細胞治療的瓶頸 --已從科學轉向製造--自動化技術的流派與演進介紹 (影片有中英及多國語言文字幕）

大家好,我是台寶生醫的執行長 Cyrus 今天很榮幸又有這個機會可以跟大家分享一些 我自己對細胞治療領域的觀察 我們公司本來就是做細胞治療的嘛 所以我想我今天也是 希望能夠跟大家分享一些我自己在這領域裡面 做的一些 觀察,然後有什麼新的趨勢 今天會講四間 做細胞治療自動化的公司 舉這四間主要是因為我認為他們代表了 細胞醫療自動化幾種不同的 哲學 還有他之後的科技趨勢 所以想要跟大家做一些分享 並不是要特別比較這四間公司的優劣,也不是說只有這四間公司 那就是說剛好他們在 Spectrum上面 代表幾個不一樣的方向跟不同的演進 那這些基本上是 僅代表我自己個人的觀察和我們的 公司的立場是沒有相關的 細胞醫療在這幾年因為Cardi的產品的上市,TL產品然後 MSC等等接連獲得美國FDA Approval 所以我覺得某種程度上我們或許可以說呢 細胞醫療產品的這個 在臨牀的效果上面 安全性上面 那甚至我們可以講說他在科學上面其實已經 逐漸得到足夠的驗證說這樣子的一個 治療方式不管是自體的產品、液體的產品 看起來都是安全 有效甚至有一些治療他們的優勢的 可是他的商業化一直有受到一些挑戰 那我想這些挑戰 有相當大一部分可以歸咎到生產製造的問題 所以大家自然就會想到說要解決生產製造的問題 是不是我們能夠透過自動化、透過現在很流行的AI來解決呢 所以我想我今天的主題就會放在細胞醫療自動化 尤其在細胞醫療這個 蠻明確已經知道 他商業化的潛力 的限制是來自於製造的瓶頸 所以就是說會希望透過解決製造來讓他的這個商業化潛力能夠真的 被放牙光大 首先我們可能還是先來講一下細胞醫療 他這個產品為什麼 他的這個 生產製造問題值得被解決 當然首先就是說他治療效果是非常好的 細胞醫療 就像CAR-T好了 他其實已經整個改變了 馬洛瑪Treatment的一個效果 甚至很多 那天我在跟 一些oncologist 國外的oncologist在聊 這些oncologist 一些hematology的oncologist跟我們分享就是說 最早的這幾個CAR-T Kinraya Iascaida 其實他們的製程 並不是那麼的 友善吧 所以他們的 Availability或Accessibility其實相對而言不是那麼好 可是這兩個產品因為效果真的 非常好 所以他其實 造成一個很有趣的現象就是說你要做一個Trial 你要打敗這兩個產品要證明這兩個產品好其實不容易 那我是一個就是血腫科的醫師 對我來講 Kinraya Iascaida有最多的 安全性有效性的data而且效果又那麼好 你產品沒有證明比較好又比較不成熟的時候 我為什麼要 改用你的產品或是要幫你做Trial做一些新產品 對不對 那所以他就造成了一個很大的問題就是 他們好像因為製程的問題 不是那麼的Available 不是那麼的Accessible 甚至不是那麼的Affordable 那 可是他的效果又好到好像 讓 這些這些 醫師 有點就是猶豫說要不要用新的產品 所以其實整個領域在這C19 Depletion的Cardi上面 好像也因為這些問題 有受到一些受挫 那這當然這代表 只能代表說我跟 幾個醫師有點像是 聊天的時候 得到的這種 Undaunted Evidence 我想也說明瞭就是 產品的效果真的很好 但是生產製造 的這個問題真的也很大 我們回到數據面去看的話 我Sign了這篇Paper是NEJM 針對Cardi在 B-cell lymphoma的一個 這十年來他的一個 好康的追蹤 那 其實可以看到 取決於你是得了什麼樣的 癌症 你是追蹤什麼樣的癌症 就是 是譬如說Large Diffused