创始人&CEO刘森昊告诉36氪，在硬件层面，如何自动化实现不同设备之间的优化调度以及交互是柔性控制的一个难点；其次在软件层面，优化算法也需要匹配实验的逻辑，才可以进行流程并行度优化，实现时间成本的最优。
CMO范旭松告诉36氪，「深泛科技」前期从高校客户切入，自上而下打造标杆；随后通过“高校标杆+官方认可+团队渠道”再切入企业市场。目前清华大学、协和医学院已与公司表达合作意向，并与生物医药公司实验室以及国内头部实验室建设公司达成战略合作关系，进行产品共创，一边深度完善自身软件产品，另一边也在标准化硬件模块。
「深泛科技」聚焦生物医疗实验室场景，针对不同实验设备研发出多种硬件控制模块，结合云端软件协调管理平台，贯穿实验全链条，提供设备的远程智能控制及无代码化流程自定义，数据端到端自动化采集及清洗存储、数据分析与应用等功能，实现了实验仪器非侵入式智能智控、构建了全实验“流程-数据”数仓，释放了科研人员的时空自由度。
据了解，目前国内实验智能化市场起步较晚，较为空白，只有不到10%的头部公司正在进行实验室数字化升级，相比于意大利自动化部署的实验室超过50%、美国超过70%的比例，传统生化环材实验室的智能化需求仍有非常大的空间。
文 | 秦明；编辑 | 顿雨婷
具体在操作层面，科研人员在实验前根据预想的流程方案，在「深泛科技」软件工具中选择对应的控制模块，以可视化的方式进行流程定义；其次系统会对既定流程进行优化，如并行度的优化、仪器冲突的排期优化，实现时间与成本较优的一个结果，并将流程存储于库中，便于后期溯源。随后在执行实验的过程中，通过边缘计算框架控制设备与机器，对数据进行预处理、监控与分析等等。
操作流程
创始人&CEO刘森昊谈到，实验智能化市场痛点主要来自两方面，一是在传统科研基础实验任务重、杂、繁的背景下，实验流程与数据体系不规范，存在数据形式不一，存储耗时耗力，数据溯源难等问题，导致不得不重复“造轮子”；二是旧设备下的科研风险大，操作人员效率低，而购置自动化设备的成本又过于高。
创始人&CEO刘森昊，中国人民大学大数据专业硕士，连续创业者。
在这个产业链条内，上游供应链以生物化学试剂、相关设备、材料及耗材为主，中游通过制造科研试剂产品与检测仪器，传递给下游科研院校和生产服务企业。在生物科技迅猛发展的时期，生命科学研究除了技术人才外，也非常依赖于各种实验室研究工具及用品，无疑，实验室的智能化程度便十分关键。
「深泛科技」专注研发一站式柔性智能指控实验室管理系统，通过软件系统+硬件控制设备+多维度数据采集与设备监测器，对传统生化环材实验室进行智能化改造，致力于为科研进度增速提效，节省人力成本，并规范化流程及数据体系。公司创始成员均来自清华大学、中国人民大学，顾问团队包含人大教授、协和教授等。
「深泛科技」结合设备智能控制系统+数据分析存储系统+硬件控制与数据采集模块+自动化设备+柔性自动化整合方案，并通过较低的成本优势与自由的市场渠道，建立起市场的竞争力。
刘森昊谈到，在当前市场中，大致有三类玩家，一类是倾向于生物领域数据存储与分析平台，如斑马鱼；一类是关注不同场景下的智能整机设备，如镁伽鲲鹏科技、基点生物；一类是专注软硬件结合系统，包含合木千行、释普科技等。
可见，寻求一种综合性设备管理、数据管理以及流程标准化智能控制系统或许成为新一代实验室的需要。同时，若能在不更换旧有设备的前提下，实现实验室的智能化升级成为了一个可考虑的方向。
关于盈利模式，软件系统通过私有化部署，收取SaaS服务费用；设备控制模块进行配套数量销售，按照定制化难度收费。
生命科学领域是全球科研经费投入的重要方向之一。据长江证券研究，2018年，全球科研投入经费超过了2万亿美元，此领域市场从2010年的353亿美元增长至2019年的656亿美元，以年复合7.13%的增速稳步增长。华经情报网显示，在生命科学领域，2020年我国政府及高校经费支出为6708.04亿元，较2013年3357.28亿元同比增长99.81%。
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