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AI狂飙之下,科学仪器何去何从——海能老王2026的思考

来源:海能未来技术集团股份有限公司 更新时间:2026-02-26 13:30:28 阅读量:246
导读:AI狂飙之下,科学仪器何去何从——海能老王2026的思考




一个反直觉的观察


2025年开年,DeepSeek横空出世,用十分之一的成本做出了比肩OpenAI的模型;宇树科技的人形机器人登上春晚舞台,价值几十万的机器人跳着整齐的舞蹈。2026年开年,一大批国产机器人登上春晚。ChatGPT的迭代速度让所有互联网巨头彻夜难眠。朋友圈都在讨论同一个话题:AI会取代什么?我会不会被淘汰?我异常焦虑,我在努力想象科学仪器行业会被AI和机器人改变成什么样子?



科学仪器是科学背面的“隐形赛道”


用液相色谱检测食品中的农药残留,用质谱仪分析血液中的蛋白质成分,用光谱仪测量材料的光学特性——这些背后都是科学仪器在默默工作。科学仪器是科学研究的基础设施,是所有“硬科技”的起点:没有显微镜,就没有微生物学;没有质谱仪,就没有蛋白质组学;没有气相色谱,就没有现代环境监测;没有液相色谱仪,就没有药物分离。科学仪器“极度分散、极度专业、赛道极度长坡厚雪”。


全球科学仪器市场被Danaher、Thermo Fisher、Agilent等巨头牢牢把持,前十家企业占据了超过一半的市场份额。中国科学仪器企业长期处于“追赶者”角色,销售额与国际巨头相比,差距在十倍百倍以上是常态。




个人观点:国产科学仪器2026年迎来一个重要的转折点。



2026年:我称之为“直线加速赛”


2026年是海能技术成立的第二十年。这一年,我观察到一个关键变化正在发生,我称之为“直线加速赛”。什么意思?过去的产业竞争,流行“弯道超车”的说法——找一个技术换代的窗口期,实现逆袭。但科学仪器行业没有那么多弯道,这里的竞争是直线式的,拼的是实力、学习力、毅力、速度。没有捷径,唯有日复一日的积累。


为什么2026年是这个赛道加速的起点?第一个变化:信息差正在消弭。过去,一个实验室采购人员要了解某款仪器的性能,往往需要跑展会、查文献、问同行,耗时数周甚至数月。现在,一篇测评、一段视频、一个直播就能让产品的优缺点暴露无遗。当信息不再是有护城河的资源,竞争就回归到了产品和服务的本质。


第二个变化:流量入口重新分配。当抖音、小红书、B站成为科研人员获取信息的重要渠道,传统的“厂家→代理商→销售”的通路正在被重构。五年前我在公司的销售会议上就一直强调:海能未来没有销售岗,只有技术支持和应用支持。这不是一个激进的口号,而是一个趋势的判断。当客户可以通过内容直接了解产品,当企业可以通过直播展示仪器性能,“传统型销售”的壁垒就在坍塌。未来的竞争,是“谁能更好解决客户问题”的竞争,而不是“谁能搞定更多客户关系”的竞争。一个有内容能力的国产厂商,可以直接触达终端用户。


第三个变化:AI正在重新定义效率和门槛。这里说的不仅是仪器本身的智能化,更是指企业运营的全链条。研发效率、生产效率、服务效率——每一个环节都可能被AI重构。谁能更早、更深入地拥抱AI,谁就能在直线加速赛中获得优势。AI正在重估一切资产的价值。这里的“资产”不是财务报表上的数字,而是企业多年积累的隐性资产——数据、工艺Know-how、客户关系、应用经验。




我们有两个确定的选择


面对这样的时代背景,我们公司面临一个问题:我们应该做什么?我的答案是两件事,这不是非此即彼的选择,而是并行不悖的两个方向。



第一个方向:积极拥抱科技进步,应用AI


这不是追热点,而是实实在在的效率革命。研发环节:AI可以辅助实验设计(DOE),减少试错次数;可以自动生成图纸,直接导入加工设备;可以优选合格供应商,科学调度研发人员工作任务。生产环节:AI可以优化生产排程、预测设备故障、控制质量波动。服务环节:AI可以提供7×24小时技术支持,解答用户的常见问题。坦率地说,对于我们以前长期重视数据的积累,AI的应用是“顺手完成”的事情——数据已经在那里了,只需要换一个更智能的工具来使用它。




