“你们这种第三方检测公司,真的做实验吗?”5年前,在郑州一个行业论坛上,一位学术圈有名的老教授不仅婉拒了潘予加微信的邀约,还留下句话,让他的心情跌落谷底。
2014年,潘予受滴滴引发的共享经济热潮触动,创立了“科学指南针”,希望解决科研工作者测试难的问题。经历了5年摸爬滚打,到2019年时,他自以为已经形成一定的行业规模。
老教授的不信任让潘予意识到,在科研工作者的心目中,第三方检测公司的可信度仍然受到质疑。
前不久,在科学指南针十周年产品发布会上,潘予分享了这段经历。他不仅已经有了答案,更以改变行业生态的决心,计划继续加大投入购买实验器材,利用AI技术实现检测数据的精准,并将其转化为更深层次的对科学创新的洞察。
他期待的是,科学指南针能够成为一家“源于中国,享誉世界”的顶级科研服务公司。
“有争议时,站在用户这边”
“这个问题的本质,是用户与测试机构的信任危机。要解决这个问题,必须让用户参与到整个检测过程中。”老教授的质疑,让潘予意识到,“用户亲眼看到实验的进行,眼见为实,才能消除疑虑。”
事实就是如此,大部分第三方检测机构,连台自有设备都没有。
潘予把那叫做科研检测行业的“黄牛时代”。从上世纪90年代,我国开始购置首批大型科研仪器开始,一直到2017年,优秀的个人中介确实有效地解决了分析测试“没地儿测”的问题。
但也存在价格不透明,服务不稳定,机时不稳定,数据质量参差不齐甚至造假的弊端。
直到以科学指南针为代表的平台型分析测试机构应运而生了。从2017年到2024年,潘予称为“滴滴时代”。
这个时期,服务是标准化的,测试速度和效率是相对较高的,价格不仅是透明统一的,而且被狠狠地“卷”起来、“打”下来了。
最重要的是,科研仪器是自有的,实验是一丝不苟完成的,所有实验室都实现了7×24小时的线上直播和云视频。
尽管当年他曾面临来自内外部的劝阻,在利润并不丰厚的情况下开始投入重资产,还采取了成本较高的异地分散式管理,但撑过来后,当时的决策都是正确的。潘予有些庆幸:过往几乎在每一次有争议的地方,他们都坚定地站在了用户这边。这背后的代价巨大,但是值得。
据潘予透露,科学指南针已经陆续购置价值2.5亿元的实验设备,并且,今后3年计划再拿出3亿元买仪器。
成为全国领先的科研服务公司,无人可“卷”的科学指南针开始“卷”自己了。
“可能是又一次颠覆”
“虽然‘滴滴时代’已经远远优于‘黄牛时代’,但大家最关心的专业和可靠,依然没有彻底解决。”潘予对《中国科学报》表示,互联网提升了效率,规模效应降低了成本,但没有改变最根本的测试质量的问题。
基于此,在成立十周年之际,科学指南针提出了智慧检测3.0产品,推出了第三方分析测试机构“真·准”评价模型,希望通过技术创新解决行业长期存在的“专业可靠”难题。
新产品核心在于“真”和“准”。潘予解释,“真”意味着规模化建立实验室、拥有先进完备的设备以及检测环节的全面溯源和透明。“准”则包含了从基础准、更加准到极致准的3个阶段目标。
要实现“基础准”,首先是通过“人机料法环”的全面完善,以千万单的测试量为依据,形成测试方法库和行业方案库,确保在不同地点、不同工程师、不同仪器下都能使用合适的测试方法,测出接近准确的结果。
进一步的,为了实现“更加准”,该企业与第三方计量校准公司合作,对所有仪器设备做年度计量校准,并在内部组织季度自查。他们还对自己的服务体系开展了“飞行质控”——不发通知、不打招呼就把目标品混进正常测试样品,甚至不惜“钓鱼执法”。频次为至少3个月1次,对于易造假项目甚至是1个月1次。
而为了驱动检测结果走向“极致准”,该企业在行业内率先拥抱了AI技术。
其“AI智慧检测”产品首先将实现实验数据自动采集。这听起来简单,实际上每个型号的每一台仪器都有区别,还有些仪器不支持自动数据读取,因而仪器内部系统的直连打通,并且更进一步的,要标准化、规范化生成测试报告,是件非常繁琐的工作。
其次是实现AI错误排查和数据诊断,目前可以在30秒内快速识别并拦截基础错误。潘予期待,AI模型得到充分训练,有那么一天能够比行业专家更加敏锐地发现不合理结果,直到穷尽所有的分析测试难题。
潘予还介绍了科学指南针已经上线的标准化可溯源报告,以及即将上线的AI数据智能分析功能,包括XPS自动分峰、TEM衍射标定和XRD物相分析功能等。
这些“加量不加价”的工作绝大部分是隐形的,做了客户也不知道,有员工直接问潘予:“我们为什么要这么干?”潘予回答:作为行业头部企业,就是要有这份担当。
那是远方闪亮的灯塔
“‘绝对准’像是那个远方闪亮的灯塔,也许永远碰不到,但我们可以不断寻找新的办法,无限接近它。”
科研工作者心目中的“准”,和实验室工程师认为的“准”,可能本就存在偏差。并且,对某个实验室来说测准是“基操”,对一个行业来说却太难实现了。潘予认为,核心原因是一条:分析测试行业太年轻了。
“因为年轻,所以缺乏统一的测试标准,关于‘怎样才一定准’尚未形成行业共识。”潘予分析。
也因为年轻,行业的技术积累还不足,体现为更先进的仪器和测试方法还没有被研发出来。
还是因为年轻,分析测试专业人才还不够多,能研发测试方法的资深专业人才,就更少了。
“因为分析测试行业专业性人才匮乏,而带来的专业性测试知识无法普惠传播的问题,或许在AI时代迎来了解决的希望。”
不过,他认为AI产品中最激动人心的功能,是数据智能分析。也正是他提出的,从实验数据到科学洞察的践行。
“过去,科学发现的过程依赖于人工分析实验获得的可观测数据。”言语之间,潘予颇有些激动,“现在,数据分析不再受限于人的知识面与主观倾向,在材料数据能够被计算机语言所理解的前提下,AI与科研结合可能会带来更多惊喜。”
“我想得可能有点远,无论用户还是同行,希望大家可以把目光从测试结果本身,上升到对科学发现整个过程的洞察。”潘予有点期待,“用户的感受是最大的力量。如果整个行业都在‘真’和‘准’上努力,而不是把心思花在造假、造数据上,以智慧检测产品发布为契机,可能再次为分析测试行业带来一场颠覆。”
“我们从未忘记初心:解决仪器使用的烦恼,提升仪器的整体使用率,帮助更多的科研工作者。”潘予表示,科学指南针将继续秉承科研精神,坚持追求科学真理,坚持实事求是,为科研工作者提供更好的服务。
*本文图片均由受访者提供