複雜深邃的生命科學產業因技術壁壘高、驗證週期長等特點長期被視為“慢產業”，摩爾定律在這一領域幾乎“失靈”，但其內在的變革潛能正伴隨新興技術的革新而加速釋放。透過自動化升級與資料智慧的深度賦能，實驗室科研效率獲得快速提升，海量生物資訊中蘊藏的規律與價值也正在被逐步解鎖，為產業突破臨界點積蓄能量。
儘管實驗室自動化與數智化發展仍處於早期階段，距離實現“黑燈實驗室”的終極願景尚有長路，但已展現出非凡潛力，成為推動產業跨越式升級的核心驅動力。
為了解醫學實驗室在自動化和數智化建設上的最新程序，國內企業當下在商業模式上的摸索與沉澱，實驗室自動化與數智化產品在各個領域和場景的發展成熟度、應用深度、產業優勢解決方案、未滿足的需求以及未來趨勢，動脈智庫撰寫了《2025實驗室自動化行業研究報告》。
核心觀點
實驗室自動化賽道多數企業仍處於發展相對早期階段：龍頭企業仍未出現，本土企業在與國外相關企業搶佔市場份額的道路上仍有諸多挑戰待突破。2024年初至今，賽道13家新一輪融資總額20.9億元。其中，以軟硬結合、定製化業務為特色，提供實驗室自動化整體解決方案的企業最受市場關注。
不侷限特定商業模式，軟硬結合、標準品+定製化雙策略滿足市場客戶需求，豐富自研產品，橫向拓展多領域應用場景或縱深深耕，孵化投資初創企業與靈活開展各類商務合作策略並舉。AI或是決勝軟體產品未來競爭力的核心要素。資本寒冬下，實驗室自動化裝置國產替代率逆勢上升。本土解決方案受海外市場認可，產品溢價空間高於國內，出海路徑火熱。小型通用裝置出海程序快於大型複雜裝置，出海目的地從歐洲到亞太，包括印度、中東等市場。
醫院檢驗科自動化程度高，競爭處於紅海，第三方檢測仍有較多可切入機會。全自動質譜一體機發展必然趨勢下包含多重機遇，諸多環節亟待自動化升級。生物醫藥領域期待自動化裝置更為靈活、精細、穩定、合規，基於AI、機器視覺等前沿技術降低執行錯誤率和操作門檻。合成生物學自動化程度相對較高，菌株測試自動化平臺等開發面臨較大挑戰。不同使用者群體對自動化需求存在顯著差異，圍繞測序應用的“最後一公里”，諸多環節自動化升級仍待最佳化，產業多方可深入協作形成共贏。
01
實驗室自動化行業概述
儘管仍處資本寒冬下，實驗室自動化賽道卻顯得生機勃勃。2024年初至今，共計13家實驗室自動化相關企業完成新一輪融資，融資總額20.9億元。其中，晶泰科技於2024年年中完成IPO，英矽智慧於2025年3月完成1.1億美元E輪融資。其他完成大額融資的實驗室自動化企業包括明度智雲、奔曜科技、艾迪邁科技等。
2024年初-至今實驗室自動化賽道融資情況一覽
資料來源：動脈智庫，動脈智庫製圖
從整體融資情況來看，除了部分細分領域龍頭企業基於整體業務競爭優勢和體量，本身發展較為成熟的因素（實驗室自動化僅是其佈局的一環或體現業務優勢的一個方面），國內實驗室自動化賽道多數企業仍處於發展相對早期階段：實驗室自動化龍頭企業仍未出現，在與國外實驗室自動化企業搶佔市場份額的道路上仍有諸多挑戰待突破。
實驗室自動化賽道近50家企業最新融資情況一覽
資料來源：動脈智庫，動脈智庫製圖
具體來看，佈局臨床或第三方檢驗檢測類實驗室自動化建設的企業整體融資輪次偏後期，並跑出如安圖生物和華大智造等上市企業。尤其是在經歷了疫情之後這一賽道的成熟度更是迅速上升，賽道競爭激烈。而在生物醫藥、合成生物學等生命科學研究研發領域，部分企業發展步入後期（如晶泰科技、英矽智慧），其主要是自動化裝置的使用方而非提供方，相關領域實驗室自動化企業競爭格局並不算明朗。
