实验室机器人技术的启发式方法及其未来走向本文需与很多人交流以下是为本文贡献想法的人员名单希望没有遗漏排名随机Lachlan MunroeDTU Biosustain 自动化主管、Max HodakScience 首席执行官前 Transcriptic 创始人、D.J. KleinbaumEmerald Cloud Labs 首席执行官、Keoni Gandall前 Trilobio 创始人、Cristian PonceTetsuwan Scientific 首席执行官、Brontë KolarZeon Systems 首席执行官、Jason KellyGinkgo Bioworks 首席执行官、Jun Axup PenmanE11 Bio 首席运营官、Nish Bhat现任风险投资人前 Color 联合创始人、Amulya Garimella麻省理工学院博士生、Shelby NewsadCompound 风险投资人、Michelle LeeMedra 首席执行官、Charles YangRenaissance Philanthropy 研究员、Chase Armer哥伦比亚大学博士生、Ben Ray现任创始人前 Retro Biosciences 自动化工程师以及 Jake FealaFlagship Pioneering 创业项目负责人。文章结构1. 引言2. 实验室机器人技术的启发式方法1. 有箱式机器人也有臂式机器人2. 大多数实验室实验方案都可以自动化但往往不值得这么做3. 可以通过改进转换层、硬件层或智能层来提升实验室机器人技术4. 所有道路都通向 Transcriptic3. 结论引言我从未在湿实验室工作过最接近的经历是本科第一学期在神经刺激研究小组待了 4 个月。每天早上 9 点我起床走到实验室将电线插入大鼠脑部手术植入端口该端口连接环绕其迷走神经的金属环然后把大鼠放入斯金纳箱。接下来几小时大鼠被迫区分十几种不同声音同时神经受电击。虽据说这对大鼠不痛苦但它们显然对处境不满意。当一只异常好动的大鼠扯出头骨上的端口系统后我在实验室的工作结束了。这段经历糟糕且不能等同于真正的湿实验室工作因为没让我学会 r/labrats 子版块常用行话。我提及缺乏相关背景是因这对理解实验室自动化领域不利我容易被误导。在生物学其他领域我已建立思维框架能对神经技术、毒理学预测等领域的夸大说法保持警惕。但实验室机器人技术让我摸不着头脑因理解它需了解实验室实际情况而我并不了解。缺乏实际知识我就像乡村集市上的乡巴佬易被推销员的神奇盒子吸引。人们展示机器人忙碌场景我会惊叹但也意识到自己易被误导所以一直避免发表看法。这篇文章是我弥补不足的尝试将为你解释通过与该领域许多人交流获得的启发式方法虽不全面但涵盖了一些主流观点。实验室机器人技术的启发式方法有箱式机器人也有臂式机器人这部分内容可能显而易见但为后续文章打下基础。若你对实验室自动化领域已有大致了解可跳过。自动化领域存在箱式设备它们是“成熟技术”早已成为许多实验室的标配。以液体处理仪为例它能将液体从一个地方转移到另一个地方可精确重复操作而人类手动操作易厌烦。这些操作需编程虽麻烦但编写好脚本后可完美运行。一台价值 4 万至 10 万美元的液体处理仪通常被称为 “Hamilton”。液体在生物学中很重要以药物筛选实验为例若手动操作易出错而自动化在这种情况下可能有用。还有许多其他类型的箱式设备如自动染色仪、酶标仪等。箱式设备可以嵌套代表了实验室工作流程的清晰部分是可参数化任务的横截面。许多公司生产箱式设备说明其生态系统已成熟、整合且稳定。然而箱式设备存在问题它们与外界隔绝每个箱式设备像孤岛对周围环境一无所知。这会限制“自动化实验室”的生产力一个实际实验需一系列箱式设备组合必须有人或物在它们之间转移材料。扩展箱式设备会陷入复杂境地这时可考虑用机器人中介连接箱式设备于是我们独立发明了实验室机器人技术研究中的“臂式”路线。用臂式机器人和调度软件连接多个箱式设备产生的系统通常被称为“工作单元”。臂式机器人受益于多个行业的联合研发努力其底层硬件正在得到改进。