一个反直觉的观察

2025年开年，DeepSeek横空出世，用十分之一的成本做出了比肩OpenAI的模型；宇树科技的人形机器人登上春晚舞台，价值几十万的机器人跳着整齐的舞蹈。2026年开年，一大批国产机器人登上春晚。ChatGPT的迭代速度让所有互联网巨头彻夜难眠。朋友圈都在讨论同一个话题：AI会取代什么？我会不会被淘汰？我异常焦虑，我在努力想象科学仪器行业会被AI和机器人改变成什么样子？

科学仪器是科学背面的“隐形赛道”

用液相色谱检测食品中的农药残留，用质谱仪分析血液中的蛋白质成分，用光谱仪测量材料的光学特性——这些背后都是科学仪器在默默工作。科学仪器是科学研究的基础设施，是所有“硬科技”的起点：没有显微镜，就没有微生物学；没有质谱仪，就没有蛋白质组学；没有气相色谱，就没有现代环境监测；没有液相色谱仪，就没有药物分离。科学仪器“极度分散、极度专业、赛道极度长坡厚雪”。

全球科学仪器市场被Danaher、Thermo Fisher、Agilent等巨头牢牢把持，前十家企业占据了超过一半的市场份额。中国科学仪器企业长期处于“追赶者”角色，销售额与国际巨头相比，差距在十倍百倍以上是常态。

个人观点：国产科学仪器2026年迎来一个重要的转折点。

2026年：我称之为“直线加速赛”

2026年是海能技术成立的第二十年。这一年，我观察到一个关键变化正在发生，我称之为“直线加速赛”。什么意思？过去的产业竞争，流行“弯道超车”的说法——找一个技术换代的窗口期，实现逆袭。但科学仪器行业没有那么多弯道，这里的竞争是直线式的，拼的是实力、学习力、毅力、速度。没有捷径，唯有日复一日的积累。

为什么2026年是这个赛道加速的起点？第一个变化：信息差正在消弭。过去，一个实验室采购人员要了解某款仪器的性能，往往需要跑展会、查文献、问同行，耗时数周甚至数月。现在，一篇测评、一段视频、一个直播就能让产品的优缺点暴露无遗。当信息不再是有护城河的资源，竞争就回归到了产品和服务的本质。

第二个变化：流量入口重新分配。当抖音、小红书、B站成为科研人员获取信息的重要渠道，传统的“厂家→代理商→销售”的通路正在被重构。五年前我在公司的销售会议上就一直强调：海能未来没有销售岗，只有技术支持和应用支持。这不是一个激进的口号，而是一个趋势的判断。当客户可以通过内容直接了解产品，当企业可以通过直播展示仪器性能，“传统型销售”的壁垒就在坍塌。未来的竞争，是“谁能更好解决客户问题”的竞争，而不是“谁能搞定更多客户关系”的竞争。一个有内容能力的国产厂商，可以直接触达终端用户。

第三个变化：AI正在重新定义效率和门槛。这里说的不仅是仪器本身的智能化，更是指企业运营的全链条。研发效率、生产效率、服务效率——每一个环节都可能被AI重构。谁能更早、更深入地拥抱AI，谁就能在直线加速赛中获得优势。AI正在重估一切资产的价值。这里的“资产”不是财务报表上的数字，而是企业多年积累的隐性资产——数据、工艺Know-how、客户关系、应用经验。

我们有两个确定的选择

面对这样的时代背景，我们公司面临一个问题：我们应该做什么？我的答案是两件事，这不是非此即彼的选择，而是并行不悖的两个方向。

第一个方向：积极拥抱科技进步，应用AI

这不是追热点，而是实实在在的效率革命。研发环节：AI可以辅助实验设计（DOE），减少试错次数；可以自动生成图纸，直接导入加工设备；可以优选合格供应商，科学调度研发人员工作任务。生产环节：AI可以优化生产排程、预测设备故障、控制质量波动。服务环节：AI可以提供7×24小时技术支持，解答用户的常见问题。坦率地说，对于我们以前长期重视数据的积累，AI的应用是“顺手完成”的事情——数据已经在那里了，只需要换一个更智能的工具来使用它。