以軟硬結合、定製化業務為特色，提供實驗室自動化整體解決方案的企業最受市場關注，部分企業融資節奏步入中後期，如鎂伽科技、匯像科技等。部分在細分場景提供特色解決方案的企業，如明度智雲、瑞圖生物等也步入融資的中後期階段。
部分以實驗室自動化裝置硬體開發為核心的企業，如耐優生物、漢贊迪、中析生物、艾迪邁等，儘管處於早期融資階段，但是是實現國產裝置與進口裝置從跟隨到超越的主力軍，隨著國內對於本土供應裝置的需求進一步增高，其業務能力進一步凸顯，未來可期。
資本寒冬影響下，仍有不少企業在近兩年收穫不錯業績。
一級市場方面，英矽智慧基於第六代智慧機器人實驗室展開AI+新藥研發的高效率，配合“自研管線+license out”商業模式，在2021-2023年，公司收入複合年化增長率達到230%。鎂伽科技亦公開披露，從2019-2024年，公司整體營收增長20倍。
二級市場方面，2024年，晶泰科技智慧自動化業務營收（1.62億元）超過藥物研發（1.04億元），同比增長87.8%。華大智造2024年財報也指出，實驗室自動化及新業務板塊的常規業務保持穩中有升的增長態勢。報告期內，實驗室自動化產品新增銷售裝機212臺，二季度環比增長40.91%。
02
實驗室自動化商業化現狀與演變趨勢
● 產業圖譜+主流商業模式分析
根據核心產品與商業模式的不同，動脈智庫將開發實驗室自動化+數智化產品的相關企業分為軟體開發商、硬體裝置開發商和推出軟硬一體整體解決方案的系統整合商，並繪製了相關產業圖譜。
實驗室自動化產業圖譜
資料來源：各公司官網及公眾號，動脈智庫製圖
實驗室自動化+數智化產品落地領域及具細場景
資料來源：公開資料，調研訪談，動脈智庫製圖
軟硬一體整體解決方案存在諸多優勢受市場青睞，資本熱度高。主要原因在於，國內各領域實驗室自動化建設尤其是生命科學領域客戶，有較高定製化需求。
軟硬一體整體自動化解決方案的優勢
資料來源：調研訪談，動脈智庫製圖
對於珀金埃爾默、西門子、賽默飛等海外提供軟硬一體整體解決方案的巨頭企業而言，國內相較分散的訂單，海外遠端佈局面臨的阻力和難度等客觀因素的存在使得其在從投入收益比的考量下難以提供該類定製化業務。這一存在旺盛需求的市場為國內諸多企業佈局軟硬一體解決方案提供了發展動力及發展沃土。
● 不侷限特定商業模式，軟硬結合、標準品+定製化多策略滿足市場客戶需求
軟硬一體整體解決方案並不是整合商的標配，硬體開發商同樣會以提供配套軟體或打包標準品裝置形成整體解決方案的形式進行產品交付。這是由於實驗室自動化賽道尚處發展早期，企業商業模式並未形成清晰發展路徑，各家企業靈活根據自身團隊優勢，在能力範圍內同時提供標準品與定製化解決方案。
軟硬結合、標準品+定製化多策略滿足市場客戶需求
資料來源：調研訪談，動脈智庫製圖
實驗室自動化企業透過橫向拓展多領域應用場景或縱深深耕，維持領域內的強競爭力。
實驗室自動化企業或橫向拓展多領域應用場景或縱深深耕
資料來源：調研訪談，動脈智庫製圖
側重不同領域（如檢驗檢測或研究研發）的自動化廠商也紛紛跨場景雙向佈局，各自從相似的底層操作模組切入，透過對場景的深入理解和未滿足的市場需求切入，進一步豐富產品矩陣以搶佔更多市場份額。
長期來看，自研能力是核心競爭力和護城河所在，對廠商的軟硬體自主研發能力均提出了要求。軟體方面，決定實驗室自動化中控軟體差異化和競爭力的是廠商對於自動化裝置和應用場景的深刻理解，在一線與眾多客戶進行密切的交流互動與協作。AI或是決勝未來競爭力的核心要素。