实验室自动化领域常用的 UR5 臂式机器人有 6 个自由度工作半径约 850 毫米负载能力 5 千克价格在 2.5 万至 3.5 万美元之间。给它装上必要夹具能实现多种功能想象空间很大。但如果这一切可行为什么实验室还有人类呢为什么不把所有工作都外包给机器人手臂和箱式设备呢大多数实验室实验方案都可以自动化但往往不值得这么做与大语言模型讨论实验室机器人技术会发现它们对该行业悲观我认同这一观点因为与我看到的情况相符。例如在资金雄厚的生物初创公司实验室常出现有巨大液体处理仪却没人使用的情况。使用液体处理仪过程复杂需定义实验方案、液体类别进行实际物理设置且机器可能出现故障。Hamilton 公司提供相关研讨会费用在 3500 至 5000 美元之间。与手动移液相比使用液体处理仪很麻烦。手动移液时训练有素的研究人员操作可能只需 15 秒召集足够多研究人员可提高工作效率很多时候这是更有效、经济的选择。但如果一项任务值得自动化实现起来并不困难。与自动化工程师交流可知普通湿实验室中的几乎所有工作都可能实现自动化调整实验方案通常是“几个小时内可以解决”的问题处理奇怪实验方案可能需几周。问题在于大多数实验方案的运行次数不足以证明前期投入的合理性。假设一名自动化工程师调整新实验方案需 40 小时每小时综合成本 100 美元若运行 1 万次每次成本仅 0.4 美元若只运行 50 次每次设置成本达 80 美元这时人工完成更合适。大多数实验室中的大多数实验方案属于运行次数少的情况研究本质是探索性的很多研究团队的实验种类繁多或工作是迭代式的。那么如何实现高度自动化的世界呢可以通过改进转换层、硬件层或智能层来提升实验室机器人技术对于该领域的人来说答案是降低与机器人系统交互的启动成本但对于如何实现人们观点不同形成了三个思想阵营。第一个阵营提出在人类需求和机器能力之间创建更好的转换层有 Synthace、Briefly Bio 和 Tetsuwan Scientific 三家初创公司持有这种观点。Synthace 开发了 Antha 编程语言用其编写的实验方案可在多种设备上运行Briefly Bio 最初是科学家和自动化工程师之间的桥梁后来扩大业务范围Tetsuwan 抽象层次更高用户通过描述高级操作定义实验它会编译成适合机器人运行的代码。第二个阵营认为物理基础设施很重要代表公司有 Automata 和 Ginkgo Bioworks。Automata 是垂直整合的实验室自动化平台其 LINQ 实验台可安装到现有实验室空间Ginkgo 推广可重构自动化推车RACRAC 最初由 Zymergen 创建后来被 Ginkgo 收购Ginkgo 还通过与 OpenAI 合作展示了其以硬件为中心的特点。第三个阵营认为未来在于为现有系统增加更高程度的智能相关公司有 Medra 和 Zeon Systems。Medra 认为机器人内置智能可使转换更容易还能进行错误恢复等Zeon Systems 认为智能可弥补廉价硬件的不足让更多实验室负担得起自动化。哪个阵营是正确的呢最全面的观点是它们都有道理成功的公司将是能识别特定时刻对特定客户而言关键限制因素的公司。转换层阵营处理问题最为务实能降低自动化实验方案的启动成本。虽然前沿大语言模型可能会带来威胁但我认为这种情况不会发生。硬件阵营的产品昂贵、高度垂直整合虽能为达到规模门槛的组织提供更好的自动化解决方案但提高了门槛。不过它们针对的是大型制药公司和工业生物技术集团从长远看可能间接实现自动化的普及。智能阵营有独特魅力其理念有近期和远期版本。近期版本关注感知和错误恢复似乎接近实现远期版本更为宏大但根据交流情况这个未来还很遥远。需要注意的是这些公司并非只坚持一个理念它们对每个阵营都持开放态度且几乎都计划最终涉足其他领域。那么这些公司是如何盈利的呢所有道路都通向 Transcriptic进化生物学中有“蟹化”现象自然界不断偶然进化出螃蟹。我认为实验室机器人技术领域也有类似现象每个初创公司都会趋向于相同的模式即成为 Transcriptic。