B-cell Lymphoma 或是Follicular B-cell Lymphoma等等 你的 十年後 仍然沒有 一次Infusion 然後十年後 還是完全沒有癌症的這樣子的一個機率 其實是 高達三分之一到二分之一 所以其實他的長效性跟搖晃性 應該是已經獲得證實了 的確是有很大一部分的病人是 可以被 Cardi治療 給完全治癒的 不過我們從另外一個角度看就是 如果我們去看說 實際上 你是Eligible Eligible to Cardi 可是真的能夠被Cardi治療到病人數量 每五個裡面只有一個 也就是大概只有20%的病人 實際上能夠完成這樣的治療 那 其實 有很大的瓶頸 大家仔細去分析都認為這個瓶頸是在生產製造 有可能是產品製造的不穩定 導致病人 即便 取完血了用不到產品 製造時程太長 病人等不到產品就不能回溯 就可能不幸 就是走掉了這樣 或者是就是太貴 他用不起啊 等於都是很大的問題啦 好 那 剛剛提到說這個生產製造的 這個 成本 那我們就來看一下 Cardi 治療都是一個成本的軌道 好 那 呃如果我們仔細去看 Cardi治療都是一個成本的軌道 那這個是我們主流 我們Selfless Transfer 版 然後大家可以看到它是一個 呃 軌道 那 呃 它 你可以看到就是 在 如果Cardi在這個軌道的時候 就是應該蠻明確的可以看到 它人力成本還是佔的非常非常高 那 呃 一個Cardi生產的成本可能就是 17到20萬公斤 然後 這個人力成本大概就佔了 呃可能到二分之一 三分之一到二分之一 所以佔比是非常非常高的 那這其實第一個部分就已經 Justify 自動化的 這個需要了嗎 那另外一個就是 大家可能 如果有概念的話應該會知道說 Cardi一劑可能 要賣你這個 呃30萬到50萬美金 所以你看喔它的生產成本 如果是17到22萬的話 那一個三五十萬的產品 生產成本是17到22萬 代表它的生產成本 它的 它的這個總價格裡面有一半 是它的生產成本 這和過去小分子藥或是Biologics 呃 可能就是 生產成本 就是Cost of Goods Sold 呃佔總價裡面可能只有10% 或是個位數5%的狀況 其實是完全不一樣的 細胞醫療的生產製造成本 佔總售價其實非常非常高 換句話說你的 呃 生產成本降不下來 你的售價是不可能降下來的 那另外一方面呢就是說 因為它的生產成本這麼高 所以生產製造問題是一個特別值得 去被解決的問題 那呃那當然就是說想到說 哎人力成本跟生產成本那麼高 自動化我覺得是一個很常被提出來 可能可以解決 問題的一個一個目標 那這邊呃paper他基本上是說 如果真的能夠透過 自動化解決生產問題的話 或許你可以把成本降到 4萬到7萬 呃美金之間 那我想如果你可以做到這樣 那你一樣做到50%的毛利好了 那你就是瞄準一個可能 呃呃十幾萬美金的一個一個產品 那甚至搞不好你毛利還可以 還可以更高嗎 所以他的這個 accessibility就可以大幅的增加 好那我們剛剛提到這個價格 呃是一個很大的門檻 然後或許可以透過這個 自動化來解決 那這邊我還要提一個 很常被忽略掉的問題是 細胞醫療他的成本剛剛 看到除了前面這邊的人力之外 還有個間接費 間接費我們 呃其中有很大一塊其實是我廠房 成本的攤停 那我們簡單想一下 就是說假設一個廠房一年可以做 100個批次的話 這廠房的總共的這些折舊啦 呃 或是 maintenance 的一些的攤停 就會發生在這100個 batch 上面 所以如果說我今天假設因為 人力的限制 比如說我沒辦法有人做三班機 呃那我的產能就上不去 我產能上不去 我就只能做這100個 batch 那我的產能就只能在這100個下 對上面這樣子 那這其實是很 為什麼很多時候我們在說 我們想把細胞醫療製程時間縮短 