激情澎湃下的错判

（1）错把偶发事件当成行业常态

首先，实验室自动化（Laboratory Automation）从技术上来说不是什么新东西，就是通过不同的技术模块，以工作流的形式，将离散的实验过程集中起来的自动化工具，核心包括：①样本采集和传输模块；②前处理模块；③分析模块；④后处理模块等。

实验室自动化的优点是提高检测效率、提升数据准确性以及增强实验安全性，而这些特性完美贴合了过去三年特殊时期的需求。

从最初的“一管难求”到2022年4月的单日5165万管检测能力，通过2年多的时间实现了检测量成百上千倍的增长，依靠的就是自动化检测流水线带来的超高效率。同时在精准防控的政策指导下，数据准确性、实验安全性被提到了前所未有的高度，重复性、封闭式的检测流水线产品一下子供不应求。

伴随着产品需求的暴增，产业供应链也在飞速发展，资本涌入的时间线与疫情发展时间线高度重合，中国实验室自动化行业自此进入高光时刻。

上图来自：36氪新风向

然而偶发事件来得快也去得快，随着2022年12月7日“新十条”政策的发布，市场需求快速归零。实验室自动化产品从“印钞机”一夜间变成了“库存货”，在热潮期追逐入场的资本也多数站在高高的山岗上。

当然，严格意义上来说，上述疫情检测并非实验室自动化的典型应用场景，它其实更偏向于临床检测自动化范畴，而临床检测自动化有非常成熟的竞争体系。贝克曼、罗氏、西门子、安图等都是行业的成熟玩家。除了产品形态有些相似外，无论从市场空间、商业模式还是估值逻辑与狭义的用于研究性工作的实验室自动化有着本质的差异。

（2）错把科学研究等同临床检测

临床检测的特点是样本类型比较单一、数量庞大、处理流程标准化、报告输出统一化，这就好比纯净水生产，从来料到分装、检测、包装都可以实现全流程自动化。

与临床检测不同的是研究型实验室，例如新材料研发、生命科学研究、半导体工艺探索等，其样本数量相对少、类型纷繁复杂、实验流程差异大、数据解读主观性强。在此类应用场景中，传统实验室自动化仅能在局部环节提高效率，尚未能真正实现从方案设计到实验执行、结果判读与理解、实验优化的全流程自动化。

我们认为目前的自动化技术基本能胜任大批量同质样品的处理工作，随着通用人工智能技术的进一步发展，需要解决的是不同样品的个性化实验。

图片来源：DeepTech

（3）错把机器代人当做当下机会

投资实验室自动化其中的一个重要逻辑是：随着中国人口红利的消失，实验室的人员使用成本将越来越高，自动化生产线可以减少人员投入，提高生产效率。

从长期来看，用工成本上升是个必然趋势，但短期内需要考虑经济发展速度与下游行业购买力。从2023年开始，历经3年的行业高速发展期告一段落，叠加集采等政策因素的扰动，生命科学下游正处在产能出清的关键时期，企业对于固定资产的投入会更偏谨慎。机器代人的根本驱动因素是高速发展的下游需求与有限的生产力之间形成矛盾，如果下游需求本身趋缓，购买者在算经济账时很难用5~10年的长期眼光去判读问题，尤其是创业公司，自己能否坚持到那个时间点还不确定，他们更愿意留用部分灵活的人工静待下游复苏，而非冒着产能利用不足的风险花费巨资引入实验室自动化设备。

（4）错把集成创新当作核心能力

实验室自动化的核心技术大部分可以在工业自动化中找到影子，主要是集合传感监测、运动控制、判断反馈等工作，通过信息通讯让整个实验任务有序进行。时至今日，市面上大大小小的自动化仪器已经非常多，但根据产品和商业模式不同大致可分为设备厂商、集成厂商和应用厂商三类，这三类公司在发展过程中面临不同的挑战和困境：

A）设备厂商——提供标准化产品

我们将提供相对标准化产品的公司定义为“设备厂商”，例如：BeckmanCoulter Lifescience、Hamilton、Tecan。国产设备厂商遇到的问题包括：

①核心零部件依旧依赖进口，尤其是高精密的移液模块、电机等占总成本的比例高，直接影响产品毛利率；

②同质化程度高，技术差异小，市场竞争激烈；

③应用场景有限，品牌力弱，多以给试剂厂商贴牌合作为主。

进口品牌在这个市场中依旧占据主导地位，原因在于Hamilton、Tecan等公司掌握核心模块的自主开发能力，对于客户的需求响应度更高。一方面市场参与者变多，短期看其模块的需求量也越大，但长期来看，随着国内竞争对手在核心模块上的突破，进口厂商的压力也会日渐加大。

B）集成厂商——提供定制化服务

我们将为客户提供实验室整体自动化方案的公司定义为“集成厂商”。例如进口的赛默飞、Biosero、PE等，国产的镁伽科技、汇像科技、玄刃科技等。相比于设备厂商，集成厂商在规模化方面起步速度会更快，体量更大，但对于国内企业而言，面临许多问题：