硬體方面，底層模組自研的平臺化開發能力是必需，需要根據客戶的不同需求快速搭配出定製化自動化產品，在自動化裝置落地後需要根據實驗室的實際情況快速地透過調整裝置引數或進行其他“因地制宜”的設計保證裝置的穩定和精準執行。
● 資本寒冬下，國產替代需求逆勢上升，國家政策支援及地緣政治影響進一步促進國產替代
疫情後的產能出清及生命科學等領域下游需求減少影響上游製造端，但國產替代程序在穩步加速。儘管部分高階實驗室自動化相關儀器仍然以外資企業為主，但從市場格局發展的角度看，部分國產儀器品牌的市場佔有率有相對上升趨勢。詳情分析此處限於篇幅不再展開。
國產自動化儀器部分品類市場佔有率上升的主要原因分析
資料來源：公開資料，調研訪談，動脈智庫製圖
對於某些對實驗室自動化裝置不夠了解的客戶而言，本土自動化廠商還扮演著客戶方案規劃諮詢的角色。對於檢驗檢測領域自動化實驗室的建設，基層服務商普遍對價格敏感，這也給了本土廠商較大的機會。
目前像英矽智慧等搭建了大型全自動實驗室的企業目前對優秀國產實驗室自動化相關裝置的關注度很高，尤其是一些能夠做到高精度的國產檢測裝置。廣州生物島實驗室專案團隊也公開指出，下一步工作重點聚焦在自主研發和搭建自動化實驗裝置，主要目標實現國產裝置替代，從方案設計、軟體開發到硬體裝置的搭建和除錯，實現全部國產化，並在此基礎上進行國產自主創新和技術更新迭代。
實驗室自動化企業業務拓展策略
資料來源：公開資料，調研訪談，動脈智庫製圖
● 尋求業務新增長點，出海路徑火熱
隨著國產自動化裝置實力的進一步提升，為尋求更大市場增量，諸多實驗室自動化企業密集出海，收穫不錯業績，部分企業主要營收甚至已經由海外市場貢獻。
比如，2024年上半年華大智造基因測序儀業務在海外實現收入3.2億元，並簽約了首個非測序方向自動化產品客戶Appolon Biotek。奔曜科技也公開披露，其業務已覆蓋歐洲、北美、亞太等多個地區。自動化儀器開發廠商耐優生物近兩年的主要營收目前已經由海外客戶貢獻。據調研，同款自動化裝置在海外的售價比國內更為可觀，產品溢價空間高於國內，企業因此也具備更大動力進行研發創新。
對於實驗室自動化廠商而言，出海既是突破國內市場瓶頸的必然選擇，也是抓住全球產業鏈重構、政策紅利和技術升級機遇的戰略舉措。
從實驗室自動化裝置的出海品類來看，小型通用自動化儀器及基礎裝置的出海程序相對較快，大型複雜裝置相對較慢。
小型通用裝置出海程序相對快於大型複雜裝置
資料來源：公開資料，調研訪談，動脈智庫製圖
出海目的地豐富多樣，從歐洲到亞太，包括印度、中東等國家和地區。對於處於出海起步期的本土自動化廠商而言，歐美市場並不一定需要列為主要出海目的地。東南亞、印度等市場承接了部分中國產業的轉移，科學儀器需求呈現上升趨勢，當地市場還處於自動化需求培育階段，需同步推進客戶教育與產品最佳化。
另外，中東等國家對產品價格敏感性也較低，具有當地資源的企業同樣可將這片市場作為不錯的參考目的地。對於軟硬一體的整體解決方案，俄羅斯等國家有較大市場需求。拉美、非洲等區域對廉價科學儀器的需求也呈現上升趨勢。
在商業模式上，不同於歐美市場，中東、東南亞等市場對於渠道資源要求更高，企業需要根據自身資源積累進行合理佈局。
實驗室自動化產品出海目的地市場特點分析
資料來源：公開資料，調研訪談，動脈智庫製圖
不同國家和地區的法規政策、市場需求、文化背景等存在較大差異，對企業的產品研發、註冊認證、市場營銷等方面的能力提出較高要求。基於調研訪談，動脈智庫總結出海成功經驗主要包括以下幾條：
