【首发】聚焦生命科学具身智能数据基础设施，上海斐睿科思完成数百万元级首轮战略投资

动脉网获悉，上海斐睿科思智能科技有限公司已完成数百万元级人民币首轮战略投资，相关投资款已全部到账。本轮资金将主要用于生命科学具身智能数据采集与训练实验室建设、机器人系统研发、跨设备适配、数据采集与训练平台开发，以及专业团队建设。

上海斐睿科思成立于2026年8月，品牌名为 Phyraxis AI，定位于 Physical AI for Science（面向科学的物理人工智能）。公司希望将机器人、人工智能与生命科学实验流程结合，构建从科学任务理解、实验操作执行，到过程记录、质量验证和模型训练的执行闭环。

过去几年，人工智能在生命科学领域的应用主要集中在药物研发、蛋白质结构预测、医学影像和实验结果分析等数字环节。相比之下，真实实验环境中的操作执行仍然高度依赖人工经验、专用设备和定制化自动化系统。

生命科学实验室中存在大量难以完全通过API（应用程序接口）统一控制的设备和操作环节，包括仪器屏幕操作、耗材取放、样本转移、设备状态判断、异常恢复以及不同设备之间的协同衔接。

传统实验室自动化通常围绕固定设备、固定流程和专用软件建设。当设备型号、实验流程或操作对象发生变化时，系统往往需要重新进行接口开发、流程配置和工程集成。这种模式能够解决局部流程的效率问题，但也容易形成硬件绑定和数据割裂。

在上海斐睿科思看来，生命科学具身智能的核心问题并不只是“让机械臂完成一个动作”，而是让机器人能够在真实实验环境中理解任务、执行操作、记录过程、接受验证，并将成功与失败持续沉淀为下一轮训练和流程优化的数据。

目前，上海斐睿科思第一批机器人及实验设备已经陆续到位，机器人系统正在进行紧张调试。位于上海的生命科学具身智能数据采集与训练实验室也已进入装修阶段，预计于2026年10月初落成并投入使用。

该实验室将承担的不只是设备展示，还包括机器人操作数据采集、系统工程验证和训练数据生产。具体方向包括：

公司当前的早期设备集成工作，重点围绕机器人、灵巧手、遥操作设备、视觉设备和实验室相关硬件展开。其近期目标不是直接宣称实现完全自主实验，而是先打通“设备接入—遥操作—数据采集—标准化导出—训练验证”的工程链路。

在技术架构上，Phyraxis AI正在围绕生命科学实验执行闭环建设几类核心模块。

第一是 Protocol Compiler（协议编译器），将科学任务、实验协议和自然语言意图转化为结构化、可执行的实验流程；第二是 Robot/Instrument Adapter（机器人与仪器适配层），连接不同品牌和类型的机械臂、灵巧手、视觉设备及实验仪器，降低对单一硬件和供应商的依赖；第三是 Execution Ledger（执行证据账本），记录实验过程中的指令、状态、视觉证据、操作结果和异常信息；第四是 QC Validator（质量验证器），对关键动作、过程状态和实验结果进行检查；第五是 SOP Evolution（标准操作规程进化），基于执行数据、质量结果和失败记忆，持续优化实验流程与机器人技能。

这一技术路线的重点，是把机器人从单一的“动作执行设备”提升为实验流程中的执行节点，并通过标准化数据结构和适配层，使同一套协议、动作和验证逻辑能够在不同设备和机器人本体之间迁移。

上海斐睿科思创始人王童表示：“生命科学领域的具身智能，不能只停留在机器人完成一次动作的演示层面。我们更关注机器人是否能够理解实验任务、稳定执行操作、完整记录过程，并通过数据和质量验证证明自己做对了。未来，实验执行数据、失败记忆和质量证据，将成为生命科学机器人持续进化的基础。”

完成首轮战略投资后，上海斐睿科思将继续推进实验室建设、核心设备调试、机器人数据采集流程验证及首批生命科学实验场景落地。

公司计划与生命科学企业、科研机构、实验室自动化和科研仪器厂商、机器人及视觉设备厂商，以及AI、机器人学习和数据工程团队开展合作，探索机器人操作数据采集、实验室设备适配、SOP数字化、训练数据集共建、实验室具身智能PoC（概念验证）和实验执行验证等方向。

对于仍处于早期建设阶段的生命科学具身智能行业而言，设备能否连接只是起点，能否在真实场景中持续产生可复用、可验证、可迁移的执行数据，可能决定了机器人系统能否从一次性项目走向可规模化的产品能力。

上海斐睿科思的下一阶段，将围绕这一目标推进：以真实实验场景为入口，以跨设备适配为基础，以执行证据和质量验证为核心，逐步建设面向生命科学的具身智能数据基础设施。