BB娱乐平台登录艾弗森调研近30位行业专家解析千亿医学实验室智慧化市场三

　　随着生物科技的发展、新冠疫情的常态化，市场对药物研发、生物实验和检验检测相关的需求猛增，使得处于产业上游的实验室的智慧化被投以了越来越多的关注。近年来，基于5G、物联网、人工智能和大数据等技术，实验室正经历着智慧化的变革。

　　蛋壳研究院此次聚焦医学类实验室智慧化建设，为了厘清目前国内智慧医学实验室建设现状，并刨根各类医学实验室智慧化建设的需求与有效解决方案，蛋壳研究院通过对政策的理解、对行业数据的度剖析，调研4家科研院所、15家创新企业、3家投资机构，访谈28位专家、企业创始人和投资人，制作了本次报告，我们得出以下结论：

　　智慧医学实验室尚处起步期，亟待交叉背景人才加入。智慧医学实验室领域处于行业发展早期，是一个新兴的交叉领域，亟待拥有软硬件工程、人工智能和生命科学、生物技术、医学等交叉背景的人才加入。目前，从投资的角度来看，智慧医学实验室建设领域，创始人或核心团队是否拥有科技技术与生命科学交叉学科背景是一个极其重要的参考维度。

　　软硬件结合的产品更受市场青睐，早期服务企业合作之势大于竞争。智慧化的过程中，软件和硬件在不同的环节帮助医学实验室更加便捷、高效地运行，并且让实验室的安全和合规更有保障。其中，软硬件结合的产品由于智慧化覆盖范围更广、需求解决更深入等优势，对于医学实验室管理者更具吸引力。而服务企业大多早期业务覆盖范围有限。因此，为加速打开覆盖广而深的智慧化实验室市场、提高医学实验室智慧化渗透率，目前服务企业之间的合作之势大于竞争。

　　不同类型医学实验室，将各自出现智慧化建设的标杆解决方案。生化检测、基因检测、药物研发等各类医学实验室流程差异大，对智慧化的建设需求也不同。因此，深入理解各类医学实验室需求对产品的研发至关重要。早期，大多数企业由于有限的精力、能力和资源，无法同时对各类医学实验室进行深度理解，而是从某一类医学实验室场景出发，提供相应解决方案。目前，在各类医学实验室中还未出现拥有较高竞争壁垒的标杆智慧化建设解决方案。未来，随着企业对各类实验室场景需求理解越来越深入，加上技术和产品的不断进步和优化，各类实验室将逐步出现通过市场验证的标杆解决方案。

　　智慧化建设在传统工业领域已经有较为成熟的运用，例如食品、汽车生产等领域通过全自动流水线建设，部分替代，甚至某些领域实现全面代替人工，极大提高了生产效率、提升了产品质量并减少了生产成本，为领域带来大幅度效益增长。

　　近年来，同样对效率有高要求的医学类实验室也意识到了智慧化建设的作用，例如通过自动化设备或流水线建设替代重复性高的机械性人工操作、通过信息化建设将实验室信息数据化从而避免人工记录错误、通过数字化建设帮助实验更高效运营等。

　　在医学领域，包括临床检验检测、药物研发、生物实验等多类型实验室也开始尝试通过自动化、信息化及数字化的建设让实验室从度“智慧”起来，这类实验室，我们称之为智慧医学实验室。

　　智慧医学实验室用技术为实验室降本增效。实验室的智慧化建设，基于物联网、5G、人工智能、大数据、云计算、VR/AR、区块链和GIS等关键技术，通过硬件设备和软件系统作为应用载体，帮助医学实验室在实验部分和非实验的运营部分两大事务中的各环节更高效、便捷、安全、合规，从而达到降本增效的目的。

　　通过调研访谈，我们将架构模型中的应用场景划分为两个部分，即实验和运营部分。实验部分包括实验设计、实验实施、实验协作等；运营部分包括合规安全管理、人员管理、耗材管理等。

　　此外，在架构模型中，智慧医学实验室建设路径包含了自动化、信息化和数字化建设。值得一提的是，三条路径可能同时发生，对于不同类型的医学实验室，三条路径的进程也会有所区别。