呃除了讓病人更快可以用到產品之外 如果我能夠把這個縮短原本 一致生產28天現在縮短到7天 我同樣一個廠房 我可以多做4倍的產品 那我想這個當然就是 帶來的這個幫助就會很大 因為你就是從攤停從 攤在100批攤變成攤在400批 那 呃 剛剛有提到就是假設自動化之後 我能夠 三班機這樣生產 也或許我的這個產能也能夠再提升 像我們現在做細胞醫療很多時候 醫院喜歡早上去取血 做Fluorescence 可能一做三個小時就做到下午了 那下午才把產品送進來我們的廠房 那我們也沒有 像我們在做臨牀試驗 還沒有走到商業化量產 我大概也不太可能做什麼三班機的生產 所以我一定是讓我的人 等到 第二天早上 我才來去做這個生產 所以我中間就晚上時間都沒有利用到 所以如果說今天可以用CTC生產的話 或許我就能夠 呃 晚上就開始做 那我早上的時間就可以空出來 可能可以做其他的排程 或許做一個做一個LG的產品的治療 或是做一個願意在 呃 去取血的時間不用那麼長的一個 一個產品等等 就可以增加我的產品的利用率 不過我想另外一個很重要的事情是 細胞醫療的 第一線生產員工 其實並不是那麼好訓練 也不是那麼好找 他的Turnover速度又很快 所以一個人進來我可能訓練一年 終於可以進產線 獨立做生產 做了三年他又不想做了 那可能就離開 那這些人力也很貴 那這樣的問題除了我人力 的缺口導致我產能不容易往上衝之外 缺乏穩定的人當然就很容易造成失誤 如果有失誤產生 你想想看哦 如果我的生產成本佔那麼高 那我批次又這麼的少 那 我Fail掉 假設100個Batch好了 我Fail掉10個Batch 那等於就是剩下那90個Batch要去貪我的 我的這個攤地的成本 再加上這些生產成本也那麼貴 然後 在發生失敗的時候 原本可以賣的產品就變不能賣了 可是我的料還是一樣這樣投入 那我的產能還是一樣這樣被佔掉 那你就可以想像 他對我就是一個 呃就是 複合式的一個災難 就讓我的 同時讓我的成本拉的很高 因為就是我的 產能也受到影響 我的成本也受到影響 好 所以這其實是做自動化另外後面的考量 如果我們把這三個事情想在一起 剛剛提到了 降低直接降低成本 第二個增加一致性避免良率不高等等 然後再再透過 不用那麼需要人力 去擴大產能 那我想這個就是 呃大家在做細胞藥膳製造裡面 呃很希望能夠 解決的事情 好那呃 我們今天會講的四家公司 他們都在 呃解決這件事情 但他們是用完全不同的哲學 跟邏輯在解決這些事情的 那呃我今天會 呃等一下把這個哲學給 呃比較 high level 跟大家說明 那說明完之後呢 呃也會講一下就是這四家公司他們的 一些演技上面的不同 好那我們先講 呃第一家公司第一種哲學 第二種哲學他其實在想的事情就是 我能不能夠 呃 透過每細胞治療裡面製成的每一個設備 每一個參數 所有的流程 end to end 都被我掌控的情況底下 達到最佳最好的自動化 那這樣的公司的代表就是Solaris 他的 呃做法就是他賣你一個機器叫 cell shuttle 這cell shuttle 裡面呢有機械手臂有 呃各種細胞生產過程需要用到的一些 呃步驟可以符合的設備 transduction 啊cell selection 啊expansion 啊等等QC 啊這些 可是他需要的是你把你的製程導到他的系統 ok 所以你要做製程的變更 那也 細胞藥跟其他所有的新藥一樣 他的生產製程是 受到法規單位很 嚴格的監管的 所以呃你要做製程變更 你勢必就必須要做所謂的comparability 的這個這個比較性試驗 那comparability 呢 在細胞醫療又特別不容易做 做起來成本很高 所以這個是他的一個很大的一個挑戰 好那也就從他這一派 才衍生出來第二種哲學 就是我用機器人去操作現有的設備 