deep seek与chat GPT有什么不同？
开源情况：DeepSeek R1 是开源的，而 ChatGPT 是闭源的。 表现和成本：DeepSeek R1 以较低成本实现卓越表现，挑战了高价闭源模型的传统观念。 应用和发展：DeepSeek 可能在未来有更多未知但有趣的发展，而 ChatGPT 已经有一定的应用和用户基础。 数据架构和会话记录处理：ChatGPT 会保留用户会话记录一段时间用于合规查阅或训练模型，而关于 DeepSeek 在这方面的情况未明确提及。
中国香水香氛行业与西方有什么不同？
围绕AI技术的创新将是中国香水香氛行业未来技术创新的一波新革命。
主要体现在以下三个方面：
1、原料的全面创新：以AI+合成生物学+中国特色香原料的新产品和新技术将不断涌现
(1) Amyris：老牌龙头自建平台
谈及合成生物学公司，Amyris是绕不开的话题。
2003年，由合成生物学领域先驱Jay D. Keasling教授创立的公司堪称开山鼻祖。因其在短时间内规模化生产青蒿素所取得的成功，Amyris获得了资本市场肯定，一跃成为这一领域的首家上市公司。
图：Amyris 的 C 端产品
其搭建的自动化菌株改造平台µPharmTM，可用于萜类化合物及其结构衍生物的生产、筛选及活性测试，具备DNA设计和组装、菌株转化与挑选、表型测试、高通量筛选、放大实验等功能，是业界目前最大型的工程化平台之一。
整个研发过程如下图：
图：智能生化系统路径
首先，在确定目标分子、代谢路径这一环节，Amyris在过去10年积累了大量的代谢通路数据，并形成了一个数据库，用于寻找分子的可能代谢通路。这一自动化生化路径设计系统为其早期通路的发现带来了极大方便。
其次，载体和菌株筛选。Amyris有830万个菌株积累，每年可构建52万个新菌株。同时，公司设计了一种类似编程语言的GSL语言，可以更加高效地编辑载体。这个过程中，也建立了自动化工作模组、高通量筛选和快速测试。
第三步， HTS筛选+机器学习模拟产量。正如前面介绍，其每月可以筛选60万个菌株，获得包括代谢、遗传和表型等诸多菌种信息，最终通过AI来学习和预测未来那些有可能量产分子的菌株。
图：Amyris信息技术辅助设计及生产原料
最后，一旦酵母菌株的先导化合物确定，就可以将利用合成生物学技术规模化生产，并交由企业完成商业化运作。
在整个环节中，公司积累的数据都被用于AI分析，以便未来设计更好的菌株进行生产。在自动化平台的帮助下，Amyris可以实现了平均每周筛选350个菌株，极大提高了效率和准确度。
十年来，Amyris使用该平台平均降低了90%的产品开发成本、缩短了80%的产品上市时间，提升了5倍的研发生产力。
目前新产品上市时间已从最初的七年缩短至不到一年。所得到的产物可以广泛应用于燃料、润滑油、橡胶、塑料添加剂、化妆品、芳香剂和医药等多个领域。
2 Ginkgo Bioworks：收购+自研两手抓
Ginkgo Bioworks是合成生物学领域另一家炙手可热的明星公司。
图：联合创始人依次为Shetty、Canton、Kelly、Che 和 Knight
尽管成立五年都无人问津，自2014年起，Ginkgo就在短短6年获得近 8 亿美元融资，投资者中不乏比尔盖茨基金会、ARK、Illumina、Baillie Gifford、Y Combinator这样的知名机构。
2021年，Ginkgo以SPAC（借壳上市）方式登陆纽交所，当时市值高达150亿美元。
不差钱的Ginkgo，选择用“买买买”的方式来获得AI技术加持。
2022年10月，Ginkgo Bioworks 宣布收购老对手Zymergen ，就此敲定了合成生物学领域迄今为止最重磅的一笔收购交易。
图：Ginkgo Bioworks 细胞编程平台
Zymergen，曾号称打造合成生物学的“谷歌搜索”平台，也是一众投资者追捧的香饽饽。
其开发了集产品设计、微生物制造、量产于一体的AI自动化生物制造平台，核心流程是：
根据客户需求，在生物分子数据库（超过75000个分子）中寻找最适合的分子
设计可以产生该分子的微生物。基于庞大的基因组数据库，公司可以快速生成数千个可能产生该分子的潜在微生物；
根据机器学习算法及自动化技术对基因进行性能评估及微调，快速将目标产品由小规模转为量产。
生产方面，Zymergen声称搭建了北美最大实验室规模的生物反应器，AI及自动化技术保障了下游产品制造能力。
图：Zymergen平台功能示意
2021年，Zymergen在纳斯达克上市，其市值最高曾接近50亿美元。
但好景不长，受核心产品受挫、创始人辞职等影响，最终被Ginkgo以3亿美元的价格收入囊中。
2022年6月，Ginkgo Bioworks又收购了Bitome，以进一步加强其细胞工程平台。
