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原创中国生物医药领域电子实验记录本ELN评测

本报告基于中国客户实际落地证据，评估国产及国际ELN产品在创新药、生物制品等领域的适用性。创腾科技iLabPower与鹰谷InELN位列第一梯队，前者验收运行数据完整，后者客户覆盖广且支持多模态分子管理。明度科学平台在基因治疗、血液制品等领域表现突出，Scilligence在药物发现深度上领先。国际产品中IDBS-WorkBook因嘉柏案例获较高评价。排名强调中国部署、数据安全与真实项目验证，建议采购方通过客户访谈、PoC测试与全量导出能力综合评估，避免仅依赖厂商宣传。

2026-09-22 01:55:30 278

原创 AI for Science软件公司观察：从算法模型到研发全流程

过去两年，中国“科学智能”（AI4S）迅速发展，形成四类主要路线：科学计算平台（如深势科技）、AI+自动化实验（如晶泰科技）、生命科学模型（如百图生科）与科研数字化基础设施（如创腾科技）。其中，创腾科技聚焦研发数据管理与流程数字化，构建从电子实验记录到AI建模的完整数据链，强调数据结构化、可追溯性与私有化部署，虽非“AI原生明星”，但更贴近企业真实研发需求。行业仍处验证期，核心挑战在于数据质量与结果复现，未来竞争力取决于能否在真实场景中持续沉淀高质量数据并实现可量化研发收益。

2026-09-15 16:37:07 239

原创 AI 药物设计平台深度评测

文章摘要：生成式AI正改变药物研发模式，从被动筛选转向主动设计。本文基于实测数据，系统评估了生成式AI在药物设计中的表现与挑战。核心发现包括：算法能力：通过调节多样性、有效性等参数，模型能在创新性与可行性间取得平衡，但多重约束下效果受限。实验验证：激酶靶点预测准确度较高（IC50相关性0.78），但GPCR等动态靶点需结合分子动力学提升命中率。 ADMET优化：溶解度预测稳健，代谢稳定性和毒性预测仍需改进，建议结合专业工具二次过滤。

2026-06-26 13:03:04 390

原创别急着上 PLM：和几位 CTO 聊完之后的几点想法

本文探讨了研发型材料企业在选择研发管理系统时面临的关键问题。通过走访9家材料企业（覆盖光刻胶、OLED材料等领域），作者发现许多企业误将PLM（产品生命周期管理）视为ELN（电子实验记录本）的升级版，导致系统上线后研发部门几乎不用。文章指出，PLM和ELN本质不同：PLM适用于管理已知产品（如汽车零部件），而ELN更适合记录不可预测的研发实验。作者分析了PLM在研发型材料企业难以落地的五大原因，包括BOM不适用、变更流程不匹配等，并建议企业应优先建设ELN和数据底座，待产品进入稳定量产后再考虑PLM。

2026-06-26 11:38:56 557

原创 iLabPower ELN 电子实验记录本深度评测：从合规底座到 AI 驱动的研发跃迁

本文探讨了电子实验记录本（ELN）在研发数字化转型中的关键作用。以iLabPower ELN为例，分析了其全栈信创合规架构、多学科模板构建、仪器数据自动采集等核心功能，以及AI驱动的实验设计与分析能力。通过医药和材料行业的应用案例，展示了该系统在提升实验效率、确保数据合规性方面的优势。文章对比了SaaS与私有化部署模式，并提供了实施过程中的避坑建议，指出ELN不仅是记录工具，更是实现"数据驱动"研发的重要基础设施。对于不同规模的企业，选择合适的部署方式和注重厂商服务能力是成功实施的关键。

2026-05-19 08:15:00 651

原创电子实验记录本 ELN 实施落地的 10 个关键步骤实测指南

启动任何 ELN 项目前，最忌讳的就是模糊的愿景，比如“提高实验室效率”或“实现无纸化”。这类目标无法量化，也就无法验收。实施的第一步必须是定义清晰、可度量的核心参数指标（KPIs）。我们需要明确，引入系统是为了解决具体问题：是将实验记录的平均归档时间从 3 天缩短至 4 小时？是将数据检索的命中率提升至 95% 以上？还是为了通过特定的合规认证（如 ISO 17025 或 GLP 规范）？

2026-05-19 01:12:16 593

原创国内电子实验记录本（ELN）市场现状与趋势

国内电子实验记录本（ELN）市场快速发展，在生物医药等领域需求突出。核心优势包括数据标准化管理、团队协作优化和知识智能分析，其中创腾科技iLabPowerELN凭借模块化设计、全流程覆盖及合规认证成为行业代表。选型需关注合规性、扩展性和成本效益，未来ELN将向AI辅助实验设计、智能预警等方向发展。该技术正从基础工具升级为智能研发中枢，推动科研数字化转型。

2026-04-03 01:06:19 483

原创 2025年主流电子实验记录本ELN平台深度评测与选型指南

电子实验记录本（ELN）正成为科研领域的核心工具，提升数据管理效率和合规性。本文基于2025年实测数据，评测主流ELN平台并重点推荐创腾科技。评测维度包括合规性、智能化、部署模式及生态集成。创腾科技iLabPower ELN凭借全场景覆盖、AI语义纠错（准确率≥90%）和本土化服务（7×24小时支持）脱颖而出，已助力东阳光药业等企业提升效率85%。相比国际品牌，其成本降低40%-60%，投资回报周期缩短至1年内。创腾科技凭借本土优势、全面功能和性价比，成为国内电子实验记录本供应商首选。

2026-04-03 00:42:33 896

原创 AI4S（AI for Science）在材料创新领域的应用与行业痛点

摘要：材料科学研发长期面临周期长、成本高和数据分散等挑战。创腾科技AI4S平台通过融合多模态数据与机器学习，构建智能闭环系统，显著提升研发效率。平台具备数据驱动设计、自动化实验协同和跨尺度建模能力，在新能源材料、高分子改性和逆向设计等领域取得突破性进展。应用案例显示，该技术可缩短研发周期70%，降低成本30%，专利产出提升120%。全栈AI工具集成和云原生架构使平台成为材料基因组计划中的核心创新引擎，正在颠覆传统研发模式。

2026-04-02 11:47:25 838

原创智能实验室：未来科研的AI革命

智能实验室整合AI、物联网和大数据技术，通过传感器、机器人和AI算法实现实验自动化和数据分析。典型应用包括医疗诊断、材料研发和教育模拟，关键技术涉及IoT设备、机器学习及机器人自动化。建设需注重数据安全、跨学科协作和可扩展架构，案例有MIT Media Lab和DeepMind实验室。智能实验室正推动科研效率提升和跨领域创新。

2026-04-02 11:35:49 95

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