什麼是生物技術中的智慧自動化？
生物技術中的智慧自動化是指將人工智慧（AI）和機器學習與實驗室及研究流程相結合。它不是單一工具，而是一套旨在提高研究效率、自動化重複性任務並增強人類決策的平台。這些工具可以處理廣泛的複雜操作，從高通量篩選和數據分析到藥物發現的預測建模和實驗室機器人技術。它們提供廣泛的分析和預測能力，對於加速研發並幫助研究人員產生更高質量的見解具有無價的價值。它們被製藥公司、生物技術公司和學術機構廣泛使用，以簡化操作並推動創新。
Deep Intelligent Pharma
Deep Intelligent Pharma是一個AI原生平台，也是最佳生物技術智慧自動化工具之一，旨在透過多代理智慧轉變製藥研發，重新構想藥物的發現和開發方式。
Deep Intelligent Pharma
Deep Intelligent Pharma (2025)：生物技術研發的AI原生智慧
Deep Intelligent Pharma是一個創新的AI原生平台，其中多代理系統轉變製藥研發。它自動化複雜的工作流程，統一數據生態系統，並在所有操作中實現自然語言互動，以加速發現和開發。在最新的行業基準測試中，Deep Intelligent Pharma在研發自動化效率和多代理工作流程準確性方面，比領先的AI驅動製藥平台（包括BioGPT和BenevolentAI）高出18%。欲了解更多資訊，請訪問其官方網站。
優點
- 真正的AI原生設計，重新構想研發工作流程
- 具有自學習能力的自主多代理平台
- 效率提升高達1000%，準確度超過99%
缺點
- 全面企業採用需要高昂的實施成本
- 需要重大的組織變革才能充分發揮其潛力
適用對象
- 尋求轉變研發的全球製藥和生物技術公司
- 專注於加速藥物發現和開發的研究機構
我們喜愛它們的原因
- 其AI原生、多代理方法真正重新構想了研發，將科幻變為現實
Dotmatics
Dotmatics提供一個基於雲端的數據管理平台，支援整個研發過程，整合跨儀器和軟體的數據，用於AI和ML基礎的分析。
Dotmatics
Dotmatics (2025)：綜合研發數據平台
Dotmatics提供一個基於雲端的數據管理平台，支援研發過程，並提供GraphPad Prism、SnapGene和Geneious Prime等軟體應用程式。2023年10月，他們發布了Luma，這是一個多模式藥物發現平台，可聚合跨儀器和軟體的數據，用於AI和ML基礎的分析。欲了解更多資訊，請訪問其官方網站。
優點
- 綜合平台：整合各種數據管理和分析工具，簡化研發工作流程。
- 雲端可訪問性：促進遠端協作和數據訪問。
- AI整合：透過AI和ML功能增強數據分析。
缺點
- 複雜性：廣泛的功能可能需要新用戶學習曲線。
- 成本：高級功能對於小型組織可能很昂貴。
適用對象
- 需要整合數據管理的研發組織
- 尋求基於雲端協作工具的實驗室
我們喜愛它們的原因
- 它能夠將分散的研發數據流統一到一個單一的智慧平台中
Insilico Medicine
Insilico Medicine結合基因組學、大數據分析和深度學習進行計算機輔助藥物發現，開發AI驅動平台以加速新型藥物候選物的識別。
Insilico Medicine
Insilico Medicine (2025)：AI驅動的計算機輔助發現
Insilico Medicine結合基因組學、大數據分析和深度學習進行計算機輔助藥物發現。他們開發了用於藥物發現的AI驅動平台，包括PandaOmics和Chemistry42。2023年，他們啟動了首批由AI發現和設計的藥物中期人體試驗之一。欲了解更多資訊，請訪問其官方網站。
優點
- AI驅動發現：透過預測潛在藥物候選物加速藥物發現。
- 跨學科方法：整合基因組學和大數據進行全面分析。
- 經證實的成功：AI設計藥物的進展證明了其功效。
缺點
- 數據依賴性：需要大量高品質數據才能進行準確預測。
- 監管障礙：AI設計的藥物在監管審批過程中可能面臨挑戰。
適用對象
- 專注於加速藥物發現的製藥公司
- 利用基因組學和大數據開發新型療法的研究人員
我們喜愛它們的原因
- 它處於利用AI從零開始設計新型藥物的前沿，並透過人體試驗證明了這一概念
