools（生命科学工具）和technical service（技术服务）两大领域。

　　一方面，我们为生命科学行业客户提供领先的智能自动化产品和多元化、全流程的解决方案，可以覆盖从研发端、生产端到下游检测检验实验室的全产业链；同时，在行业壁垒比较高的technical service这条业务线，我们的策略是成为用AI和自动化赋能的新一代CRO和CDMO服务提供商。

　　我们背后有很多技术指标和专利来支撑，在例如精度、速度、通量这些可以横向对比的指标上，都是行业里最好的。我们还具有很好的柔性和智能化程度，例如在化学合成的应用中，我们的产品可以兼容上百种不同物性、粘稠度、挥发性的试FB体育 FB体育平台剂。

　　镁伽第一代鲲鹏实验室在2020年正式投入使用，主要在基因编辑与细胞工程、分子FB体育 FB体育平台诊断和合成生物学、AI制药领域为药企提供CRO服务。由此，市场空间也从原来实验室自动化拓展到了更为广阔的生命科学智能自动化。一年多时间内，镁伽鲲鹏实验室实现了数千万元营收。

　　镁伽鲲鹏实验室的一个核心目标就是，我们可以通过自动化实现基因编辑等很多高难度工作，相比于纯手工作业速度更快，并且能解决生物实验里一个非常大的痛点——可重复性，从而进一步降低成本和提高效率。

　　现在我们正在启动镁伽鲲鹏实验室2.0的建设和研发，新一代自动化实验室里将会涵盖化学、生物、类器官、干细胞等更多研究领域，从实验的通量和自动化程度来说相比第一代会有大幅度提升。更重要的是，我们会在新一代实验室里投入非常多的资源和人力，打造一个真正AI驱动干实验+自动化驱动的湿实验室闭环，同时能够在更高的通量和尺度上面去拓展科学边界。

　　经纬：镁伽如何选择了基因编辑与细胞工程、分子诊断、合成生物学三个方向作为主要发力点？是因为看到了下游的爆发而做出的选择吗？

　　黄瑜清：镁伽的定位是一家生产力工具提供商，工具的成长，一定是受某个下游应用行业的成长拉动的。镁伽真正在做的事情就是将科学成果通过工程化的方式放大，最后实现批量交付。

　　镁伽从2018年时就在分子诊断领域做了产品和技术的布局，比如新冠疫情带动起来的核酸检测，就属于分子诊断的典型应用。我们现在的产品组合可以覆盖上游的原料研发、中游的生产、下游的检测应用等环节。

　　诊断领域里的生化和免疫现在已经比较红海，但在NGS（Next Generation Sequencing，下一代测序，又名高通量测序技术）、流行性疾病筛查等方向上，还是有很大的应用前景。

　　在制药领域，我们选择的是细胞和基因治疗方向，就是今天大家都在讨论的CGT（Cellular and Gene Therapy，细胞和基因治疗），我们认为这会是整个医药行业未来的必然趋势，5-10年后这个领域会非常蓬勃。

　　在合成生物学领域，镁伽在2017年、2019年的产品发布会上都讲过合成生物学，这是我们心目中能够“塑造下一个时代”的核心技术。

　　经纬：生命科学领域的一大特点是，小批量多品种，每一个垂直品类都有很高的壁垒，适用的客户群体也是非常有限的，要求快速的产品创新和交付响应能力，要做到这些其实很不容易，往往需要在平台化和场景化之间做选择，并且也很难有一个标准产品能卖给所有人。针对这个问题，镁伽提出了“技术货架”的策略，就是把一些通用性技术模块化，以后就可以像“搭积木”一样去开发新产品、覆盖新场景，镁伽是如何实现的？

　　黄瑜清：在创业初期（2016年-2018年），镁伽想做一个又便宜又好用、很灵活而且非常智能化的机器人，它可以无缝嵌入到全世界所有的实验室——这是最初的想法。

　　但随着初代样机出来尝试商业化的过程中，我们发现客户其实要的不是机器人本体，而是完整的解决方案。比如对CXO行业的客户来说，他们的诉求是每天稳定地按设计好的投料表，配出上万个反应所需的原料，机器人只是其中的一个工具或者模块。

　　哪怕很多同行业客户，其实都是在做同一个范畴的事情，但是需求完全不一样，因为每个客户做的项目都不一样、实验室布局不一样、步骤不一样，工艺也不一样。也就是说，客户真正想要的并不是一把锤子，而是能把钉子砸到墙里面。

