文 | 海能老王

一：一個(gè)反直覺(jué)的觀察

2025年開(kāi)年，DeepSeek橫空出世，用十分之一的成本做出了比肩OpenAI的模型；宇樹(shù)科技的人形機(jī)器人登上春晚舞臺(tái)，價(jià)值幾十萬(wàn)的機(jī)器人跳著整齊的舞蹈。2026年開(kāi)年，一大批國(guó)產(chǎn)機(jī)器人登上春晚。ChatGPT的迭代速度讓所有互聯(lián)網(wǎng)巨頭徹夜難眠。朋友圈都在討論同一個(gè)話題：AI會(huì)取代什么？我會(huì)不會(huì)被淘汰？我異常焦慮，我在努力想象科學(xué)儀器行業(yè)會(huì)被AI和機(jī)器人改變成什么樣子？

二：科學(xué)儀器是科學(xué)背面的“隱形賽道”

用液相色譜檢測(cè)食品中的農(nóng)藥殘留，用質(zhì)譜儀分析血液中的蛋白質(zhì)成分，用光譜儀測(cè)量材料的光學(xué)特性——這些背后都是科學(xué)儀器在默默工作。科學(xué)儀器是科學(xué)研究的基礎(chǔ)設(shè)施，是所有“硬科技”的起點(diǎn)：沒(méi)有顯微鏡，就沒(méi)有微生物學(xué)；沒(méi)有質(zhì)譜儀，就沒(méi)有蛋白質(zhì)組學(xué)；沒(méi)有氣相色譜，就沒(méi)有現(xiàn)代環(huán)境監(jiān)測(cè)；沒(méi)有液相色譜儀，就沒(méi)有藥物分離。科學(xué)儀器“極度分散、極度專業(yè)、賽道極度長(zhǎng)坡厚雪”。

全球科學(xué)儀器市場(chǎng)被Danaher、Thermo Fisher、Agilent等巨頭牢牢把持，前十家企業(yè)占據(jù)了超過(guò)一半的市場(chǎng)份額。中國(guó)科學(xué)儀器企業(yè)長(zhǎng)期處于“追趕者”角色，銷(xiāo)售額與國(guó)際巨頭相比，差距在十倍百倍以上是常態(tài)。

個(gè)人觀點(diǎn)：國(guó)產(chǎn)科學(xué)儀器2026年迎來(lái)一個(gè)重要的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。

三：2026年：我稱之為“直線加速賽”

2026年是海能技術(shù)成立的第二十年。這一年，我觀察到一個(gè)關(guān)鍵變化正在發(fā)生，我稱之為“直線加速賽”。什么意思？過(guò)去的產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)，流行“彎道超車(chē)”的說(shuō)法——找一個(gè)技術(shù)換代的窗口期，實(shí)現(xiàn)逆襲。但科學(xué)儀器行業(yè)沒(méi)有那么多彎道，這里的競(jìng)爭(zhēng)是直線式的，拼的是實(shí)力、學(xué)習(xí)力、毅力、速度。沒(méi)有捷徑，唯有日復(fù)一日的積累。

為什么2026年是這個(gè)賽道加速的起點(diǎn)？第一個(gè)變化：信息差正在消弭。過(guò)去，一個(gè)實(shí)驗(yàn)室采購(gòu)人員要了解某款儀器的性能，往往需要跑展會(huì)、查文獻(xiàn)、問(wèn)同行，耗時(shí)數(shù)周甚至數(shù)月。現(xiàn)在，一篇測(cè)評(píng)、一段視頻、一個(gè)直播就能讓產(chǎn)品的優(yōu)缺點(diǎn)暴露無(wú)遺。當(dāng)信息不再是有護(hù)城河的資源，競(jìng)爭(zhēng)就回歸到了產(chǎn)品和服務(wù)的本質(zhì)。

第二個(gè)變化：流量入口重新分配。當(dāng)抖音、小紅書(shū)、B站成為科研人員獲取信息的重要渠道，傳統(tǒng)的“廠家→代理商→銷(xiāo)售”的通路正在被重構(gòu)。五年前我在公司的銷(xiāo)售會(huì)議上就一直強(qiáng)調(diào)：海能未來(lái)沒(méi)有銷(xiāo)售崗，只有技術(shù)支持和應(yīng)用支持。這不是一個(gè)激進(jìn)的口號(hào)，而是一個(gè)趨勢(shì)的判斷。當(dāng)客戶可以通過(guò)內(nèi)容直接了解產(chǎn)品，當(dāng)企業(yè)可以通過(guò)直播展示儀器性能，“傳統(tǒng)型銷(xiāo)售”的壁壘就在坍塌。未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)，是“誰(shuí)能更好解決客戶問(wèn)題”的競(jìng)爭(zhēng)，而不是“誰(shuí)能搞定更多客戶關(guān)系”的競(jìng)爭(zhēng)。一個(gè)有內(nèi)容能力的國(guó)產(chǎn)廠商，可以直接觸達(dá)終端用戶。