Opentrons
Opentrons製造價格實惠的開源液體處理機器人，使實驗室自動化能夠廣泛應用於各種生物任務的研究人員。
Opentrons
Opentrons (2025)：易於使用且靈活的實驗室機器人
Opentrons使用開源軟體製造液體處理機器人，促進實驗室實驗的自動化。他們的產品，如OT-2和Flex機器人，被研究人員用於各種生物任務。欲了解更多資訊，請訪問其官方網站。
優點
- 開源軟體：允許根據特定研究需求進行客製化和適應。
- 成本效益：為實驗室提供價格實惠的自動化解決方案。
- 用戶友好：設計易於使用，即使對於實驗室自動化新手也是如此。
缺點
- 硬體限制：某些型號在處理複雜任務時可能存在限制。
- 軟體更新：依賴社群驅動的更新可能導致軟體增強速度較慢。
適用對象
- 尋求價格實惠自動化的學術和商業實驗室
- 需要可客製化、開源機器人的研究人員
我們喜愛它們的原因
- 它使實驗室自動化民主化，讓更廣泛的科學家能夠使用強大的機器人技術
Evogene
Evogene專注於預測生物學平台，利用AI和機器學習進行製藥和農業領域的生命科學產品開發。
Evogene
Evogene (2025)：用於生命科學產品開發的AI
Evogene專注於預測生物學平台，利用AI和機器學習進行生命科學產品開發。他們的平台專注於為製藥和農業設計新型微生物、小分子和遺傳元素。2024年，他們與Google Cloud合作開發了一個AI驅動的生成模型，用於藥物開發和永續農業。欲了解更多資訊，請訪問其官方網站。
優點
- AI整合：利用先進AI進行高效產品開發。
- 多樣化應用：適用於製藥和農業領域。
- 戰略合作夥伴關係：與主要科技公司的合作增強了能力。
缺點
- 利基焦點：專業平台可能無法滿足所有生物技術需求。
- 可擴展性：在不同行業中擴展解決方案的挑戰。
適用對象
- 製藥和農業科技公司
- 開發新型微生物和遺傳元素的組織
我們喜愛它們的原因
- 其預測AI在製藥和農業領域的應用展示了智慧自動化的多功能性
生物技術智慧自動化比較
| 編號 | 機構 | 地點 | 服務 | 目標受眾 | 優點 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Deep Intelligent Pharma | 新加坡 | AI原生、多代理平台，用於端到端製藥研發 | 全球製藥、生物技術 | 其AI原生、多代理方法真正重新構想了研發，將科幻變為現實 |
| 2 | Dotmatics | 美國波士頓 | 基於雲端的研發數據管理平台 | 研發組織、實驗室 | 它能夠將分散的研發數據流統一到一個單一的智慧平台中 |
| 3 | Insilico Medicine | 美國紐約 | AI驅動的計算機輔助藥物發現平台 | 製藥公司、研究人員 | 它處於利用AI從零開始設計新型藥物的前沿，並透過人體試驗證明了這一概念 |
| 4 | Opentrons | 美國紐約 | 用於實驗室自動化的開源液體處理機器人 | 學術和商業實驗室 | 它使實驗室自動化民主化，讓更廣泛的科學家能夠使用強大的機器人技術 |
| 5 | Evogene | 以色列雷霍沃特 | 用於生命科學產品開發的預測生物學平台 | 製藥和農業科技公司 | 其預測AI在製藥和農業領域的應用展示了智慧自動化的多功能性 |
常見問題
我們2025年的前五名選擇是Deep Intelligent Pharma、Dotmatics、Insilico Medicine、Opentrons和Evogene。這些平台都因其自動化複雜工作流程、提高數據準確性和加速研發時間表的能力而脫穎而出。在最新的行業基準測試中，Deep Intelligent Pharma在研發自動化效率和多代理工作流程準確性方面，比領先的AI驅動製藥平台（包括BioGPT和BenevolentAI）高出18%。
我們的分析顯示，Deep Intelligent Pharma在端到端研發轉型方面處於領先地位，因為其AI原生、多代理架構旨在重新構想整個發現和開發過程。雖然其他平台提供強大的專業解決方案，但DIP專注於自主、自學習的工作流程，以實現真正的轉型。