　　自动化：优化实验流程和实验数据产生。自动化是指机器设备、系统或生产和管理过程在没有人或较少人的直接参与下，按照程序设定，经过自动检测、信息处理、分析判断、操纵控制，实现实验预期的目标。医学实验室的自动化，基于视觉技术、伺服技术、物联网技术、人工智能技术等，在自动化的仪器设备、自动化生产流水线、机械臂等硬件支持下，辅以配套软件减少人力参与，让实验流程自动进行从而让实验数据自动产生并记录。

　　信息化：优化运营数据产生、优化实验数据记录。医学实验室的信息化是指基于5G、大数据、物联网等技术，在传感器等硬件设备及配套软件系统的支持下，一方面将涉及实验室运营管理的信息（如环境温湿度、耗材库存量等）以数据形式呈现，将纯人力的监督判断行为转化为基于数字的公式算法；另一方面将习惯于纸质记录的实验设计、数据及流程等信息转化为电子版的呈现，并配以相应标签，为数字化的应用提供数据基础。

　　此外，实验室信息化还可将实验室人员出勤状态、样品存储状态、设备运行状态、环境温湿度状态、耗材及试剂库存状态、实验状态、业务财务流程状态等全部以数据信息的形式展现，为数字化应用提供充分的数据基础。

　　数字化：优化实验和运营的流程及数据应用。这一步主要是通过软件系统完成的。其实专注于自动化、信息化的设备几乎都配以相应的数字化软件以达成数据从产生到使用的闭环，也有不少专注于实验室数字化的软件，辅助完成实验的流程设计、过程实施、结论验证和实验数据的度分析，如我们熟悉的LIMS及ELN类软件。

　　实验室数字化基于大数据、云计算和人工智能等技术，对实验室产生的大量实验和运营数据进行整合、分析，建立模型算法，帮助实验实施和实验室运营更加合规安全、高效便捷。

　　可见，医学实验室智慧化的过程涉及的模块多、形式广，几乎在实验室发生的一切都可以通过硬件与软件的帮助变得更加便捷、高效、安全或者合规。

　　目前，智慧医学实验室的建设方式主要分为两类，一类是由生物医药、生命科学类企业等需求端企业自建智慧医学实验室；另一类则是由医学实验室与专注智慧化建设服务的企业合作建设智慧医学实验室。

　　我们根据进行智慧化建设的医学实验室所涉及的实验领域，将本报告厘定的医学实验室主要分类为三大主体。

　　我们根据市场调研和专家采访的数据梳理，通过测算公式：市场规模=各类实验室数量x各类实验室配置金额，得出全国智慧化实验室市场规模估算值。再运用公式：估算值x（1-智慧医学实验室渗透率）得到未来赛道成长空间。

　　医学实验室智慧化渗透率不足20%，超千亿市场待开发。根据测算，智慧医学实验室领域有超千亿的市场处于待开发状态，前景广阔。在调研访谈中，我们还得知，自动化市场（硬件服务为主）需求规模约数千亿元；实验室信息化、数字化（软件服务为主）需求规模约为数百亿元，但多位受访的业内专家表示，此预计为保守估计，未来市场规模有望在技术、政策及资本的驱动下，进一步提升。

　　政策：顶层设计支持实验室智慧化发展。政策广泛地影响着产业的发展路径和企业的经营行为，在中国的国情之下，政策对于高新技术的发展影响尤为深刻。蛋壳研究院梳理了近十年来，我国国家和省级政府单位颁布的有关实验室智慧化发展的相关政策。

　　在国家级18条相关政策中，涉及实验室数据管理的相关政策为10条，占比超50%，显示出国家对于实验室数据管理的重视，为实验室数字化服务企业的发展奠定了良好的政策基础。其中，涉及实验室设备管理和环境管理的分别为5条和6条。

　　从政策上看，各级政府机构正在积极推动医学实验室的信息化进程，以安全、高效地实现科研目标。智慧化已是实验室开展科研项目工作的必然选择。

　　资本：头部机构紧追新兴赛道。从融资轮次看，在近五年的智慧实验室赛道投融资事件中，除个别企业已进入到C轮融资外，其他企业投融资轮次均定位在A轮前后，显示出赛道的发展目前还处于早期。