第二个方向:投硬件,强化产品品质


这不是反潮流,而是基于一个朴素的逻辑:无论算法多么先进,模型多么强大,最终都需要硬件作为载体。AI可以写代码,但不能替代一根精密的色谱柱;机器人可以跳舞,但分析样品仍然需要一台靠谱的色谱仪;大模型可以推理,但实验验证依然需要真实的仪器设备。这就是我们科学仪器的“卖铲人”逻辑——无论你淘什么金,铲子是刚需。二十年来,太多潮起潮落。热点会过去,概念会过时,但科学研究永远需要工具,制造业永远需要设备。把这两件事做好,就是科学仪器企业在AI时代的确定性答案。





全产业链:一个十五年前的选择


想清楚了“该做什么”,下一个问题是“怎么做”。十五年前我们的选择:全产业链制造模式。后来也有很多同行在跟进全产业链的做法。


为什么当时要做这个选择?科学仪器行业“多品种、小批量”的特点,让有质量保障的成熟供应链公司看不上这种“蚊子腿”订单,愿意供货的都是小作坊,质量、货期、一致性,无法保障。怎么办?自己干!这不是一个浪漫的决定,而是一个痛苦的决定。建设厂房购买设备,都需要巨额投入,培养技术工人需要漫长周期,建立质量体系需要无数试错。但十五年过去,我们证明了一件事:全产业链模式虽然重,但它构建了我们的护城河。



当所有部件都是自己生产的,交期可以压缩、质量可以管控、成本可以优化。更重要的是,当你想做任何产品创新时,你不需要等待外部供应商的配合,可以快速迭代。当然,模式也要进化。2026年我们在上海建设新的智能化制造基地,我称之为“海能智造2.0”。这个新基地除了引入智能化制造、数字化管理,还引入了一个新的概念:核心产业链模式。


什么意思?聚焦制约科学仪器性能和质量的产业链条。对于那些外采可以控制品质的上游,我们逐步放弃自主制造,注重供应链管理和培养;对于那些真正影响产品核心竞争力的环节,我们加大投入、做到极致。做重的东西,但不做无谓的重。这是十五年全产业链实践后的进化。





数据:时间酿造的资产


回到AI应用这个话题。我问自己:AI到底能给科学仪器行业带来什么改变?我的回答是:这取决于你改变自己的决心,和你拥有什么样的积累。


海能从十五年前就引入了信息化管理体系。研发数据、生产过程数据、销售数据、应用数据、技术支持数据,多年来持续沉淀。这些数据不是“存着好看”的,而是真正在产生价值:研发环节:用AI辅助实验设计,减少试错次数;生产环节:用AI优化排程、预测故障;应用环节:用AI分析数据、优化方案。


坦率地说,多年来长期重视数据积累,今天拥有了回报,AI的应用是“顺手完成”的事情——数据已经在那里了,只需要换一个更智能的工具来使用它。AI时代,时间酿造的资产同样有价值。



软件:被低估的战场


还有一个被忽视的角度:国产科学仪器的软件差距,正在被AI快速抹平。长期以来,国产仪器与国际巨头的差距,软件是重要的一环。无论核心算法,还是功能的差距,更是使用体验的差距——操作界面不够友好、数据处理不够智能、报告格式不够灵活。但AI正在改变这一切:大模型的编程能力,可以快速提升国产仪器软件的功能丰富度;AI的自然语言交互,可以让非专业用户也能轻松上手;智能化的数据处理,可以自动识别异常值、推荐分析方法、一键生成可视化报告。这不是遥远的故事,而是正在发生的变化。当软件不再是短板,国产科学仪器的竞争力将迎来质的飞跃。





未来的竞争,是耐心的竞争


站在2026年的起点回望过去二十年,我最深的感受是:科学仪器行业没有那么多弯道超车,有的只是日复一日的积累和选择。2010年,我们选择了全产业链,被人说“太重、太慢”。2026年,我们选择继续重仓“基建”(智造基地、数据机房)。


我只想说:在不确定性时代,确定性才是真正的稀缺资源。科学仪器是高端制造业,让制造业回归制造本质。这是我在这个行业中二十年最深刻的体会。热点会过去,概念会迭代,但科学研究永远不会停止,对精密仪器的需求永远不会消失。那些选择在浪潮中坚守“制造”本质、在喧嚣中持续积累、在变化中拥抱科技趋势的企业,终将在“直线加速赛”中脱颖而出。



二十年后回望:


2026年或许是中国科学仪器行业真正站上赛道的起点。这是一个需要耐心的事业,也是一个值得押注的赛道。让我们一起,见证下一个二十年。


国产科学仪器的未来,值得期待!



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