這家初創企業與多家領先的細胞療法公司合作，將機器人制造技術引入無菌生產環境。與傳統系統相比，該技術不僅能將成本降低 70% 以上，還可以大幅加速產能提升。

Multiply Labs 正為細胞療法實驗室復刻芯片產業的成功路徑——引入機器人，以更優、更快、更經濟的方式，完成那些繁瑣且對精度、衛生要求嚴苛的工作。

Fred Parietti 在麻省理工學院攻讀機器人學博士期間，就萌生了創立這家公司的想法。當時，他結識了 Alice Melocchi，Alice 向他分享了這類實驗室所面臨的困境：高度依賴人工操作、缺乏自動化，且始終存在污染風險。

Multiply Labs 聯合創始人兼首席執行官 Parietti 回憶道：“她向我展示了在實驗室的日常工作，以及各種困難，當時我簡直難以置信。我原以為藥物制造會像芯片生產一樣高度自動化，但現實卻完全不是這樣。之后，我前往硅谷，在 Y Combinator 的支持下開創了這家公司。”

Multiply Labs于 2016 年在舊金山成立，如今已為 Kyverna Therapeutics、Legend Biotech 等行業領先企業提供細胞療法制造的機器人自動化解決方案。Multiply Labs 提供端到端的機器人系統，用于大規模生產經過基因修飾的細胞療法。

半導體行業已不再依賴技術人員身穿無塵服在潔凈室內手動操作。如今，Multiply Labs 正在生物科學領域帶來類似的變革。像如今的芯片制造業一樣，借助物理 AI，實現精度提升、污染降低與先進制造的三重突破。

Multiply Labs 的系統正利用NVIDIA Omniverse庫構建實驗室環境的數字孿生，并借助NVIDIA Isaac Sim機器人仿真框架，訓練機器人掌握開發這些療法所需的定制化技能。此外，公司還基于NVIDIA Isaac GR00T人形機器人基礎模型，研發可用于實驗室操作的人形機器人，以進一步提升生產環境的潔凈水平。

細胞療法是一種新興的治療方式，通過提取患者或供體的細胞，經改造后用于治療疾病或調節免疫反應。該療法在癌癥、遺傳性疾病、自身免疫病和神經系統疾病等領域展現出廣闊的應用前景。

然而，這類為患者“量身定制”的療法，面臨依賴人工、成本高昂的挑戰，且在生產過程中容易因污染或操作失誤而失敗。Multiply Labs 通過在受控的生物制造集群中部署機器人，確保流程更衛生、更精準。

Parietti 表示：“整個流程必須在無菌環境中進行。你肯定不希望任何人靠近這些細胞，而這無疑是機器人大顯身手的理想場景。”

通過細胞療法制造技能仿真，提高實驗室操作的精準度

細胞療法的制造過程復雜、成本高昂且容錯率低。生物科技公司正逐步轉向自動化與仿真技術，以降低風險、擴大生產規模，并系統化地保留專家經驗。其中一項關鍵進展是模仿學習：通過在 Isaac Sim 中分析專家操作的視頻記錄來訓練機器人，使其能夠復現人類執行的任務。這種方法可以捕捉頂尖科學家那些難以言傳、通常未被記錄的實操技巧，并將其轉化為機器人可執行的控制策略。NVIDIA 的兩款 Isaac 模型：FoundationPose位姿預估模型和FoundationStereo立體匹配模型，在從專家操作視頻中提取動作軌跡方面至關重要，使機器人能夠直接從頂尖專家的示范中學習。這在制藥領域尤為關鍵。研發階段的工藝能否成功遷移到規模化生產，往往決定項目成敗。同時，減少因員工流動造成的知識流失也非常重要，否則可能會嚴重影響生產。

Parietti 表示：“我們利用頂尖科學家的原始操作視頻來訓練機器人，并已在統計學上證明，其執行效果與人類專家相當。我們發現，人類專家的操作中蘊含著大量隱性知識，幾乎像一門藝術，而一旦有人員離職或退休，產品合格率就可能下降。”

Multiply Labs 運用 NVIDIA Omniverse 的數字孿生技術，對機械臂操作流程進行仿真。這使得公司能在實際部署前運行成千上萬次虛擬迭代，提前發現并解決幾乎所有機械相關的問題。最終實現更快、更安全且更精準的實驗室操作。規模化部署機器人系統，提升細胞療法的普及性

細胞與基因療法雖然潛力巨大，但制備過程復雜、成本高昂，難以大規模惠及患者。如今，自動化技術正在改變這一局面。

目前，一劑細胞療法的生產成本超過 10 萬美元。但借助先進的機器人，價格有望降低 70% 以上，達到每劑 2.5 萬到 3.5 萬美元之間。但成本優化僅僅是其中一個方面，自動化技術同時還能大幅提高產量，使每平方英尺廠房空間的療法產能提升至原來的 100 倍。

Parietti 表示：“我們的目標是推動整個行業不再依賴人工，而能夠實現規模化生產。并且在成本降低 70% 的同時，將治療產量提升百倍，讓這些救命療法不再僅服務于少數人，而是能惠及數百萬患者。”

細胞療法的制備涉及數千個精密且必須無菌的操作步驟，比如在容器間轉移液體、攪拌生物袋與注射器且不產生氣泡、維持恒定的精準溫度，所有步驟還需在嚴苛的時限內完成。哪怕只是一個環節出現微小的失誤，都可能導致整個生產流程功虧一簣。而機器人則不同，它們無需呼吸、不會停歇、更不會偏離預設流程，能以精準、穩定且全程可追溯的標準，全天候不間斷執行各項操作。利用人形機器人優化污染控制流程

在細胞療法制造這一高風險領域，污染問題不容忽視，它足以讓整個生產過程陷入停滯。雖然在受控集群內部，機械臂能夠以外科手術般的精度運作，但真正的挑戰往往出現在機器人集群之外的環節，比如人工裝卸物料。一次不經意的噴嚏、手滑，或是注射器意外掉落，都可能在瞬間破壞整個潔凈的生產流程。

而這正讓人形機器人有了用武之地。這類擁有雙臂、適應性強的機器人，專為應對潔凈室外非結構化、不可預測的環境而設計。他們只需要抓取藥筒、平穩搬運并在全程保持操作潔凈。

Multiply Labs 正基于 NVIDIA Isaac GR00T 基礎模型開發人形機器人。Isaac GR00T N1.5 是面向通用人形機器人的開放基礎模型，能夠提升機器人的推理與技能學習。

Parietti 表示：“GR00T 為我們的人形機器人注入了千錘百煉的肌肉記憶。這就像教機器人跳舞，只需要演示幾個動作，它就能學會整支舞蹈。”

借助 Isaac GR00T，訓練人形機器人裝卸物料成為一項可擴展、可復用的流程。該模型能夠將人類操作中不一致的示范轉化為清晰、可靠的控制策略，使機器人能快速學習并加速部署。隨著行業從少量試點走向規模化應用，GR00T 能確保每一臺人形機器人明確知道該做什么，以及如何在完成任務的同時杜絕產品污染。

最終成果如何？一座全自動化制造車間就此成型：人類工作人員在玻璃后方實時觀察，而由 Isaac GR00T 驅動的人形機器人則持續保障生產流程高效運轉、全程潔凈且無任何污染。