首先，產品的紮實穩定是出海的前提，降低售後問題發生機率。其次，明確首推產品型別和出海目的地格外重要，需避免廣撒網式佈局：應基於市場需求分析，明確市場定位以確定首推產品，明確簡單裝置與複雜裝置的出海路徑。與此同時，企業需要同步構建物流與優秀售後體系：結合企業實際考慮建立當地團隊還是建立一支精幹隊伍外派進行管理；產品售後維護方案需配套，裝置配件更換機制要提前規劃。最後，關於合規的認知是落地關鍵，對目標市場的法規政策必須透徹理解，積極準備相關資料，確保產品能夠順利透過註冊審批。
自動化產品出海策略與建議
資料來源：調研訪談，動脈智庫製圖
如何把握出海的節奏至關重要——企業不能操之過急，“為了出海而出海”，每家企業需根據自身資源與產品特性謹慎制定策略，降低運營風險，實現可持續的海外業務拓展。在研發投入僅次於美國的國內市場建立起核心競爭優勢仍然是優秀企業佈局長遠發展路徑的基礎。
03
實驗室自動化+數智化各領域建設需求及解決方案
1、體外診斷領域現有痛點、市場需求及產業解決方案
醫院檢驗科自動化程度高，競爭處於紅海，第三方檢測有較多可切入機會。
從需求來看，三級醫院檢驗科為流水線主要使用者，但二級醫院及ICL裝機需求逐漸興起。目前，國內目前諸多縣級人民醫院、二級醫院經過擴建和改建都在積極引入流水線，二級醫院將成為未來3～5年國產流水線裝機的主戰場。
除了醫院市場，從實驗室自動化發展成熟程度來看，國內臨床檢驗檢測實驗室實現完全自動化流水線的實驗室不到20%，疾控中心、企業質檢藥監部門、海關、司法鑑定中心等檢驗檢測單位市場還有很大的發展機會點。
臨床質譜由“半自動”向“全自動”過渡，多項環節亟待自動化升級。
質譜前處理自動化難度大，導致市場現有能滿足客戶自動化需求的產品不多，全自動質譜檢測一體機難度大。不同型別的臨床樣本涉及不同的前處理方法，不同前處理方法對應操作步驟不同，繁瑣程度不同，面臨不同自動化難度。
不同質譜前處理方法對應自動化難度
資料來源：公開資料整理，調研訪談，動脈智庫製圖
此外，由於前處理和質譜檢測的“步調”不一致，發展全自動質譜檢測一體機難度大。液質聯用技術本身的侷限性是目前影響臨床質譜自動化發展程序的重要原因。
目前市場質譜自動化儀器以半自動化產品為主，以移液工作站和自動化樣本前處理系統為代表。市場自動化產品開發亦不夠完善，仍有諸多需求未滿足，如主流外（臨床應用佔比相對較低）的質譜技術（MALDI-TOF MS、ICP-MS等）仍然缺乏前自動處理儀器。
為實現發展全自動質譜一體機的終極目標，產業正在探索許多思路和解決方案，諸如發展更合適發展自動化的前處理方法或者開發新的分離技術。磁珠法作為質譜前處理方法裡的新起之秀，為實現高水平的質譜自動化開闢了嶄新路徑。
羅氏、華大吉比愛推出的全自動質譜一體機均基於磁珠法實現
圖片來源：公開資料
透過升級前處理方法使更適用於自動化裝置，除了使用磁珠法代替固相萃取法，目前還透過發展透過載體液液萃取法（SLE）代替傳統液液萃取、用正壓過濾來代替上清液移取等。
一些新的分離技術的出現，如離子淌度技術，效率更高、也更為穩定，有望取代色譜技術解決色譜技術目前面臨的制約，加速質譜自動化發展。此外，透過簡化或放棄液相色譜分離過程（LC-MS/MS系統檢測層面）也可以提高系統的自動化程度，從而提高穩定性和檢測通量。除了發展更高整合度（即一體化裝置），質譜前處理自動化技術也在朝著更廣泛相容性（多技術融合）和智慧化升級（AI驅動）方向發展。
