维度网讯，加拿大生命科学软件公司Scispot宣布完成由Avenue Growth Partners领投的800万美元A轮融资。该公司为现代实验室提供AI原生操作层,目前正在服务生物技术、制药、诊断、基因组学、CRO/CDMO、生物生产、生物样本库和测试工作流程中的100多个实验室。

当前实验室面临加速研发的压力,但许多工作仍分散在互不连接的仪器、电子表格、电子实验笔记本、实验室信息管理系统、科学数据系统、报告和手动交接之间。这种协调差距迫使团队花费大量时间移动数据、检查上下文、核对结果、构建报告并确保工作可追溯,拖慢了实验和决策进程。

Scispot为这些工作提供了统一的操作层,内置权限、审计追踪、样本谱系、批准和人工审查功能。该平台在工作发生时捕获上下文,跟踪每个步骤,自动化日常数字工作,并将实验室活动转化为结构化的可追溯数据,供团队和AI代理使用。

随着AI深入生命科学领域,该操作层的重要性进一步凸显。对于模型构建者、超大规模计算提供商和AI基础设施提供商而言,关键障碍并非计算或模型访问,而是能否访问具有内置控制的真实实验室上下文:样本谱系、仪器运行、协议状态、批准、数据来源、异常和人工审查。Scispot为实验室提供了模型无关的上下文层,且不会使团队失去对数据或工作流程的控制。

Scispot创始人兼首席执行官Guru Singh表示,实验室未来不会依靠人工拼凑仪器、电子表格、报告和审批步骤来运行,而是会在一个连接每个样本、仪器运行、工作流程、结果、批准和决策的操作层上实时运行。Scispot已构建了这一层,使科学家保持控制,而日常数字工作在后台运行。

对于受监管和样本密集型的实验室,速度不能以牺牲可追溯性或控制为代价。Scispot帮助在权限、审计追踪、样本谱系、仪器上下文和人工审查等部分协同工作,使实验室能自动化更多数字工作,同时让科学家和实验室操作员保持控制。

Avenue Growth Partners创始合伙人Brian Goldsmith指出,生命科学AI堆栈需要的不仅仅是计算和模型,还需要一个将物理实验室工作转化为结构化、可追溯上下文的执行层。Scispot为实验室提供了这一层,使AI代理能在可追溯性和控制下支持实际实验室工作。

Scispot的长期愿景是实现自动驾驶实验室,即在专为可追溯性、人工审查和控制而构建的操作层上自动运行日常协调、数据捕获、分析和报告的实验室。科学家和实验室操作员仍保留对判断、审查、验证和签字的控制权。

Scispot总部位于安大略省基奇纳-滑铁卢。该公司将利用本轮融资扩大产品、工程、AI、实施和客户成功团队,重点在加拿大增加高技能岗位,同时支持北美和全球的生命科学客户。该公司支持超过250种仪器类型,每月执行1000多次实验,并在高通量实验室中处理数百万份样本。

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