我就不去重新 呃導入製程了 那像這樣的公司呢 呃有包含multiple 那multiply labs cellular origins 跟strain-like bio 這幾間 呃簡單來講製程不動 你comparability 的風險就比較低 但他們也不是每呃三間每一間都完全 能夠 呃不需要comparability 尤其他還是會涉及到產線的 變更或重建 所以呃 隨著他重建的程度的多寡 等一下我也會 呃跟大家解釋一下三間的做法 不同在哪裡 那但是這個 變更程度的多寡相對也反映了 你導入的成本跟時間 那我會覺得這其實這三家 很主要在 想要達成的outcome上面的差別 好那我們現在就一下一下來看 我們先看solaris 那呃左上角這個圖呢就是solaris他的 呃招牌產品然後cell shuttle 那其實我們以前也跟他們有接觸過幾次 他的這個cell shuttle很大 根本進不來我的廠房 所以那時候我們就在跟他講的時候就 就有提到說 如果今天呃 我要用你的這個散熱設備 我必須為了你去重新蓋散熱工廠 不然我根本進進來我的工廠都沒有機會 這樣然後而且又要 全部重新導我的生產的這個製程嗎 所以你大概可以想像他 呃從一間賣設備廠轉換成 idm 模式就是直接來去做 integrated development manufacturing 就像是幫你做代工了 其實也有道理因為他就是用自己的系統 然後他系統可能也很難進到別人家 這樣 那我這邊要強調一下 就是我有很多這上面的數據哦 什麼什麼10x 這個擴充性3x自身失敗率 呃降低70%的成本 這是我直接曬他們 他們自己講的數據啊 因為那我們今天 沒有要去做這三家 這四間公司 在散熱成本降低啦 或是擴充產能啊 或是增加兩率上面的比較 反正我就直接用他們的數據 呃 我比較想要講的還是他們的優點跟風險 在優點上面 他這樣的做法 因為全部都是自己控制的系統 所以大家可以想像他的產能密度可以最高 他的效能上限可以最好 導的進去的產品 他的這個穩定度也會好 呃我想效能改善也會是很棒的 那他也很成熟有獲得FDS的Cyber的 這個AMP的認定嗎 但他另外一方面就是你很可能 你根本導不進去啊 呃那我剛剛提到就算你導的進去 compatibility的時間要長 要額外的成本啊 然後如果我是站在信號開發商的話 所有東西都是他控制的 都是他們家的系統 有時候我也會有concern 所以這個大概就是他的比較大的風險 那我有準備一下影片 我大概不會讓大家全部看完這個影片 主要是想要給大家一個概念 這到底是一個什麼樣的東西 所以如果我們看一下影片的話 這是他官網上面公開 大家去youtube上就找到影片 他其實就是把剛剛那個盒子放進他的 呃這個很大的black box裡面 在這個黑盒子裡面呢 就會發生整個細胞的製程 那他剛剛放進去的那個module 其實就是你跟 這個機這個機器哦放進去的一個 入口 那最後細胞做完了 就是把那個盒子再拿出來 然後就hard resell 那中間當然你會透過一些操作界面 去呃 去去和這個這個這個盒子互動 然後會有一些螢幕可以讓你去按 調整參數等等 不過整體而言 他就是透過跟這一個大的盒子互動 來去做製程的 然後做完之後啊 當然你這種內容過程當中 可能可以補益啦可以什麼的 可是你基本上人是不太能夠進到 這個系統裡面去的 在這個系統裡面能夠進去 就是他自己的 這個盒子跟一些 呃你裝在他的 指定的設計好的reagent盒子裡面 好的這樣子的一個一些一些一些呃 reagent的box或bottle等等 那最後做完了你就是把這整個大的盒子 哦呃 全部就是直接像這樣子的把它拿出來 所以他就是一個非常end to end的system 呃沒有那麼那麼那麼多的彈性 好那 