Grégoire Hummel，Phenospex 首席执行官

由于全球农业熟练劳动力短缺，合同研究机构和研发实验室面临着严峻的运营挑战。聘用以前用于人工表型分析的实习生变得越来越困难且成本高昂。.

AgriBusiness Global 我与 Phenospex 的首席执行官 Grégoire Hummel 探讨了农业科技如何帮助这些研究公司保持竞争力并为客户创造价值。实验室必须从简单的数据收集者转型为复杂的数据战略家。以下是…… 胡默尔的 成功整合农业科技，使实验室服务保持相关性并处于研究前沿的三条建议。.

1. 通过表型自动化从“手工”走向“工业化”

几十年来，植物研究一直依赖于育种者的“金眼光”——这是一个主观的、人工的过程，难以规模化，也无法标准化。这种人为因素带来了三个问题：

• 吞吐量有限： 你们团队只能评估实际能够接触到的植物数量。.
• 高变异性： 两名技术人员很少能以完全相同的方式对同一株植物进行评分，尤其是在时间紧迫的情况下。.
• 反馈缓慢： 数据通常在测量后数小时或数天才能到达，从而延误决策。.

为了保持竞争力，实验室必须通过自动化表型分析操作来提高通量。.

自动化不仅仅能加快流程；它还能将数据质量与人工操作的差异性脱钩。减少人为因素并非要取代人类，而是要让科学家从重复的评分工作中解放出来，从而让他们能够专注于设计更智能的试验、解读复杂的数据以及与申办方沟通。.

继续依赖完全人工表型分析的实验室将越来越难以在速度和一致性方面与自动化实验室相媲美。无论是周一早上还是周五下午，自动化传感器都能以完全相同的精度采集数据。.

这种标准化对于跨国运营至关重要，它使您能够完全自信地比较不同设施和时间段内的试验结果。通过消除人为误差，您可以将表型分析从手工技艺转变为可重复的工业流程。.

2. 决策应基于客观、可重复的数据，而不是直觉。

在产品上市竞争中，公司可能犯的最昂贵的错误就是投资开发注定失败的产品，仅仅因为早期试验数据不明确。.

研发领导者必须优先考虑客观的数字化数据，以此作为降低研发管线风险的基础。.

在实践中，这意味着将数据质量视为战略资产，而非技术细节。与容易产生偏差和不确定性的主观视觉评分不同，基于传感器的数据能够提供数学上的确定性。这使得实验室能够更早地做出可靠的“不合格”决策。如果候选产品表现不佳，客观数据能够提供证据，让您立即停止项目并将资源重新分配给更合适的候选产品。.

反之，数字传感器可以检测到不可见的成功指标（例如光谱变化），确保您不会意外放弃有效的配方。高质量的数据使您能够快速、自信地支持有效的配方，并筛选掉其他配方。那些能够向客户保证其决策基于客观、可重复的证据而非主观意见的合同研究机构 (CRO) 和实验室，才能赢得长期的合作伙伴关系。.

3. 通过持续监控消除工作漏洞

生物学并不遵循朝九晚五的工作时间。植物是动态的生物体，它们对各种处理（尤其是生物刺激剂或抗逆制剂）的反应往往是短暂的。.

大多数研究项目仍然依赖于一系列的快照式测量：可能每周一次，或者在方案中规定的关键日期进行。技术人员巡视试验现场，记录数据，然后继续进行下一步。这是一种切实可行的折衷方案，但它也存在一些隐性成本。.

你只能看到测量时发生的现象。如果关键效应出现在周六，或者出现在两次人工评估之间的短暂时间内，你可能永远无法察觉。试验结果将被记录为“无效应”或“不确定”，而一款潜在的高价值产品可能会因此被误判。.

为了保持竞争力，实验室必须采用连续监测技术。通过全天候扫描植物，您可以捕捉植物生长的完整过程，而不仅仅是几个静态快照。您可以量化效果何时开始显现、生长速度如何，以及效果是稳定、短暂还是延迟的。这确保您能够捕捉到处理效果的最佳时机，并提供更丰富的数据集，从而向客户证明产品的真正价值。.

如需更多见解或建议，请联系 Phenospex。 [email protected].