①需要解决不同品牌、种类仪器的兼容性问题，包括接口开放、数据处理、运动控制等复杂工作，难度大，工期长。

②多数根据客户的需求完成定制化的方案，产品可复制性差，成本高，利润薄；

③项目总金额大，决策周期长，且多数需要在前期进行垫资生产，资金需求量大、资金使用效率低、现金流较差；

④不掌握核心分析仪器的研发制造能力，无法获取优质产品的利润。

进口品牌例如赛默飞、PE等在整个实验室自动化产品线中，除了集成创新能力外还提供传统的分析仪器业务，且可以根据自动化的需要完成定制化的改造，这就确保了项目的综合利润。

C）应用厂商——提供专用化产品

我们将根据某一类下游客户的需求为客户提供专用产品的公司定义为“应用厂商”。应用厂商往往在某个细分的应用领域具备独特的产品开发能力或者拥有纵深的资源，例如专注测序的illumina、专注单细胞测序的10X等。应用厂商有点介于设备厂商和集成厂商之间，他们在产品开发和资源投入上相对更聚焦，对客户的需求和理解更充分，且具备核心产品能锁定用户，这在商业竞争中具备一定的优势。当然应用厂商也面临一些问题，包括市场过于细分，天花板较低，扩展性弱等。

冷静思考后的理性‍‍‍‍

实验室自动化会是趋势吗？

毫无疑问，进化风暴认为无论从产业的升级趋势、下游应用拓展还是客户使用习惯等维度分析，实验室自动化是个必然的趋势。

但趋势并不意味着大水漫灌和皆大欢喜，对赛道内的企业来说，找到对的赛道、采用好的模式、构建属于自己的核心能力是赢得这场竞争的关键。

（1）从下游应用看

普遍观点，实验室自动化最可能落地的场景还是在实验流程相对标准化的检验检测实验室，以及部分科研端的高通量筛选需求。检验检测实验室中建议关注大型的第三方检测实验室、省级疾控中心、海关等具备批量检测需求的部门。科研用户中，建议关注合成生物学、高通量测序、药物筛选等场景。

我们也推荐大家关注在传统实验室中针对存量仪器效能提升以及部分能在极端实验环境中为替代实验人员的自动化工具。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

（2）从产品形态看

在可预见的时间内，实验室自动化发展的四个形态会长期并存，即模块自动化、单机自动化、系统自动化和智能自动化。四种形态并非简单的线性替代和进化，而是在一段时间内根据客户的具体预算、实验场景进行差异化的组合。产品形态的演进逻辑是在少数场景下由提高人效到彻底取代人工，在大部分场景下依旧是为实验人员提供高效、安全的实验环境。

当然，我们不得不重视人工智能的大发展给实验室自动化带来的颠覆性变革。通过引入机器学习、计算机视觉、人工智能等技术，实验室自动化系统可以自主学习、自适应调整和智能决策，这将有助于实验室自动化在实验设计、实验参数优化、数据分析、故障诊断等方面实现更高的智能化水平。

通用人工智能技术的发展甚至有可能颠覆传统实验研究的工作习惯和业务形态，包括云端实验室等概念在内的工作模式可能在不远的未来成为现实。

（3）从经营策略看

在行业不同生态位中的企业，经营策略也是略有差异。

①对设备厂商而言，应当尽快完成核心模块的自主研发，尤其是占比较高、技术难度较大的部分，另外应当关注产品在不同领域的应用，根据场景不同完成模块化组合，形成差异化的竞争优势。

②对集成厂商而言，必须平衡项目的规模和数量，提高资金的使用效率，向上应该采用投资、并购等方式掌握关键仪器、器件的供应链，获得更大的谈判主动权；向下应当与细分应用深度结合，尽量做到器件模块化、方案产品化。

③对应用厂商而言，要尽量做到解决方案产品化，避免由于同一应用客户的个性化需求带来的定制成本上升；要加强核心产品的开发、迭代进度，保持在细分领域的竞争优势；同时应当尽快探索与下游行业节点性经销商的合作模式，扩大自身业务的触达面。

写在文末‍‍‍

进化风暴认为，目前国内实验室，尤其是高校、科研机构的实验室依旧处在较为传统的阶段，非顶级高校的实验经费仍旧紧张、设备落后，甚至连基础仪器也停留在手工操作阶段。发展实验室自动化，既要有领先于人的前瞻性，更要有脚踏实地的实操性。

性感的故事写给投资人，切实的困境还要自己解决。

学习及引用资料来源，部分资料可添加作者微信获取：

《从流水线到黑灯实验室，生命科学上游的自动化革命》 ——36氪新风向

《实验室自动化与智能化行业白皮书》——晶泰科技

《2023年实验室自动化行业研究报告》——DeepTech