DeepTech+2023实验室自动化行业研究报告_市场营销策划_重点报告202301202_doc.docx
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1、!O晟GHTS三给科学研究插上翅膀三2023实验室自动化行业研究报告Allrightsreserved.刖百在工业自动化早已实现的今天,汽车、3C等制造工厂的自动化流水线随处可见,生命科学行业的生产力却仿佛还停留在上个世纪的手工时代,生命科学行业迫切需要一场工业革命,实验室自动化的变革迎来曙光。本报告中,DeePTeCh重点关注在生命科学场景应用的实验室自动化技术,通过桌面调研和专家访谈的方式,探讨实验室自动化的发展现状、限制因素、产品形态、应用场景、终端用户、商业模式、未来发展前景等问题。关键结论 中国实验室自动化的兴起:生命科学上游行业国产替代的需求叠加工业自动化的人才供给 限制自动化发展
2、的因素主要包括投资回报率不足、产品难以满足需求、需求非标准化、市场教育不够充分等 产业链:从商业模式看,中游的实验室自动化厂商可大致分为产品商、系统集成商和细分场景应用商,目前国内自动化领域融资排名位居前列的公司为系统集成商 核心竞争要素:产品商比拼性价比、系统集成商比拼掌握的核心设备数量和控制系统、细分场景应用商比拼客户数量 商业化路径:技术-产品-应用场景(实验环节)-终端用户产品形态:硬件领域液体工作站和机械臂整合系统是主流,软件领域与国外差距大A应用场景:分子和细胞层面的实验环节自动化相对成熟,动物层面实验自动化仍是空白A终端用户:目前兼具刚需和支付能力的生命科学类实验室集中在大型CR
3、O、药企、平台类合成生物公司、部分进行高通量药物筛选和合成生物学研究的科研机构、疾控中心、质监药监等部门,以及部分政府支持的标杆实验室项目;具有高通量筛选需求的药物研发和合成生物学公司是近期可以较快商业化的发力方向市场规模:目前生命科学类实验室的自动化市场规模在百亿级人民币(不包含医学检验场景和主流仪器设备)规模化应用:挖掘标杆客户是打通商业化闭环的关键一步 微流控芯片技术是微量反应体系高通量实验室自动化的发展趋势 合成生物学、抗体开发等多个领域亟待微流控技术赋能生命科学行业迫切需要一场工业革命,实验室自动化的变革即将带来曙光随着多组学时代的到来,生命科学逐渐发展为大数据科学,许多新的信号通路
4、、转录因子、药物分子的发现依赖于高通量筛选。但目前生命科学的生产效率已不能满足生物学家的需求,组学时代重复、繁琐、高强度实验操作使科研人员疲惫不堪,384孔板“人工高通量”,既费时费力又容易出错。生命科学行业迫切需要一场工业革命,实验室自动化的变革即将为生命科学行业带来曙光。图1 I利物浦大学的智能机器人化学家(来源:A mobile robotic chemist, Nature)实验室自动化(LabAutomation),是指利用现代技术和设备来自动化实验室的各种操作和流程,解放人力、简化实验流程、智能设计实验、降低人为误差,以及提高实验通量、速度、准确性和可重复性等。实验室自动化包括样品
5、处理、仪器操作、数据采集和分析等方面。实验室自动化的实现需要依靠各种自动化设备和软件,如自动进样器、液体处理系统、机器人系统、温度控制系统、自动化分析仪器、数据处理软件等。这些设备和软件可以协同工作,完成实验室中的各种任务,从而实现实验室的自动化。实验室自动化的核心技术来源于工业自动化工业自动化于20世纪60年代就己发展出现代综合自动化工厂的雏形,在制造工业中出现了许多自动生产线。而实验室自动化是在工业自动化的基础上发展起来的,迁移到生命科学领域有其通用性,无外乎要做一些视觉、判断和反馈,以及信息的通讯和采集,从而让整个任务执行可以有序完成。但也有其特殊性,即要更好地适应客户对于生物技术的一些
6、特殊需求,例如避免溶液试剂的浪费、实现耗材的大通量处理、根据耗材形态做材料选型等。实验室自动化的底层技术路线主要包括以下几个方面:I传感器与机器视觉:通过使用传感器感知物理量,例如温度、压力、湿度、Q,位置等,实现实验的自动化控制和数据采集。机器视觉技术可以通过相机、光学和图像处理等手段实现对实验过程的监控和控制,例如自动化液体控制系统、自动化温度控制系统、自动化测量系统等LUJ自动化实验设备的集成:使用实验室自动化控制系统来统管理仪器和设备,将自动化实验设备进行集成,以实现实验的全自动化控制和数据处理机器人/机械臂技术:常见机器人的形态可以是三轴XYZ坐标机器人、多小关节机械臂或者人形机器人
7、,自由度主要在3-6之间,也可以是一种递送机构,如轨道、磁悬浮、AGv小车(AUTOMATEDGUIDEDVEHICLE)等,可以实现实验室样品处理、液体处理、设备操作,搬运操作PLC或PCB技术与流程控制:PLC(可编程逻辑控制器)或PCB(印制电路板)是工业自动化中常用的控制设备,可以通过编程实现自动控制实验流程,如样品处理和分配、反应控制、液体注入、分装和封口等数据处理与人工智能:通过计算机对采集的实验数据并进行处理和分析,QI以提高数据的准确性和分析效率。例如,使用实时数据采集系统、数据分析软件和数据库等工具来进行数据采集、处理和管理。人工智能可用于分析和预测实验结果,优化实验流程和提
8、高实验效率,帮助实验员做出更准确的决策国外实验室自动化已发展40多年,机械臂和工作站率先出现1961年,EPPelldOrf公司研究出活塞吸液,并在1976年申请专利,是实验室最常用的移液枪早期原型,代表着实验室自动化领域的诞生。 1980年,Zymark公司开发出Pi系统, 具有单轴的机械臂,能够以圆周方式 完成实验,故命名为Pi,是最早的实验 室自动化机械臂系统。该设备成功销 售了 2000多台。1986年,BeCkman开发出最早的移液工 作站商业化原型BiomeklOOO,由垂 直机械臂、移液工具、洗板机单元、 MaSterfleX泵、定位平台和附件组成。图2 IZymaIk公司Pi系
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