除了樣品前處理自動化技術的突破，還有諸多環節待進一步滿足自動化需求。如新型儀器維護技術的開發，例如自動清洗離子源、自動更換色譜柱等，以實現儀器維護的自動化；資料分析自動化技術的突破——開發新型資料分析技術，結合AI以實現資料分析的自動化等。
2、藥物研發領域現有痛點、市場需求及產業解決方案
● 傳統藥物研發實驗操作存在的諸多問題制約行業快速發展，自動化優勢顯著
傳統制藥實驗室操作繁瑣、樣本處理耗時，實驗結果重複性差，實驗室資料管理混亂、分析困難。自動化實驗室可以避免資源密集型勞動，減少人為誤差，提高實驗可重複性，助力藥物研發效率大幅提升。基於資訊軟體和智慧硬體的技術賦能，能夠提高實驗資料生成質量並進行分析管理，提高藥物研發成功率。
透過融合自動化系統與高階資料分析能力、機器學習能力，可實現實驗室流程持續最佳化的目標。最新一代自動化實驗室可以實現在人類和動物模型上同步進行試驗，在一定程度上解決部分細分子領域相關研發資料極度缺乏的痛點。
基於實驗室源源不斷產生的批次高質量研發資料，結合經過清洗的源於公開資料庫的大批次研究資料，可以透過AI技術實現快速發現新分子結構和作用靶點的目標，即人工智慧藥物研發（AIDD）。
AI在藥物研發各階段的應用
資料來源：公開資料，調研訪談，動脈智庫製圖
固體自動稱量加樣儀器研發難度大，針對未滿足的市場需求，包括優思泰科、正從科技、廣州標智未來等在內的國內企業結合其在精密機械設計、AI機器視覺等技術方面的能力，已經打造出多款國產自動化固體稱量裝置並且打破國外壟斷與專利封鎖。
然而，儘管國內外目前都研發出了不同稱量範圍和使用場景的自動化固體加樣裝置，但依然面臨很多挑戰，未來產業仍需要圍繞未滿足的市場需求開發出更為豐富的自動化固體藥劑稱量產品。固體處理方面亦存在定製性高，價格昂貴，購買力不足的問題。另外，在化學合成領域自動化程度也相對較低，合成涉及的樣品條件比較複雜，需要更加複雜的整合能力。
自動化固體稱量裝置的開發仍面臨諸多挑戰及較大升級空間
資料來源：公開資料整理，動脈智庫製圖
● 自動化技術高效賦能奈米抗體的篩選、合成與改造
奈米抗體（Nanobody, Nb）作為一種新型抗體分子，因其獨特的結構和性質，在藥物研發、疾病診斷和治療等領域展現出巨大的應用潛力。然而，傳統的奈米抗體研究方法存在週期長、操作繁瑣、成本高等侷限性，限制了納米抗體的研發和應用。結合AI技術，自動化為奈米抗體的高效篩選、合成、改造和檢測提供了有力支援，不僅幫助奈米抗體篩選更為高效準確，也使奈米抗體的合成與改造亦更加高效、便捷，在奈米抗體研究中的應用日益廣泛。
智慧自動化高通量奈米抗體篩選與研究研發
資料來源：公開資料
但自動化系統在奈米抗體研究中的應用還需要進一步探索和最佳化，以更好地滿足實際需求，自動化系統的複雜性和高成本亦需產業提供更優的解決方案。
● 自動化+AI賦能類器官藥篩，解決傳統構建非標化和質控問題
類器官（Organoids）與器官晶片（Organ-on-a-Chip）由於能夠高度模擬和再現人體生理環境和複雜反應，被視為顛覆藥物研發的核心仿生模型。這些技術不僅能有效提升藥物臨床療效預測準確度，加速實驗程序，以及降低藥物開發成本，更為AI模型提供了近乎人體真實環境的訓練資料，解決了傳統細胞模型（僅反映單層細胞特性）與動物實驗（種屬差異導致80%以上藥物毒性誤判）的“資料失真”瓶頸。