呃想要不要做那麼多製程變更 提出來說用你現有的機器 和你現有機器互動 的第一間公司 哦呃我想就是multiply labs 那他一樣是宣稱可以降低很 大幅的降低成本 那他存在也很久了 所以他和幾個比較大的公司caverna az legend這些公司其實都有 合作了 好那剛剛已經提到說就是 如果今天你是不做儀器設備的 更換的 你的呃受到regulatory 監管的壓力會相當小很多 但他是完全不用做comparability的 我認為可能也不見得哦 因為他產線 理論上是要全部重新設置的 然後他會需要有很多 那機器人的整合的orchestration 呃那為什麼會這樣說呢 我們來看一下他的影片 那一樣我們就是看一段了我一遍 看一遍說 他就是用這種 讓他看大家可以看到這個接手臂 可以滑軌上面去做移動 和你不同的機器設備去做 呃互動 那很多機器設備呢 呃包含像你看現在拿的g-rex 本來就是我們一般在細胞培養上面 很常用的這個儀器 把g-rex放到incubator裡面 哦然後呃去取代一些員工 去把這個incubator打開啊等等的動作 我想這些都是很常見的 那我們跳到後面一點的話 呃你看到他們這個自成設備 他就是哎可以用 用用接手臂去去搖啊 去做各種不同的動作 可是你看這樣子的畫面 大家就可以想像的到 你一般的細胞甚至不會長這樣 所以他雖然是操作你平常在操作的 東西你的incubator你的可能 lobo你的可能是dynaselect這些機器 但是他的產線是需要重新設計的 換句話說這樣的方式 是不是就能夠完全避開 呃法規單位監管的需求 或是降低能降到多低 我覺得是值得討論的 但可以想見就是你導入的成本 其實不會那麼低的 因為你的導入是需要重新產生建置的 那這樣重新產生建置 當然就是要花額外的時間跟成本 這樣子好 那我們回來呃再看下一家 下一家sero origin 我覺得其實跟multiplier labs 非常非常像 那他呃他他就是更 呃強調就是說 不要去動你廠房那麼多 那他基本上呃在做的事情就是說他 呃用了一臺能夠移動的車子 上面放了機械手臂 然後用車子呢 也就不是滑軌 是車子在你廠房內走來走去 去跟你的機械互動 那呃 我們先看一下影片 大家可能會比較有概念是什麼意思 這是他們去年sero origin是去年在 呃 抱歉 呃今年在這個 centigen therapy on the mat 上面去做presentation的時候給我們看的 首先你先看一下這張圖 這是他一個廠房大概的設計 其實他就已經比較像是我們一般 細胞治療會做到的一個廠房的 go run的一個概念了 好那 我們看一下這個影片 把它稍微往前快轉一點點 看到他的這個機器設備 所以你看哦 這是他們一個假設是一個 pilot的模擬工廠 有一臺車子帶機械手臂走來走去 這樣的機械手臂呢 可以開始跟你的機器設備做互動 那你看到這是一臺SATIVA的儀器嗎 所以他其實可以用你原本機有的設備 來去跟他互動 然後剛剛看到那邊 好像有一臺 我剛剛比較快沒看到 可能是大家select過一些其他機器了 大家可以做一些這樣子的 機器設備的互動 那他並沒有辦法做到就是說 完全的 呃不改動你的廠房 我們可以看到他那些黃色的 那些大大的box 你還是需要把 你的設備移過去裝在特定的地方等等 但他改動的幅度呢其實就已經 大幅的 呃減小 好那這邊我要稍微停一下 我要講一下一個很重要的一個概念 呃他這邊提到從 右到左好了 第一個就是他呃就他三個很重要的 他們覺得可以做自動化的components 第一個當然就是你能夠跟 各個workstations去做互動 那你看這邊又看到一支他SATIVA的機器 有的人可能是用Prodigy 有的可能是用其他的機器用Lobo等等 他能夠跟越多臺機器互動 