实验室机器人技术的启发式方法及其未来走向本文需与很多人交流以下是为本文贡献想法的人员名单希望没有遗漏排名随机Lachlan MunroeDTU Biosustain 自动化主管、Max HodakScience 首席执行官前 Transcriptic 创始人、D.J. KleinbaumEmerald Cloud Labs 首席执行官、Keoni Gandall前 Trilobio 创始人、Cristian PonceTetsuwan Scientific 首席执行官、Brontë KolarZeon Systems 首席执行官、Jason KellyGinkgo Bioworks 首席执行官、Jun Axup PenmanE11 Bio 首席运营官、Nish Bhat现任风险投资人前 Color 联合创始人、Amulya Garimella麻省理工学院博士生、Shelby NewsadCompound 风险投资人、Michelle LeeMedra 首席执行官、Charles YangRenaissance Philanthropy 研究员、Chase Armer哥伦比亚大学博士生、Ben Ray现任创始人前 Retro Biosciences 自动化工程师以及 Jake FealaFlagship Pioneering 创业项目负责人。文章结构1. 引言2. 实验室机器人技术的启发式方法1. 有箱式机器人也有臂式机器人2. 大多数实验室实验方案都可以自动化但往往不值得这么做3. 可以通过改进转换层、硬件层或智能层来提升实验室机器人技术4. 所有道路都通向 Transcriptic3. 结论引言我从未在湿实验室工作过最接近的经历是本科第一学期在神经刺激研究小组待了 4 个月。每天早上 9 点我起床走到实验室将电线插入大鼠脑部手术植入端口该端口连接环绕其迷走神经的金属环然后把大鼠放入斯金纳箱。接下来几小时大鼠被迫区分十几种不同声音同时神经受电击。虽据说这对大鼠不痛苦但它们显然对处境不满意。当一只异常好动的大鼠扯出头骨上的端口系统后我在实验室的工作结束了。这段经历糟糕且不能等同于真正的湿实验室工作因为没让我学会 r/labrats 子版块常用行话。我提及缺乏相关背景是因这对理解实验室自动化领域不利我容易被误导。在生物学其他领域我已建立思维框架能对神经技术、毒理学预测等领域的夸大说法保持警惕。但实验室机器人技术让我摸不着头脑因理解它需了解实验室实际情况而我并不了解。缺乏实际知识我就像乡村集市上的乡巴佬易被推销员的神奇盒子吸引。人们展示机器人忙碌场景我会惊叹但也意识到自己易被误导所以一直避免发表看法。这篇文章是我弥补不足的尝试将为你解释通过与该领域许多人交流获得的启发式方法虽不全面但涵盖了一些主流观点。实验室机器人技术的启发式方法有箱式机器人也有臂式机器人这部分内容可能显而易见但为后续文章打下基础。若你对实验室自动化领域已有大致了解可跳过。自动化领域存在箱式设备它们是“成熟技术”早已成为许多实验室的标配。以液体处理仪为例它能将液体从一个地方转移到另一个地方可精确重复操作而人类手动操作易厌烦。这些操作需编程虽麻烦但编写好脚本后可完美运行。一台价值 4 万至 10 万美元的液体处理仪通常被称为 “Hamilton”。液体在生物学中很重要以药物筛选实验为例若手动操作易出错而自动化在这种情况下可能有用。还有许多其他类型的箱式设备如自动染色仪、酶标仪等。箱式设备可以嵌套代表了实验室工作流程的清晰部分是可参数化任务的横截面。许多公司生产箱式设备说明其生态系统已成熟、整合且稳定。然而箱式设备存在问题它们与外界隔绝每个箱式设备像孤岛对周围环境一无所知。这会限制“自动化实验室”的生产力一个实际实验需一系列箱式设备组合必须有人或物在它们之间转移材料。扩展箱式设备会陷入复杂境地这时可考虑用机器人中介连接箱式设备于是我们独立发明了实验室机器人技术研究中的“臂式”路线。用臂式机器人和调度软件连接多个箱式设备产生的系统通常被称为“工作单元”。臂式机器人受益于多个行业的联合研发努力其底层硬件正在得到改进。