美國生物研究軟體供應商Benchling|數位時代 BusinessNext

打造研究人員的需求平台，生物研究軟體供應商Benchling，成美國生命科學領域長最快的公司

Benchling提供生物研究相關人員及開發組織在進行生命科學研究時，所需要的雲端研究開發平台，以期加速生命科學領域的研究速度。

美國生物研究軟體供應商Benchling是一間提供生物研究相關人員及開發組織在進行生命科學研究時，所需要的雲端研究開發平台；透過此平台，生命科學研究人員及科學家都可以根據實驗及個人所需，設計最適合的界面、精確記錄實驗，並與他人分享及交流實驗成果，以期能激發彼此更多的研究想法，並加速生命科學領域的研究速度。

2012年，Benchling平台一推出，就大獲好評，快速吸引生命科學領域的相關企業及研究專家紛紛上門購買此服務並討論合作計畫，使原本沒沒無聞Benchling快速打開市場知名度，並成功在生命科學領域掀起一股熱潮。

目前，Benchling在生命科學領域已相當有名，其客戶包括Zoetis、Beam Therapeutics、Zymergen、Regeneron、Pharmaceuticals等眾多生命科學領域的知名企業。在學術方面，哈佛大學、麻省理工學院、史丹佛大學、加利福尼亞等全球頂尖大學也陸續上門與Benchling達成合作。

此外，截至目前為止，全球已有超過1000名編輯CRISPR基因的技術專家、超過7000位進行CART免疫細胞治療的科學家均在使用Benchling平台進行研究及技術分析。

Benchling的創辦人薩吉特·維克拉馬塞卡拉（Sajith Wickramasekara）畢業於麻省理工學院；在他就讀大學期間，因為生命科學實驗室裡面眾多過舊的技術及分析工具，使他經常無法第一次就精確地完成他想要進行的實驗和研究，導致他時常感到很沮喪也很挫折；因此，2012年，他毅然決然地決定開始創建一系列可以輔助生命科學實驗的功能和技術；於是，Benchling就此誕生。

成立之初，維克拉馬塞卡拉專注於創建可以編輯人體基因（DNA）的生物軟體，並為自己訂定一個長遠的目標，就是──打造「生命科學應用商店」。

後來，維克拉馬塞卡根據自己在大學時的親身經歷，針對生命科學領域的各種實驗和研究，陸續完成多個分析功能及軟體後，他發現在進行較複雜的研究時，可能會因為一台電腦需開啟多個軟體，而降低研究效率；因此，維克拉馬塞卡決定使用雲端技術，直接開發一個雲端研究平台，並將其所有開發的生命科學功能都整合於該平台之中，以期能大幅增加研究團隊的效率，並縮短研究人員等待系統回應的時間。

去（2021）年4月，Benchling在E輪融資中，獲得Sequoia Capital Global Equities（SCGE）、Menlo Ventures、Spark Capital、Benchmark、Lux Capital等多間來自世界各國的企業和投資機構的投資，其總金額高達2億美元（約56億新台幣），使其公司估值因此達到40億美元（約1135億新台幣）；不到一年，Benchling就在最新一輪的融資中，又獲得1億美元（約28億新台幣），讓Benchling的公司估值一舉飆升至 61億美元（約1730億新台幣），成為美國生命科學領域成長最快的公司之一。

未來，Benchling將持續專注於研發更多生命科學領域所需的研究功能，並積極拓展市場，以期能早日成為生命科學領域最大的解決方案提供商。

參考資料：tech.sina.cn、ikjzd

責任編輯：傅珮晴

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曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業，如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者，老師傅退休、新人才接不上的現況，更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具，許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出，全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元，每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失，只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉，老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口，正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發，歷經近十年研究與工廠驗證，嘗試把老師傅腦中的射出經驗，轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型，解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI，射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備，不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後，生產現場仍得依產品、材料與機台特性，調整溫度、速度、壓力、位置等條件；即使使用同一種塑料，不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處，不只是記住參數，而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的，就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後，第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統，工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊，sMolding 便能計算第一組成型參數；若試模後出現產品缺陷，再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點，但不知道路怎麼走，導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言，這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例，傳統方式需 7.5 小時，導入系統後縮短至 2 小時，材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤，整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步，真正進入量產後，工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損，都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組，透過射出壓力數據持續監控品質，並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之，AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」，進入量產後還能因應製程變化持續修正，進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局，桃園如何助攻智穎智能跨過0到1？

但要讓 AI 真正走進工廠，智穎智能採取 SaaS 訂閱模式，將核心運算留在雲端持續學習與更新，降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備，因此智穎智能的方案既能導入既有設備，也能與射出機、控制器業者合作，在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌，就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言，AI 真正走進製造現場的關鍵，在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言，降低導入門檻還不夠，更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言，桃園不只是公司所在地，也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說，第一個就是要經費、要人才、要場域，再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期，團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源，降低早期研發與營運負擔。更重要的是，桃園密集的製造業聚落，本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業，智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」，成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入，合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言，第一個願意開放場域的客戶，意義遠超過第一筆營收。

如今，從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次，完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示，透過市府帶領團隊前往日本神戶，智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下，團隊成功對接了神戶知名加速器，更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局，為下一階段海外市場拓展做準備。

AI 解決「怎麼生產」後，下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」，張詠翔看到的下一個問題，是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他，如果我的產能多了 20%，但沒有多 20% 的訂單，我何必要做那麼快？

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家，品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商，也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商，讓品牌端能依條件尋找供應商，也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務，初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究，到桃園工廠提供第一個實際驗證場域；從把老師傅經驗變成 AI「導航」，再走向能自行修正製程的「自駕」，智穎智能試圖數位化的，是製造業最難被保存的資產：人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散，這套從桃園工廠磨出的 AI，下一步不只要替老師傅找到數位接班人，也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源，將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去，讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。