就在今天,AI機器人初創Medra正式發布美國規模最大的AI全自動自主實驗室ML001。
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這座實驗室不到90天建成,占地3.8萬平方英尺,配備數百臺機器人,全天候不間斷運行。
結合現在的Agent+自動化實驗室技術,公司提出了“物理AI科學家”的全新概念。
平臺完整覆蓋設計—制備—測試—分析全科研閉環:從提出科學假設、設計實驗方案、開展科學邏輯推演,到落地實體實驗操作,全部流程均可在同一體系內自主完成。
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該公司已與基因泰克等企業達成落地合作,業務覆蓋抗體研發、蛋白質工程、基因編輯、基因組學、細胞生物學等多個領域。
當AI能夠自己完成所有科研工作,人類科學正在被徹底改寫。
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實驗室,該更新了
當前AI+藥物研發,軟件遠遠超過了硬件。
例如,AlphaFold2近幾年來已經更新到了第四代AlphaFold4,能夠快速涉及分子,但設計出的分子還辦法快速過驗證。
尤其是,標準的實驗室自動化設備,已經存在了二十年,API和任務界面都很過時。科學家工作臺上只有大約5%的儀器屬于“可自動化”類別。
但如今大模型只解決了預測問題,但仍然沒能提升實驗速度。
利用計算機視覺技術、大模型和自動化,Medra的物理AI科學家們有望在生物技術任務中將整體自動化比例從5%提升到75%。
與一般實驗室設備不同,Medra的物理AI科學家能夠直接操作實驗室中絕大多數標準商用儀器,核心突破在于不依賴于儀器廠商的官方接口或授權。
Medra的物理AI科學家大致分為兩層:物理層和模型層。
第一層是物理機械臂,每一張實驗臺都裝了攝像頭,還有九個傳感器全程監控機械臂的操作。傳感器能精準記錄移液槍頭的傾斜角度、插入有多深、試劑加了多久,全部數據都是自動記錄的。
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傳統實驗室里,很多操作靠經驗和手感。資深科研人員靠長年累月摸索出做事的直覺和竅門,可一旦人離職,這些隱性經驗就跟著消失了,沒人留存下來。
而 Medra 這套傳感系統,是業內為數不多能把這些細微實驗細節全部保存下來的工具,并且自主加以學習。
第二層是人工智能科學家:它能夠自動讀取實驗數據、找出問題并給出優化辦法,還能直接修改實驗操作流程。
創始人舉了一個例子:有家客戶的實驗中檢測抗體能不能和目標蛋白結合,最后結果完全無效,抗體完全沒有結合成功。
這套 AI 助手精準鎖定了兩種可能的問題原因,專門設計了對照測試,建議在實驗流程里,增加一步渦旋震蕩操作。優化調整之后,實驗結合率直接從0,提升到了70%以上。
更重要的是,定制化能力,才是Medra最核心的競爭優勢。
公司表示,超過85%的客戶提出的都是Medra以前從沒接觸過的全新需求。
因為它的軟件和硬件底層框架統一通用,不管是一套設備,還是上百套設備切換配置,都不用大規模重新改造搭建。
短短三個月時間,Medra從零起步已經落地上線了一百臺用于抗體結合實驗的機械臂設備。
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華人科學家創辦,主要面向兩類客戶
ML001 實驗室當前主要服務兩類客戶。
對于當下正在研發下一代生物領域基礎大模型的團隊而言,ML001 就是一座數據工廠。
它為科研領域提供了AI提供了訓練迭代閉環,且合作方無需自建濕實驗室。
而對于計劃搭建自有自動化實驗室的藥企來說,ML001 希望提供一套成熟范本:直觀展示可落地的建設標準,這套系統的復刻搭建效率,遠超全球同類項目。
MedraAI成立于2020年,目標是打造由人工智能驅動的機器人,比人類更快更好地執行實驗室任務。
創始人兼首席執行官Michelle Lee博士是斯坦福大學的機器人學博士,曾在馬斯克的spaceX實習。
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圖:Michelle Lee
她本來畢業后可以進入紐約大學的助理教授,卻毅然選擇創業。
Lee在臺灣長大,十四歲時來到美國,她的家族從事化學工程工作,這也是為什么她進入了AI機器人實驗室領域。
公司已經融了兩輪,包括1100萬美種子輪和5200萬美元A輪,總融資達到6300萬美元(約合人民幣4.4億元)。
背后投資陣容也非常強大,包括Arc Institute 聯合創始人Patrick Hsu,以及前 GitHub CEO Nat Friedman,Facebook的知名投資人Ali Partovi旗下風險投資基金Neo和Lux Capital等。
去年,Medra只有15名員工。現在公司已經大幅增至45人,并且擁有了一個機器人軍團。
值得注意的是,Medra選擇購買而非制造其機械臂,來源于供應豐田工廠的同一制造商。該公司的核心價值在于軟件,能夠教會現成的機械臂執行各種任務。
國內也有不少公司押注AI自主實驗室賽道,例如英矽智能的LifeStar1機器人實驗室;晶泰科技有超過10000平方米機器人實驗室,部署超200臺自動化工作站;津渡生科打造了全球首個一站式生物科研平臺 BioFord,已落地大灣區某重點實驗室,大大縮短科研周期。
當大模型跳出虛擬推演、真正走進物理實驗室,物理 AI 科學家正在補上生物醫藥研發關鍵的一環。
人機科研的時代已然拐點將至,一場席卷全球生物與制藥領域的底層革命,才剛剛拉開序幕。
—The End—
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