就在今天，AI机器人初创Medra正式发布美国规模最大的AI全自动自主实验室ML001。
这座实验室不到90天建成，占地3.8万平方英尺，配备数百台机器人，全天候不间断运行。
结合现在的Agent+自动化实验室技术，公司提出了“物理AI科学家”的全新概念。
平台完整覆盖设计—制备—测试—分析全科研闭环：从提出科学假设、设计实验方案、开展科学逻辑推演，到落地实体实验操作，全部流程均可在同一体系内自主完成。
该公司已与基因泰克等企业达成落地合作，业务覆盖抗体研发、蛋白质工程、基因编辑、基因组学、细胞生物学等多个领域。
当AI能够自己完成所有科研工作，人类科学正在被彻底改写。
实验室，该更新了
当前AI+药物研发，软件远远超过了硬件。
例如，AlphaFold2近几年来已经更新到了第四代AlphaFold4，能够快速涉及分子，但设计出的分子还办法快速过验证。
尤其是，标准的实验室自动化设备，已经存在了二十年，API和任务界面都很过时。科学家工作台上只有大约5%的仪器属于“可自动化”类别。
但如今大模型只解决了预测问题，但仍然没能提升实验速度。
利用计算机视觉技术、大模型和自动化，Medra的物理AI科学家们有望在生物技术任务中将整体自动化比例从5%提升到75%。
与一般实验室设备不同，Medra的物理AI科学家能够直接操作实验室中绝大多数标准商用仪器，核心突破在于不依赖于仪器厂商的官方接口或授权。
Medra的物理AI科学家大致分为两层：物理层和模型层。
第一层是物理机械臂，每一张实验台都装了摄像头，还有九个传感器全程监控机械臂的操作。传感器能精准记录移液枪头的倾斜角度、插入有多深、试剂加了多久，全部数据都是自动记录的。
传统实验室里，很多操作靠经验和手感。资深科研人员靠长年累月摸索出做事的直觉和窍门，可一旦人离职，这些隐性经验就跟着消失了，没人留存下来。
而 Medra 这套传感系统，是业内为数不多能把这些细微实验细节全部保存下来的工具，并且自主加以学习。
第二层是人工智能科学家：它能够自动读取实验数据、找出问题并给出优化办法，还能直接修改实验操作流程。
创始人举了一个例子：有家客户的实验中检测抗体能不能和目标蛋白结合，最后结果完全无效，抗体完全没有结合成功。
这套 AI 助手精准锁定了两种可能的问题原因，专门设计了对照测试，建议在实验流程里，增加一步涡旋震荡操作。优化调整之后，实验结合率直接从0，提升到了70%以上。
更重要的是，定制化能力，才是Medra最核心的竞争优势。
公司表示，超过85%的客户提出的都是Medra以前从没接触过的全新需求。
因为它的软件和硬件底层框架统一通用，不管是一套设备，还是上百套设备切换配置，都不用大规模重新改造搭建。
短短三个月时间，Medra从零起步已经落地上线了一百台用于抗体结合实验的机械臂设备。
华人科学家创办，主要面向两类客户
ML001 实验室当前主要服务两类客户。
对于当下正在研发下一代生物领域基础大模型的团队而言，ML001 就是一座数据工厂。
它为科研领域提供了AI提供了训练迭代闭环，且合作方无需自建湿实验室。
而对于计划搭建自有自动化实验室的药企来说，ML001 希望提供一套成熟范本：直观展示可落地的建设标准，这套系统的复刻搭建效率，远超全球同类项目。
MedraAI成立于2020年，目标是打造由人工智能驱动的机器人，比人类更快更好地执行实验室任务。
创始人兼首席执行官Michelle Lee博士是斯坦福大学的机器人学博士，曾在马斯克的spaceX实习。
图：Michelle Lee
她本来毕业后可以进入纽约大学的助理教授，却毅然选择创业。
Lee在台湾长大，十四岁时来到美国，她的家族从事化学工程工作，这也是为什么她进入了AI机器人实验室领域。
公司已经融了两轮，包括1100万美种子轮和5200万美元A轮，总融资达到6300万美元（约合人民币4.4亿元）。
背后投资阵容也非常强大，包括Arc Institute 联合创始人Patrick Hsu，以及前 GitHub CEO Nat Friedman，Facebook的知名投资人Ali Partovi旗下风险投资基金Neo和Lux Capital等。
去年，Medra只有15名员工。现在公司已经大幅增至45人，并且拥有了一个机器人军团。
值得注意的是，Medra选择购买而非制造其机械臂，来源于供应丰田工厂的同一制造商。该公司的核心价值在于软件，能够教会现成的机械臂执行各种任务。
国内也有不少公司押注AI自主实验室赛道，例如英矽智能的LifeStar1机器人实验室；晶泰科技有超过10000平方米机器人实验室，部署超200台自动化工作站；津渡生科打造了全球首个一站式生物科研平台 BioFord，已落地大湾区某重点实验室，大大缩短科研周期。
当大模型跳出虚拟推演、真正走进物理实验室，物理 AI 科学家正在补上生物医药研发关键的一环。
人机科研的时代已然拐点将至，一场席卷全球生物与制药领域的底层革命，才刚刚拉开序幕。
—The End—
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