第三個(gè)變化：AI正在重新定義效率和門(mén)檻。這里說(shuō)的不僅是儀器本身的智能化，更是指企業(yè)運(yùn)營(yíng)的全鏈條。研發(fā)效率、生產(chǎn)效率、服務(wù)效率——每一個(gè)環(huán)節(jié)都可能被AI重構(gòu)。誰(shuí)能更早、更深入地?fù)肀?/span>AI，誰(shuí)就能在直線加速賽中獲得優(yōu)勢(shì)。AI正在重估一切資產(chǎn)的價(jià)值。這里的“資產(chǎn)”不是財(cái)務(wù)報(bào)表上的數(shù)字，而是企業(yè)多年積累的隱性資產(chǎn)——數(shù)據(jù)、工藝Know-how、客戶關(guān)系、應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)。

四：我們有兩個(gè)確定的選擇

面對(duì)這樣的時(shí)代背景，我們公司面臨一個(gè)問(wèn)題：我們應(yīng)該做什么？我的答案是兩件事，這不是非此即彼的選擇，而是并行不悖的兩個(gè)方向。

第一個(gè)方向：積極擁抱科技進(jìn)步，應(yīng)用AI

這不是追熱點(diǎn)，而是實(shí)實(shí)在在的效率革命。研發(fā)環(huán)節(jié)：AI可以輔助實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)（DOE），減少試錯(cuò)次數(shù)；可以自動(dòng)生成圖紙，直接導(dǎo)入加工設(shè)備；可以優(yōu)選合格供應(yīng)商，科學(xué)調(diào)度研發(fā)人員工作任務(wù)。生產(chǎn)環(huán)節(jié)：AI可以優(yōu)化生產(chǎn)排程、預(yù)測(cè)設(shè)備故障、控制質(zhì)量波動(dòng)。服務(wù)環(huán)節(jié)：AI可以提供7×24小時(shí)技術(shù)支持，解答用戶的常見(jiàn)問(wèn)題。坦率地說(shuō)，對(duì)于我們以前長(zhǎng)期重視數(shù)據(jù)的積累，AI的應(yīng)用是“順手完成”的事情——數(shù)據(jù)已經(jīng)在那里了，只需要換一個(gè)更智能的工具來(lái)使用它。

第二個(gè)方向：投硬件，強(qiáng)化產(chǎn)品品質(zhì)

這不是反潮流，而是基于一個(gè)樸素的邏輯：無(wú)論算法多么先進(jìn)，模型多么強(qiáng)大，最終都需要硬件作為載體。AI可以寫(xiě)代碼，但不能替代一根精密的色譜柱；機(jī)器人可以跳舞，但分析樣品仍然需要一臺(tái)靠譜的色譜儀；大模型可以推理，但實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證依然需要真實(shí)的儀器設(shè)備。這就是我們科學(xué)儀器的“賣(mài)鏟人”邏輯——無(wú)論你淘什么金，鏟子是剛需。二十年來(lái)，太多潮起潮落。熱點(diǎn)會(huì)過(guò)去，概念會(huì)過(guò)時(shí)，但科學(xué)研究永遠(yuǎn)需要工具，制造業(yè)永遠(yuǎn)需要設(shè)備。把這兩件事做好，就是科學(xué)儀器企業(yè)在AI時(shí)代的確定性答案。

五：全產(chǎn)業(yè)鏈：一個(gè)十五年前的選擇

想清楚了“該做什么”，下一個(gè)問(wèn)題是“怎么做”。十五年前我們的選擇：全產(chǎn)業(yè)鏈制造模式。后來(lái)也有很多同行在跟進(jìn)全產(chǎn)業(yè)鏈的做法。

為什么當(dāng)時(shí)要做這個(gè)選擇？科學(xué)儀器行業(yè)“多品種、小批量”的特點(diǎn)，讓有質(zhì)量保障的成熟供應(yīng)鏈公司看不上這種“蚊子腿”訂單，愿意供貨的都是小作坊，質(zhì)量、貨期、一致性，無(wú)法保障。怎么辦？自己干！這不是一個(gè)浪漫的決定，而是一個(gè)痛苦的決定。建設(shè)廠房購(gòu)買(mǎi)設(shè)備，都需要巨額投入，培養(yǎng)技術(shù)工人需要漫長(zhǎng)周期，建立質(zhì)量體系需要無(wú)數(shù)試錯(cuò)。但十五年過(guò)去，我們證明了一件事：全產(chǎn)業(yè)鏈模式雖然重，但它構(gòu)建了我們的護(hù)城河。

當(dāng)所有部件都是自己生產(chǎn)的，交期可以壓縮、質(zhì)量可以管控、成本可以優(yōu)化。更重要的是，當(dāng)你想做任何產(chǎn)品創(chuàng)新時(shí)，你不需要等待外部供應(yīng)商的配合，可以快速迭代。當(dāng)然，模式也要進(jìn)化。2026年我們?cè)谏虾＝ㄔO(shè)新的智能化制造基地，我稱之為“海能智造2.0”。這個(gè)新基地除了引入智能化制造、數(shù)字化管理，還引入了一個(gè)新的概念：核心產(chǎn)業(yè)鏈模式。