然而，傳統的類器官構建方法需要實驗室手工操作，耗時費力，且由於類器官本身的異質性和隨機性，類器官的培養還面臨著標準化和質控方面的挑戰。為了更大規模化和高效地培養類器官，包括黑玉科學、嘉士騰等在內的企業，充分融合AI、微流控與自動化技術，陸續推出多款類器官自動培養裝置，實現類器官實驗全流程自動化，一鍵式開展3D體外模型（類器官/類組裝體/血管化微組織器官）智慧孵育、均一化構建、即時成像觀測、AI輔助高通量藥物檢測與資料輸出等複雜操作流程。
整體而言，自動化、高通量的類器官培養裝置能夠推動類器官培養的標準化、提升產品重現性和一致性、提升通量並降低成本，而自動化的器官晶片操作裝置則能夠大幅降低下游客戶使用器官晶片的複雜程度以便於實現快速的推廣應用。類器官與器官晶片領域目前整體自動化程度仍然偏低，成型、實用且在價格上表現親民的相關儀器裝置仍待進一步開發。
● 期待更靈活、精細、穩定、合規，AI、機器視覺等降低執行錯誤率和操作門檻
目前實驗室自動化行業尚未出現龍頭公司，原因之一在於實驗室需求過於多樣化，單一一家公司很難開發出全套自動化裝置滿足各領域各場景的實驗室自動化裝置。
對於生物藥物研發領域的自動化裝置，產業提出了一些最佳化希冀：
包括加速推進自動化實驗室行業標準的制定、提升產品的穩定性、靈活性及精細操作能力，基於機器視覺等前沿技術升級自動化流程控制與裝置監控、故障排除等功能，降低裝置執行錯誤率，AI賦能提升裝置與研究員的高效互動，降低操作者門檻，或者更加符合操作人員的思維和習慣等等。
基於開源API和文件，使用RAG透過特定知識庫調整GPT語言模型，輸出精準Protocol
圖片來源：opentrons
其他待升級的功能，包括目前大部分的自動化工作還在微升級別，如何基於新技術路徑滿足客戶在納升操作層面的需求；如何補齊在裝置資料合規方面與進口產品的差異等等，都是國產裝置需要提升和努力的方向。
總體而言，對於實驗室自動化企業，基於商業化的考慮，必然優先滿足使用場景更為廣泛和使用頻次更高的大單品需求，其次才是細分場景下要求更具細的品類。
AI發展同樣道阻且長。生成式AI目前主要集中在人機互動層面的應用，要想在實驗室自動化領域實現更復雜的應用和功能無疑需要產業投入更多的精力，資源以及時間去開發。對於資源和精力有限的初創公司而言，需要根據自身優勢特點選擇佈局前沿技術的節奏和力度。部分有軟體/AI基因優勢的團隊，在AI方面的發力更多，以及一些體量較大的企業對AI有更為深度和積極的嘗試。對於大部分國內自動化裝置研發企業而言，客戶在裝置的穩定性、一致性、易用性等方面的需求，是他們的第一目標。
● 合成生物學領域現有痛點、市場需求及產業解決方案
由於合成生物學領域的研究對反應條件要求相對溫和，且主要涉及在液體內的反應，目前我國在移液領域的工業技術已經能夠很好適配實驗室相關需求，從不同實驗通量到不同試劑計量配比。
針對分子克隆、細胞培養、基因合成、菌株的篩選測試等可標準化的實驗環節目前產業已經形成了相關自動化解決方案，備受好評的產品系列包括培養基分裝、微生物檢測前處理、菌種分離、菌落挑選系統或裝置。包括鎂伽科技、玄刃科技、漢贊迪、迪比爾、曼森生物等在內的企業都圍繞合成生物學場景，推出了一系列優勢解決方案，以適配合成生物學研究的各種需求。
合成生物學中“設計-構建-測試-學習”的迴圈迭代，天然適配自動化與AI技術
圖片來源：公開資料
整體而言，在合成生物學的Build環節，因為能找到很多共同點，實現自動化相對容易；而Test環節由於測試/表徵方法的不同，則具有極大的不確定性，因此菌株測試自動化平臺的開發面臨更多挑戰。
● 基因測序領域現有痛點、市場需求及產業解決方案