　　镁伽创业的这几年，赶上了生物制药行业的快速发展，已经服务了上千家客户。在中国，生命科学多个细分领域的前三名基本都是镁伽的客户。在这个过程中，我们沉淀了大量的底层技术研发，完成了超过100个系列，差不多400多项底层技术模块的构建（即“技术货架”）。如今，我们基本可以实现每进入一个新的细分领域或者面对一个灯塔客户，需要开发新的产品时，镁伽有60%的工作可从技术货架上继承，只有20%通过工具实现FB体育 FB体育平台快速配置，20%需要定向研发，复购率也达到了近100%，所以支撑快速发展的背后，其实是底层技术的积累。

　　生命科学所需要的硬件产品，就是小批量、多品种，所以我们“技术货架”策略的目标，就是去覆盖实验室最常见的诸多人工操作，比如不同类型的开关盖、贴标、喷码、移液、分杯、检测等等。这些技术模块可根据客户需求，进行多元化配置，也可通过智能化软件系统自由搭配和无缝连接，这样就能快速为客户量身定制。

　　机器人是一个工具，它的成长受下一个工作行业的成长来拉动。比如传统工业机器人是汽车制造业拉动起来的，造就了工业机器人四大巨头。后来通过3C制造业（智能手机、平板电脑）的增长，又拉动起来三小家，我们可以看到这两个行业的机器人形态要求，是完全不一样的。

　　机器人行业大体上可以分为上游的核心零部件、中游的机器人本体和下游的系统集成/解决方案。在3C和汽车制造等领域里，因为生态非常成熟，有大量系统集成商能够满足终端客户对解决方案的需求。但生命科学领域对自动化和机器人来说是全新的市场，生态还远远没有成熟，没有类似的解决方案提供商。

　　我在前面也提到过，对于机器人提供商，总体来说有两种思路，一种是做很泛的、相对标准化的机器人，能够广泛应用在各个行业。另一种是深入到行业里，根据行业特性和具体场景，开发更个性化的产品，我们坚定选择了后者。

　　尽管这套非标准模式，一开始在外界看来不够性感，且医药行业客户通常提出需求后，就希望30天到40天内就给出方案，逼迫着我们改变思维方式和工作习惯，但也令我们的团队更懂医药行业客户的需求痛点，并最终带来了高客户粘性和高复购率。

　　最后再多说一句，从宏观角度来说，我认为下一个能够成为类似汽车制造业自动化的机会，就是跟医疗有关。

　　经纬：从去年下半年到今年，医疗领域的资本市场经历了一波寒冬，但仍然有一些新兴领域，比如细胞基因治疗的CDMO等，处于相对火热的阶段，您如何看待当下的市场环境、与未来的潜力方向？

　　黄瑜清：首先，只要人类对于健康长寿的需求不变，那么对于生物制药、创新药、创新疗法、诊断等需求就一定持续存在。对于这个行业来说，通过智能自动化手段提高效率降低成本，尤其是降低新药研发的成本，这类需求会越来越旺盛。虽然大的经济周期可能会有一些短期遇冷、起伏波动，但是这个趋势是长期存在的。

　　同时，我认为未来中国一定能在这个行业里面去引领世界。一方面中国有最大的市场，生物制药行业正在快速发展，而中国在生命健康或诊断行业消费的占比，相比于美国还有非常大的增长空间。另一方面，中国有全世界最多的人口，很快也将成为全球老龄化加速的国家。中国在技术人才的供给上也拥有其他国家不可比拟的优势。所以从趋势上来说，我认为未来中国也一定会出现若干家市值几百亿美金到一千亿美金级别的公司。

　　经纬：近期AI领域有突破性发展，您认为AI对生命科学领域会有哪些影响和改变？

　　黄瑜清：GPT等大语言模型的出现，让我们既感到很兴奋，同时也很焦虑。焦虑的是非常担心过往做的一些工作会被快速地抹平；兴奋的是，如果我们能够很好地应用这个全新的超级生产力工具，是有机会去赶超站在我们前面的巨头。

　　镁伽现在有一个团队，正在探索把GPT和已有产品做各种各样的结合，包括软件和设备、解决方案等。虽然生命科学现在已经是一个数据驱动的学科，但同时它也是一个实验科学，所以这个行业完全靠自生成的数据，是很难实现大跨越式增长的，一定还得是一个“干湿闭环”的范式，通过AI调度自动化系统收集数据，才会给学科带来非常大的发展。

　　现阶段的实验室自动化，应该是说把流程标准化，标准化之后通过自动化实现数据化。而下一个阶段则是通过第一个阶段的工作构建起闭环，让它能够理解和自主学习不标准的流程，同时把不标准的流程也标准化。

　　所以在这个阶段下谁掌握最多的数据，在下一个阶段如何挖掘数据里面内在的知识和逻辑，同时让它能够和现有的自动化系统更高效的结合，从而源源不断产生新的知识，才能够真正帮助行业实现跨越式增长。但是不管实验的通量还是数据的质量，当超过人类已有知识的拐点到来之后，智能自动化系统一定会一骑绝尘。