实验室自动化领域常用的 UR5 臂式机器人有 6 个自由度工作半径约 850 毫米负载能力 5 千克价格在 2.5 万至 3.5 万美元之间。给它装上必要夹具能实现多种功能想象空间很大。但如果这一切可行为什么实验室还有人类呢为什么不把所有工作都外包给机器人手臂和箱式设备呢大多数实验室实验方案都可以自动化但往往不值得这么做与大语言模型讨论实验室机器人技术会发现它们对该行业悲观我认同这一观点因为与我看到的情况相符。例如在资金雄厚的生物初创公司实验室常出现有巨大液体处理仪却没人使用的情况。使用液体处理仪过程复杂需定义实验方案、液体类别进行实际物理设置且机器可能出现故障。Hamilton 公司提供相关研讨会费用在 3500 至 5000 美元之间。与手动移液相比使用液体处理仪很麻烦。手动移液时训练有素的研究人员操作可能只需 15 秒召集足够多研究人员可提高工作效率很多时候这是更有效、经济的选择。但如果一项任务值得自动化实现起来并不困难。与自动化工程师交流可知普通湿实验室中的几乎所有工作都可能实现自动化调整实验方案通常是“几个小时内可以解决”的问题处理奇怪实验方案可能需几周。问题在于大多数实验方案的运行次数不足以证明前期投入的合理性。假设一名自动化工程师调整新实验方案需 40 小时每小时综合成本 100 美元若运行 1 万次每次成本仅 0.4 美元若只运行 50 次每次设置成本达 80 美元这时人工完成更合适。大多数实验室中的大多数实验方案属于运行次数少的情况研究本质是探索性的很多研究团队的实验种类繁多或工作是迭代式的。那么如何实现高度自动化的世界呢可以通过改进转换层、硬件层或智能层来提升实验室机器人技术对于该领域的人来说答案是降低与机器人系统交互的启动成本但对于如何实现人们观点不同形成了三个思想阵营。第一个阵营提出在人类需求和机器能力之间创建更好的转换层有 Synthace、Briefly Bio 和 Tetsuwan Scientific 三家初创公司持有这种观点。Synthace 开发了 Antha 编程语言用其编写的实验方案可在多种设备上运行Briefly Bio 最初是科学家和自动化工程师之间的桥梁后来扩大业务范围Tetsuwan 抽象层次更高用户通过描述高级操作定义实验它会编译成适合机器人运行的代码。第二个阵营认为物理基础设施很重要代表公司有 Automata 和 Ginkgo Bioworks。Automata 是垂直整合的实验室自动化平台其 LINQ 实验台可安装到现有实验室空间Ginkgo 推广可重构自动化推车RACRAC 最初由 Zymergen 创建后来被 Ginkgo 收购Ginkgo 还通过与 OpenAI 合作展示了其以硬件为中心的特点。第三个阵营认为未来在于为现有系统增加更高程度的智能相关公司有 Medra 和 Zeon Systems。Medra 认为机器人内置智能可使转换更容易还能进行错误恢复等Zeon Systems 认为智能可弥补廉价硬件的不足让更多实验室负担得起自动化。哪个阵营是正确的呢最全面的观点是它们都有道理成功的公司将是能识别特定时刻对特定客户而言关键限制因素的公司。转换层阵营处理问题最为务实能降低自动化实验方案的启动成本。虽然前沿大语言模型可能会带来威胁但我认为这种情况不会发生。硬件阵营的产品昂贵、高度垂直整合虽能为达到规模门槛的组织提供更好的自动化解决方案但提高了门槛。不过它们针对的是大型制药公司和工业生物技术集团从长远看可能间接实现自动化的普及。智能阵营有独特魅力其理念有近期和远期版本。近期版本关注感知和错误恢复似乎接近实现远期版本更为宏大但根据交流情况这个未来还很遥远。需要注意的是这些公司并非只坚持一个理念它们对每个阵营都持开放态度且几乎都计划最终涉足其他领域。那么这些公司是如何盈利的呢所有道路都通向 Transcriptic进化生物学中有“蟹化”现象自然界不断偶然进化出螃蟹。我认为实验室机器人技术领域也有类似现象每个初创公司都会趋向于相同的模式即成为 Transcriptic。