近年來，NGS技術廣泛應用於臨床，但由於NGS檢測流程複雜，目前能夠完成相應複雜操作的訓練有素的人員實際上很短缺，自動化技術為NGS廣泛應用注入了新的活力。
制約NGS成熟應用和普及的關鍵因素之一是自動化程度低
資料來源：《臨床下一代測序的自動化與常規化專家共識》，動脈智庫製圖
從單機到流水線，近年來NGS自動化解決方案日益多元化。早年多以進口品牌為主，包括Hamilton、Beckman、Tecan等，後來國產品牌開始切入。
在NGS檢測流程中，建庫是NGS檢測流程中不可缺少但又最為複雜繁瑣的環節，建庫結果的好壞也直接影響測序質量。為實現建庫的自動化，國外諸如Tecan、貝克曼、羅氏、安捷倫、Opentrons都推出了自動建庫儀，國內諸如奧美泰克、耐優生物、奧盛、漢贊迪、麥迪克等在內的本土企業也都推出了優秀的自動建庫儀器。
面對不同場景客戶的“最後一公里”，各家企業則基於自身對於場景的深刻理解開發了各有優勢的自動建庫產品。如卡盒式自動建庫滿足靈活性需求。諸如思路迪、傑毅生物、邁基諾基因、華大智造等在內的企業都陸續推出了卡盒式自動建庫儀。
已上市的部分代表性卡盒式自動建庫儀
圖片來源：公開資料整理，動脈智庫製圖
NGS實驗流程
資料來源：健康守望角，動脈智庫製圖
在建庫後、上機測序前，通常還需要完成定量、均一化和pooling等關鍵步驟，若將建庫儀處理後的文庫轉移到其他裝置上進行，會增加流程的複雜性，並可能引入新的誤差。圍繞這一需求，包括柏炬科技、耐優生物、漢贊迪、奧美泰克等在內的企業陸續推出了集成核酸定量功能的自動化建庫儀器。
已上市的部分具有核酸定量功能的代表性自動建庫儀
圖片來源：公開資料整理，動脈智庫製圖
測序最理想的形態：“樣本進、結果出”，即實現核酸提取、建庫、測序和分析一體，國內外亦有不少廠商已經實現了這一點，未來的發展趨勢是進一步微型化。
不過，由於NGS的應用極為廣泛/複雜，不同的應用領域和使用者群體對於自動化的需求存在著顯著的差異，不同的使用者群體和業務需求對自動化技術的應用提出了各自獨特的要求和期望，因此在NGS邁向最終理想形態的路上，必然會衍生一系列豐富的自動化測序產品。
諸多環節自動化升級仍待最佳化，如自動化建庫儀在靈活性與高相容性適應多專案之間的平衡；自動建庫儀熒光定量模組的準確度提升以及與控制系統的無縫整合；核酸提取純化和建庫方面，進一步提高在質檢、雜交和洗脫試劑及耗材準備等方面的自動化水平；pooling環節進一步滿足時效性，多樣本混樣，多體積、亂序移液；對樣本採集、處理、文庫製備到測序過程中的各環節交叉汙染率的控制等等。國產廠商基於與國內客戶本土高效協作的優勢可搶佔市場機遇。
最終，一款優秀自動化裝置的開發，不單單是儀器開發商扮演主要角色，涉及產業多方的配合，比如與上游供應商、下游客戶以及試劑耗材軟體等領域的企業的共同協作與努力。唯有深入洞察客戶的需求，才能確保技術的應用最大限度地契合客戶的實際需要。不同自動化裝置企業之間，可以探索合作，邁向共贏。
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報告特別鳴謝（按調研訪談順序）：
程浩-盛山資本合夥人，孔令赫-中平資本投資副總裁，曲志虎-英矽智慧自動化實驗室負責人，張娜-漢贊迪營運長，駱俊魁-耐優生物創始人以及其他未具名的企業及投資人
*封面圖片來源：123rf
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