什么意思？聚焦制約科學(xué)儀器性能和質(zhì)量的產(chǎn)業(yè)鏈條。對(duì)于那些外采可以控制品質(zhì)的上游，我們逐步放棄自主制造，注重供應(yīng)鏈管理和培養(yǎng)；對(duì)于那些真正影響產(chǎn)品核心競(jìng)爭(zhēng)力的環(huán)節(jié)，我們加大投入、做到極致。做重的東西，但不做無(wú)謂的重。這是十五年全產(chǎn)業(yè)鏈實(shí)踐后的進(jìn)化。

六：數(shù)據(jù)：時(shí)間釀造的資產(chǎn)

回到AI應(yīng)用這個(gè)話題。我問(wèn)自己：AI到底能給科學(xué)儀器行業(yè)帶來(lái)什么改變？我的回答是：這取決于你改變自己的決心，和你擁有什么樣的積累。

海能從十五年前就引入了信息化管理體系。研發(fā)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)、銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、應(yīng)用數(shù)據(jù)、技術(shù)支持?jǐn)?shù)據(jù)，多年來(lái)持續(xù)沉淀。這些數(shù)據(jù)不是“存著好看”的，而是真正在產(chǎn)生價(jià)值：研發(fā)環(huán)節(jié)：用AI輔助實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，減少試錯(cuò)次數(shù)；生產(chǎn)環(huán)節(jié)：用AI優(yōu)化排程、預(yù)測(cè)故障；應(yīng)用環(huán)節(jié)：用AI分析數(shù)據(jù)、優(yōu)化方案。

坦率地說(shuō)，多年來(lái)長(zhǎng)期重視數(shù)據(jù)積累，今天擁有了回報(bào)，AI的應(yīng)用是“順手完成”的事情——數(shù)據(jù)已經(jīng)在那里了，只需要換一個(gè)更智能的工具來(lái)使用它。AI時(shí)代，時(shí)間釀造的資產(chǎn)同樣有價(jià)值。

七：軟件：被低估的戰(zhàn)場(chǎng)

還有一個(gè)被忽視的角度：國(guó)產(chǎn)科學(xué)儀器的軟件差距，正在被AI快速抹平。長(zhǎng)期以來(lái)，國(guó)產(chǎn)儀器與國(guó)際巨頭的差距，軟件是重要的一環(huán)。無(wú)論核心算法，還是功能的差距，更是使用體驗(yàn)的差距——操作界面不夠友好、數(shù)據(jù)處理不夠智能、報(bào)告格式不夠靈活。但AI正在改變這一切：大模型的編程能力，可以快速提升國(guó)產(chǎn)儀器軟件的功能豐富度；AI的自然語(yǔ)言交互，可以讓非專業(yè)用戶也能輕松上手；智能化的數(shù)據(jù)處理，可以自動(dòng)識(shí)別異常值、推薦分析方法、一鍵生成可視化報(bào)告。這不是遙遠(yuǎn)的故事，而是正在發(fā)生的變化。當(dāng)軟件不再是短板，國(guó)產(chǎn)科學(xué)儀器的競(jìng)爭(zhēng)力將迎來(lái)質(zhì)的飛躍。

八：未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)，是耐心的競(jìng)爭(zhēng)

站在2026年的起點(diǎn)回望過(guò)去二十年，我最深的感受是：科學(xué)儀器行業(yè)沒(méi)有那么多彎道超車(chē)，有的只是日復(fù)一日的積累和選擇。2010年，我們選擇了全產(chǎn)業(yè)鏈，被人說(shuō)“太重、太慢”。2026年，我們選擇繼續(xù)重倉(cāng)“基建”（智造基地、數(shù)據(jù)機(jī)房）。

我只想說(shuō)：在不確定性時(shí)代，確定性才是真正的稀缺資源。科學(xué)儀器是高端制造業(yè)，讓制造業(yè)回歸制造本質(zhì)。這是我在這個(gè)行業(yè)中二十年最深刻的體會(huì)。熱點(diǎn)會(huì)過(guò)去，概念會(huì)迭代，但科學(xué)研究永遠(yuǎn)不會(huì)停止，對(duì)精密儀器的需求永遠(yuǎn)不會(huì)消失。那些選擇在浪潮中堅(jiān)守“制造”本質(zhì)、在喧囂中持續(xù)積累、在變化中擁抱科技趨勢(shì)的企業(yè)，終將在“直線加速賽”中脫穎而出。

二十年后回望：

2026年或許是中國(guó)科學(xué)儀器行業(yè)真正站上賽道的起點(diǎn)。這是一個(gè)需要耐心的事業(yè)，也是一個(gè)值得押注的賽道。

讓我們一起，見(jiàn)證下一個(gè)二十年。

國(guó)產(chǎn)科學(xué)儀器的未來(lái)，值得期待。

免責(zé)聲明：本站轉(zhuǎn)載自媒體的資訊，版權(quán)歸原作者所有，如有侵權(quán)，請(qǐng)聯(lián)系我們刪除。我們對(duì)文中觀點(diǎn)持中立態(tài)度，僅供參考、交流。若轉(zhuǎn)載或下載使用，必須保留本網(wǎng)注明的"稿件來(lái)源"。