“你们这种第三方检测公司，真的做实验吗？”5年前，在郑州一个行业论坛上，一位学术圈有名的老教授不仅婉拒了潘予加微信的邀约，还留下句话，让他的心情跌落谷底。
2014年，潘予受滴滴引发的共享经济热潮触动，创立了“科学指南针”，希望解决科研工作者测试难的问题。经历了5年摸爬滚打，到2019年时，他自以为已经形成一定的行业规模。
老教授的不信任让潘予意识到，在科研工作者的心目中，第三方检测公司的可信度仍然受到质疑。
前不久，在科学指南针十周年产品发布会上，潘予分享了这段经历。他不仅已经有了答案，更以改变行业生态的决心，计划继续加大投入购买实验器材，利用ai技术实现检测数据的精准，并将其转化为更深层次的对科学创新的洞察。
他期待的是，科学指南针能够成为一家“源于中国，享誉世界”的顶级科研服务公司。
潘予在十周年产品发布会现场
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“有争议时，站在用户这边”
“这个问题的本质，是用户与测试机构的信任危机。要解决这个问题，必须让用户参与到整个检测过程中。”老教授的质疑，让潘予意识到，“用户亲眼看到实验的进行，眼见为实，才能消除疑虑。”
事实就是如此，大部分第三方检测机构，连台自有设备都没有。
潘予把那叫做科研检测行业的“黄牛时代”。从上世纪90年代，我国开始购置首批大型科研仪器开始，一直到2017年，优秀的个人中介确实有效地解决了分析测试“没地儿测”的问题。
但也存在价格不透明，服务不稳定，机时不稳定，数据质量参差不齐甚至造假的弊端。
直到以科学指南针为代表的平台型分析测试机构应运而生了。从2017年到2024年，潘予称为“滴滴时代”。
这个时期，服务是标准化的，测试速度和效率是相对较高的，价格不仅是透明统一的，而且被狠狠地“卷”起来、“打”下来了。
最重要的是，科研仪器是自有的，实验是一丝不苟完成的，所有实验室都实现了7×24小时的线上直播和云视频。
科学指南针20个自营实验室直播
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尽管当年他曾面临来自内外部的劝阻，在利润并不丰厚的情况下开始投入重资产，还采取了成本较高的异地分散式管理，但撑过来后，当时的决策都是正确的。潘予有些庆幸：过往几乎在每一次有争议的地方，他们都坚定地站在了用户这边。这背后的代价巨大，但是值得。
据潘予透露，科学指南针已经陆续购置价值2.5亿元的实验设备，并且，今后3年计划再拿出3亿元买仪器。
成为全国领先的科研服务公司，无人可“卷”的科学指南针开始“卷”自己了。
“可能是又一次颠覆”
“虽然‘滴滴时代’已经远远优于‘黄牛时代’，但大家最关心的专业和可靠，依然没有彻底解决。”潘予对《中国科学报》表示，互联网提升了效率，规模效应降低了成本，但没有改变最根本的测试质量的问题。
基于此，在成立十周年之际，科学指南针提出了智慧检测3.0产品，推出了第三方分析测试机构“真·准”评价模型，希望通过技术创新解决行业长期存在的“专业可靠”难题。
第三方分析测试机构“真·准”评价模型
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新产品核心在于“真”和“准”。潘予解释，“真”意味着规模化建立实验室、拥有先进完备的设备以及检测环节的全面溯源和透明。“准”则包含了从基础准、更加准到极致准的3个阶段目标。
要实现“基础准”，首先是通过“人机料法环”的全面完善，以千万单的测试量为依据，形成测试方法库和行业方案库，确保在不同地点、不同工程师、不同仪器下都能使用合适的测试方法，测出接近准确的结果。
进一步的，为了实现“更加准”，该企业与第三方计量校准公司合作，对所有仪器设备做年度计量校准，并在内部组织季度自查。他们还对自己的服务体系开展了“飞行质控”——不发通知、不打招呼就把目标品混进正常测试样品，甚至不惜“钓鱼执法”。频次为至少3个月1次，对于易造假项目甚至是1个月1次。
而为了驱动检测结果走向“极致准”，该企业在行业内率先拥抱了ai技术。
其“ai智慧检测”产品首先将实现实验数据自动采集。这听起来简单，实际上每个型号的每一台仪器都有区别，还有些仪器不支持自动数据读取，因而仪器内部系统的直连打通，并且更进一步的，要标准化、规范化生成测试报告，是件非常繁琐的工作。
其次是实现ai错误排查和数据诊断，目前可以在30秒内快速识别并拦截基础错误。潘予期待，ai模型得到充分训练，有那么一天能够比行业专家更加敏锐地发现不合理结果，直到穷尽所有的分析测试难题。
科学指南针行业首创“ai智检”产品
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潘予还介绍了科学指南针已经上线的标准化可溯源报告，以及即将上线的ai数据智能分析功能，包括xps自动分峰、tem衍射标定和xrd物相分析功能等。
这些“加量不加价”的工作绝大部分是隐形的，做了客户也不知道，有员工直接问潘予：“我们为什么要这么干？”潘予回答：作为行业头部企业，就是要有这份担当。
那是远方闪亮的灯塔
“‘绝对准’像是那个远方闪亮的灯塔，也许永远碰不到，但我们可以不断寻找新的办法，无限接近它。”
科研工作者心目中的“准”，和实验室工程师认为的“准”，可能本就存在偏差。并且，对某个实验室来说测准是“基操”，对一个行业来说却太难实现了。潘予认为，核心原因是一条：分析测试行业太年轻了。
“因为年轻，所以缺乏统一的测试标准，关于‘怎样才一定准’尚未形成行业共识。”潘予分析。
也因为年轻，行业的技术积累还不足，体现为更先进的仪器和测试方法还没有被研发出来。
还是因为年轻，分析测试专业人才还不够多，能研发测试方法的资深专业人才，就更少了。
“因为分析测试行业专业性人才匮乏，而带来的专业性测试知识无法普惠传播的问题，或许在ai时代迎来了解决的希望。”
不过，他认为ai产品中最激动人心的功能，是数据智能分析。也正是他提出的，从实验数据到科学洞察的践行。
“过去，科学发现的过程依赖于人工分析实验获得的可观测数据。”言语之间，潘予颇有些激动，“现在，数据分析不再受限于人的知识面与主观倾向，在材料数据能够被计算机语言所理解的前提下，ai与科研结合可能会带来更多惊喜。”
“我想得可能有点远，无论用户还是同行，希望大家可以把目光从测试结果本身，上升到对科学发现整个过程的洞察。”潘予有点期待，“用户的感受是最大的力量。如果整个行业都在‘真’和‘准’上努力，而不是把心思花在造假、造数据上，以智慧检测产品发布为契机，可能再次为分析测试行业带来一场颠覆。”
“我们从未忘记初心：解决仪器使用的烦恼，提升仪器的整体使用率，帮助更多的科研工作者。”潘予表示，科学指南针将继续秉承科研精神，坚持追求科学真理，坚持实事求是，为科研工作者提供更好的服务。
*本文图片均由受访者提供
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