　　图表9 智慧医学实验室建设服务企业近5年投融资事件盘点（按融资轮次排序，轮次相同按企业成立时间倒序）

　　从融资企业的业务布局分类来看，提供实验室硬件设备企业和提供实验室软件系统的企业存在不同的投融资特点。目前，大部分的被投企业业务更偏向于器械、设备的自动化及相应的平台系统。其原因主要是自动化硬件设备行业发展较为成熟，在我国已经经历了技术发展的积累期；提供智慧实验室软件系统的企业在投融资赛道目前还属于少数，且处于投融资环节的极早期。

　　目前医学实验室主要分为检验检测和研究研发两类。各类医学实验室由于实验类型不同，在智慧化建设的过程中也拥有不同的需求。为了厘清不同类型实验室需求及相应解决方案，我们依据主要实验操作和实验操作目的两个维度，将医学实验室分为“检验检测类实验室”和“研究研发类实验室”两类。

　　接下来，我们将先从操作流、样本流和信息流三个方面，分别对两类医学实验室的智慧化建设需求与具体解决方案进行解析；再从合规等两类实验室的共性问题出发，探索相应的智慧化解决方案。

　　提升操作友好性，让检验检测流程更流畅。检验检测实验室内操作流程大多为重复的、机械性的操作，操作人员难免出现操作失误，例如扣盖不准确导致样品遗漏或温湿度控制不精准导致样本检查无效，因此提高操作友好性让操作流程更简单、流畅，对于长期进行重复动作的操作人员来说十分重要。

　　确保数据正确，避免错误数据带来的医患伤害。样本检验的结果是对患者开展诊断和治疗的依据，因此，确保操作人员每一步操作正确十分关键。传统实验室中，为了避免操作失误导致的数据错误结果给医院和患者带来难以想象的伤害，操作人员时常需要接受操作培训，且各操作流程环节均需相关操作人员签字确认。可是，这个耗费人力、物力的过程依然难以彻底避免错误发生。如何更彻底、有效、低成本保证数据正确，对于减少潜在的医患伤害至关重要。

　　提升样品峰值处理能力，为实验室增加效益。每日实验室出具数据结果的数量与操作人员人数和熟练程度有关。对于医院来说，通常每天早上6点开始采血，这时临床检验科迎来了第一个样本处理需求高峰时期。此时，由于操作人员数量有限，易出现样本处理能力无法满足大量需求的情况。对于许多第三方检验检测机构来讲，样本处理效率更是直接关乎实验室的效益，更高效的样本处理能力也意味着更多的业务收入。所以，检验检测类实验室如何提升单位时间内检验检测数量十分重要；而在疫情之下，急遽增加的核酸检测需求让相关实验室效率提升的需求变得十分迫切。

　　自动化建设，降低检验检测类实验室人力和占地成本，提高样本处理效率。越来越多的检验检测实验室通过技术的帮助，让实验室的操作流程“智慧”起来。这个过程主要依靠实验室的自动化建设，逐步替代人力。

　　在1.0阶段，实验室通过引入更“智慧”的仪器设备，提升操作友好性，例如全自动生化分析仪、全自动血凝仪等，解放了操作人员大量重复枯燥的基础操作的同时，也避免了较多人为操作导致的偏差和错误。

　　2.0阶段，在拥有了自动化检验检测设备后，实验室开始尝试各操作模块的自动化建设，这一阶段建设需要借助机械臂、智能机器人和人工智能等设备及技术。

　　这些模块包括样品前处理阶段的加载模块、离心模块、去盖模块、及分杯模块等；样品检验检测阶段的识别模块、校准模块和质控模块等；以及样品后处理的消毒模块、分类模块等。这一步“智慧”建设，进一步释放了检验检测类的操作人员。

　　最终3.0阶段，接近于常说的“黑灯实验室”，这一阶段在2.0基础上还需要加入轨道技术和气动传输等技术，让检验检测的所有流程都通过全自动流水线阶段的自动化建设后，检验检测实验室可彻底解放实验室操作人员，并几乎可以避免实验结果的错误。这样一来，实验室由于无需留出人员走动通道而更加紧凑且节约实验室空间成本，更重要是实验室检验检测效率得到了极大提升，能够明显为检验检测实验室降本增效。

　　我国临床检测实验室基本已经配备全自动或半自动检测设。