罗素曾这样总结：人的一生主要做两件事，一是改变物体的形状大小，二是指使别人那么干。但是机器人的出现改变了这一状况，真正把人从一些简单繁复的工作中解放出来。生物技术公司transcriptic建立机器人实验室，使生物实验室程序化。

当 max hodak 还是杜克大学一位学生时，他要做的作业就是研发机器人交互界面。当时，他是大名鼎鼎的神经元工程师 miguel nicolelis 实验室里的研究助手，hodak 碰到两个少见的问题：第一，很多机器人有着异常复杂的反馈系统，包括靠机机器手臂的神经元信号去识别所碰到的物体。

第二，程序的操作员都是猕猴。

hodak 的工作就是建立猕猴大脑和机器人之间的交互界面。猕猴要去想怎么操作这些机器来完成任务，它们能得到果汁作为奖赏。nicolelis 实验室已经成功地利用猴子和老鼠，把嘈杂的脑电图信号转化为机器可以识别的命令。

当 hodak 自己在实验室做这些实验时，他发现自己还不如那些猴子。他说：“在生物实验室，你把所有时间就用于等待某个实验结果，这种感觉就是机器人”。

一些大型生物技术公司已经建立了机器人实验室，让机器人去完成重复累人的工作。但是这套系统太昂贵了！而且这些机器人的程序不灵活，不能迅速转变为新的程序。

2012 年 2 月，hodak 在杜克大学创办了他的第二家公司 transcriptic 来改善这种情况。这家位于 menlo park 的公司，设计了一系列机器人系统，由这套系统去完成实验室里一步一步的程序。transcriptic 的终极梦想是，不需要人去完成绝大多数生物学实验。在 2013 年秋天，这家公司开始提供一些简单的服务，如老鼠标本的基因分型。直到这个夏天，他们才发布主打产品。7 月，他们发布了一款云计算的平台，顾客可以在线设计自己实验室的操作程序，再由 transcriptic 的机器人去完成剩下的事情。

除了 transcriptic，也开始有其他一些公司，让生物学家把基础工作外包给机器人实验室。就在今年 7 月，位于 menlo park 的另一家实验室也提供类似的服务，开发了如免疫印迹等应用。

但是 transcriptic 的远景不在于只提供一个让机器人去操作的菜单。hodak 希望能开放给任何复杂层次的用户。他们想到的办法是，创造出一套生命科学的“编程语言”，让实验室里的操作与计算机操作同步。hodak 发现很多攻读博士的学生都希望逃避简单枯燥的实验室工作，而把精力集中于诠释和设计新的实验。事实上，transcriptic 的很多早期客户就是来自于学校里的学生，包括有 ucd、斯坦福大学和哈佛的。

今天，大多数用户把 transcriptic 当作一个合同研究组织（cro，专门承担临床实验的外包工作）, 定制如抗体筛选或核酸萃取这样的一揽子服务。hodak 说：“这就是市场思考的方式”，他计划在未来几个月内增加新的服务，包括组织培养这样的服务。

hodak 说：“如果你只是想外包一个试验出去，那已经有很多合同研究组织（cro）可以做了。但是，如果给这项工作编程，那就创造出了新的可能性！通过这个编程系统，你可以收集一个试验里各种反应的数据，再给这些数据建模，从而可以预测你可选的各种参数。”通过记录已有的试验数据，就可以让云平台去选择最好的程序来运行。即使某个反应出错，也可以自动选择新的参数才试验。这样的话，就能创造出一个闭环的反馈循环，而不需要人的参与。

这项服务不一定就能吸引到大多数生物学家，但是对于新兴的生物数学家和生物技术初创者，它能够直接把实验室里的程序与数据连接起来。目前 transcriptic 已经吸引了一些没有实验室经历的计算机科学家，他们只想要测试他们的生物数学模型，而不需要进生物实验室。

随着技术不断成熟，机器人实验室已经拥有一些超过传统 cro 的机会。实验运行的精确度远远超过了人的操作，而且成本上也有优势。除了前期的资本投入在设备上，一个机器人实验室也更加简洁：transcriptic 只有两名全职工程师，主要负责找出程序漏洞和转换新任务。hodak 预测机器人实验室的数量会持续上升，而且“原来的 cro 市场一直都是碎片化的，看不出谁会赢者通吃。”

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