第二个方向：投硬件，强化产品品质

这不是反潮流，而是基于一个朴素的逻辑：无论算法多么先进，模型多么强大，最终都需要硬件作为载体。AI可以写代码，但不能替代一根精密的色谱柱；机器人可以跳舞，但分析样品仍然需要一台靠谱的色谱仪；大模型可以推理，但实验验证依然需要真实的仪器设备。这就是我们科学仪器的“卖铲人”逻辑——无论你淘什么金，铲子是刚需。二十年来，太多潮起潮落。热点会过去，概念会过时，但科学研究永远需要工具，制造业永远需要设备。把这两件事做好，就是科学仪器企业在AI时代的确定性答案。

全产业链：一个十五年前的选择

想清楚了“该做什么”，下一个问题是“怎么做”。十五年前我们的选择：全产业链制造模式。后来也有很多同行在跟进全产业链的做法。

为什么当时要做这个选择？科学仪器行业“多品种、小批量”的特点，让有质量保障的成熟供应链公司看不上这种“蚊子腿”订单，愿意供货的都是小作坊，质量、货期、一致性，无法保障。怎么办？自己干！这不是一个浪漫的决定，而是一个痛苦的决定。建设厂房购买设备，都需要巨额投入，培养技术工人需要漫长周期，建立质量体系需要无数试错。但十五年过去，我们证明了一件事：全产业链模式虽然重，但它构建了我们的护城河。

当所有部件都是自己生产的，交期可以压缩、质量可以管控、成本可以优化。更重要的是，当你想做任何产品创新时，你不需要等待外部供应商的配合，可以快速迭代。当然，模式也要进化。2026年我们在上海建设新的智能化制造基地，我称之为“海能智造2.0”。这个新基地除了引入智能化制造、数字化管理，还引入了一个新的概念：核心产业链模式。

什么意思？聚焦制约科学仪器性能和质量的产业链条。对于那些外采可以控制品质的上游，我们逐步放弃自主制造，注重供应链管理和培养；对于那些真正影响产品核心竞争力的环节，我们加大投入、做到极致。做重的东西，但不做无谓的重。这是十五年全产业链实践后的进化。

数据：时间酿造的资产

回到AI应用这个话题。我问自己：AI到底能给科学仪器行业带来什么改变？我的回答是：这取决于你改变自己的决心，和你拥有什么样的积累。

海能从十五年前就引入了信息化管理体系。研发数据、生产过程数据、销售数据、应用数据、技术支持数据，多年来持续沉淀。这些数据不是“存着好看”的，而是真正在产生价值：研发环节：用AI辅助实验设计，减少试错次数；生产环节：用AI优化排程、预测故障；应用环节：用AI分析数据、优化方案。

坦率地说，多年来长期重视数据积累，今天拥有了回报，AI的应用是“顺手完成”的事情——数据已经在那里了，只需要换一个更智能的工具来使用它。AI时代，时间酿造的资产同样有价值。

软件：被低估的战场

还有一个被忽视的角度：国产科学仪器的软件差距，正在被AI快速抹平。长期以来，国产仪器与国际巨头的差距，软件是重要的一环。无论核心算法，还是功能的差距，更是使用体验的差距——操作界面不够友好、数据处理不够智能、报告格式不够灵活。但AI正在改变这一切：大模型的编程能力，可以快速提升国产仪器软件的功能丰富度；AI的自然语言交互，可以让非专业用户也能轻松上手；智能化的数据处理，可以自动识别异常值、推荐分析方法、一键生成可视化报告。这不是遥远的故事，而是正在发生的变化。当软件不再是短板，国产科学仪器的竞争力将迎来质的飞跃。

未来的竞争，是耐心的竞争

站在2026年的起点回望过去二十年，我最深的感受是：科学仪器行业没有那么多弯道超车，有的只是日复一日的积累和选择。2010年，我们选择了全产业链，被人说“太重、太慢”。2026年，我们选择继续重仓“基建”（智造基地、数据机房）。

我只想说：在不确定性时代，确定性才是真正的稀缺资源。科学仪器是高端制造业，让制造业回归制造本质。这是我在这个行业中二十年最深刻的体会。热点会过去，概念会迭代，但科学研究永远不会停止，对精密仪器的需求永远不会消失。那些选择在浪潮中坚守“制造”本质、在喧嚣中持续积累、在变化中拥抱科技趋势的企业，终将在“直线加速赛”中脱颖而出。

二十年后回望：

2026年或许是中国科学仪器行业真正站上赛道的起点。这是一个需要耐心的事业，也是一个值得押注的赛道。让我们一起，见证下一个二十年。

国产科学仪器的未来，值得期待。