Bitome 开发了GeniiTAS 代谢组学监测平台的 AI 引擎，能够对细胞培养基持续监测，实时阐明细胞代谢状态。这有助于科学家更好地对细胞系和工艺条件进行预测及选择。
图：Bitome 的细胞监测平台
联合创始人Barry Canton说，“在过去几年评估了Bitome的技术后，我们相信这将加速一系列客户和行业的菌株设计和优化。”
除了大举收购，Ginkgo也在自建相关AI算法和模型。
2022 年12月，公司宣布推出酶相关服务“Ginkgo Enzyme Services”。以超高通量筛选、机器学习指导的蛋白质设计以及专有的菌株优化技术作为支撑，Ginkgo能提供从新酶发现、活性功能优化到规模生产各环节的解决方案。
据了解，利用其在DNA合成和高通量筛选方面的能力，Ginkgo合成了1.09 亿个DNA碱基对，筛选属于12个酶类的7117种酶，并评估了2719条通路，总共进行菌株测试30445种。
近年来，包括Cradle、Biomatter Designs、Cambrium、Arzeda和Basecamp Research在内，都在利用机器学习和人工智能的力量来设计新型酶或改进现有酶。
不过，凭借其所拥有的行业资源（自有自动化生物铸造厂、实验原始数据和公开数据形成的代码库），Ginkgo的相关算法模型仍具有巨大优势。
“我们像工厂一样运行实验室， ”创始人Jason Kelly说，“我们正以他人无法比拟的速度生成系统化数据，这就是模型如此出色的原因。”
3 Twist Bioscience：与AI公司合作共赢
作为一家合成生物学上游（工具层）公司，Twist Bioscience的核心技术为基于硅平台的合成DNA制造工艺，公司利用该技术生产各种基于DNA的合成产品。
2013年成立的Twist Bioscience，5年后便在纳斯达克上市。
其DNA合成平台将传统的化学DNA合成反应高度微型化，反应体积减少了1000倍（从50μL降低到50nL），同时将吞吐量提高1000倍，从而能够在单个硅芯片上完整合成9600个基因。
而在相同的物理空间中，传统的合成方法只能在96孔板上合成1个基因。
同时，该高通量DNA合成技术平台极大节省了试剂的使用。与传统的寡核苷酸合成相比，可将试剂消耗减少99.8%，且合成产物在后续的组装过程中几乎实现零浪费。
作为一家专攻底层技术的公司，Twist正在利用AI技术拓展下游应用，尤其是生物制药领域的应用。
2021年7月，Twist 与老朋友MOLCURE利用深度学习平台，联合发现了一个针对肿瘤创新靶点的有效结合抗体；同年9月，又与AI+抗体发现公司deepCDR达成合作。
此外，甲骨文公司的AI团队也向Twist 投来合作橄榄枝，帮助公司快速部署、优化和扩展 AlphaFold2、ParaFold 和 ESMFold等蛋白质结构预测模型。
图：Twist2022年度利润表
Twist联合创始人Emily Leproust表示，公司将于2023年晚些时候发布产品“快速基因（fast genes）”，其周转时间比现有产品更快，有望打开一个14亿美元的市场空间。
不可否认的是，当前还有很多生物学因素考验着合成生物学的进一步工程化，但以上公司已经开始布局，也有越来越多的合成生物学初创借力AI。
随着人工智能技术及优质的数据不断突破迭代，AI将成为助推合成生物学发展的一大利器。
2、配方的全面创新：以天然为导向的，AI结合新原料或新合成香基的极简配方将不断被开发出来
摘要：B/C模式SAS系统让配方操作更便捷，可通过局域网内部访问数据集中管理,节约材料；问题追踪简单；售后服务远程快捷；降低环境污染；将为您的企业生产从传统的手工配方工艺跨入全自动智能化操作时代。
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1.研发任务：显示当前未完成的研发任务，最新的5条信息，点击后可查看到研发任务的相关详细。
2.日历任务：显示当前的日期，可规划生产任务及相关计划。
3.系统信息：介绍该系统的基本信息，版权和最小误差。
4.生产任务：显示当前未完成的生产任务，最新的5条信息，点击后可查看到研发任务的相关详细。
5.报警提示：显示最新的设备报警信息，该信息也可在日志管理中查看更多。 6.客户服务：如果遇到使用中的问题，可方便快捷找到客服信息进行联系。
系统主界面
原料管理
配方详细
研发配方
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3、原料配料精确度高，可达 0.01克。
4、批次误差小，优秀的重现性。
3、包装革命：以可降解、可回收和可持续的理念指导的包装，从材料到外观到可追溯二维码技术等，将全面引领全球香水香氛包装的潮流。
