行业趋势与市场动态 - 生成式AI和大模型技术正在从根本上改变新药研发进程，有望将研发周期缩短30%-50% [3][7] - 过去1个月内近100亿美元资本密集涌入AI制药领域，跨国药企与AI公司达成超过20项重大合作 [5] - 第三方机构预测2030年全球处方药市场达1.756万亿美元，AI制药将成为核心增长引擎 [6] - 传统新药研发成功率不足10%，平均耗时10年以上且成本高达3亿美元 [7][8] 公司定位与技术突破 - C12聚焦实验室场景的通用机器人，优先解决药物研发中"纯化"环节的痛点 [4][16] - 将垂直领域AI Agent与具身智能结合，突破湿实验效率瓶颈 [3] - 试点场景显示生产效率可提升数倍，成本显著下降 [10] - 采用租赁模式降低客户试错成本，决策周期仅为传统采购的一半 [55][56] 产品演进与商业模式 - 初期产品为AI Agent解决实验设计问题，仅覆盖7%的需求 [37] - 根据客户反馈转向硬件开发，解决科研人员70%的重复劳动 [4][37] - 商业模式从软件订阅扩展到"租转售"，按工作流复杂度收费 [52][56] - 产品可泛化至新材料和化工领域，已获跨行业客户主动联系 [38][40] 竞争格局与差异化 - 区别于晶泰等AI分子设计公司，专注湿实验验证环节 [15][16] - 采用通用机器人+定制手指方案，打破All-in-one系统的高定制局限 [47][50] - 硬件成本仅为传统方案的1/15-1/20，更适应中小型药企需求 [55] 创始人洞察与战略 - 创业源于观察到实验室效率低下，科学家60-70%时间耗费在重复操作 [12] - 战略聚焦单点突破（纯化环节）而非全流程，缩短商业化路径 [61][62] - 核心方法论：深入场景解决问题→产品化→持续迭代验证价值 [25][26] - 2024年目标为深度服务1-2家标杆客户，2025年实现规模扩张 [72] 技术实现路径 - 利用大语言模型基础，将垂直领域开发成本降低50% [19] - 通过任务分解和现实对齐（grounding）解决AI幻觉问题 [46] - 构建双臂协同机器人串联专业设备，形成灵活自动化方案 [44][47]