當然你能夠自動化導入 這個時間就越短 那第二個就是他這個integrated mobile robots 就是可以載著機械手臂移動的車子 就不需要滑軌了 所以你纔能夠說我產線建置的改動降低 那第三個事情其實蠻重要的就是說 細胞治療很多時候都發生在軟管軟袋裡面 這些軟的東西呢再加呃 他常常會是不規則性的再加上裝體 裝到這個 呃Medium進去的時候 所以Medium罐的數量不同 體積不同的 他那袋子可能會比較蓬 比較沒那麼蓬 那這些東西在機械手臂的抓取上面 是很困難的 呃再加上我們今天要在做這種multi station的 這種workstation生產的時候 會需要 把軟管軟帶從一個機器上面接到 另外一臺機器上面 那每個廠商他們的設備都不一樣 Cyclone跟Nutrino 不會互相 就是直接幫你想那麼好說 他們會talk to each other 所以在這過程當中 我們就需要做一件事情叫物品結合 簡單來講就是把 管子帶子從 A接到B A機器接到B機器 應該說把A機器用的 管帶接到B機器的管帶 那這有兩種方式 一種方式是Multiply Labs 用的方式叫無菌結合 他直接把一公一母的接頭裝在一起 呃轉一下 那就無菌封好了 那就接過去就可以移到另外一臺機器 那我們更常用的其實是叫做welding 無菌結合這種熱融的方式 他就是把兩根管子一根管子 簡單是連著A 帶A A機器的帶子 那根管子接的是B機器的帶子 我用無菌熱融的方式 瞬間把這兩根管子接過去之後 就完成無菌結合 可是要抓這種軟管非常非常困難 所以像Celer Origin的解法 就是他自己去打造了一臺 這邊寫的最左邊的這個 呃 呃sterile welding的一個機器 那當然他有一個新機器 你就會想到 又會有新的一些法規監管問題 不過相對而言這個更新並不多 啦所以應該是還好 對那他就是憑藉這三個技術 呃再告訴你說 我盡量不要動到你生產的產線那麼多 還是要動不要動那麼多 呃來幫你完成做生產製造 所以相信在導入的成本上面啦 好或者是說在這個 呃 導入時間上面呢可能都會有一些優勢 好 那講完Celer Origin呢 我們回來講一下 呃最後一間叫Streamline Bar 比較新的公司 他是這幾年公司裡面最強調 plug and play 就是他希望你也不要動你的產線 也不要什麼重新打造 重新設計你的產線 那當然更不需要重新打造廠房 你的 接手被一樣用臺車載著 很多工作發生在這臺臺車上面 他也有一臺 welding 機器跟著臺車走 但是他的這個 welding 就是無線結合機器 就是 呃用現有的 而不是 需要自己打造的 那 他的方式他的邏輯其實就是說 他用很多 QR code 擺在不同的機器跟東西上面 讓這臺機器手臂上面裝一臺 camera 讓他可以認得這些QR code 那同時透過 AI 的這個 功能很快去辨識不同東西的 位置座標 因為像無人車 知道什麼東西現在放在哪裡 然後他因為有QR code 他認得這是 prodigy 那是 lovo 他們相對位置在哪邊 跟他原本受 training 的時候的位置 可能有什麼不一樣等等 讓他能夠很快的知道 在空間當中要怎麼跟這些機器互動 然後用模擬人手動作的方式 來去完成很多的這個生產製造 那他也不需要這種很大的 輔具 像剛剛 silver ocean 看到那個很大的 黃色的一塊一塊的盒子 他是用小的 3D 列印的模具 讓很多時候這個機器手臂有 能夠抓去的地方 所以某種程度上 他是希望能夠透過 AI 自動學習的方式 很快的去完成這個自動化 那因為不用新廠房不用新產線 可以想像他導入的時間可能是最快的 然後他導入的成本可能是最低的 好 但他能夠做到多穩定呢 這個就是另外一個我們到時候需要 討論的問題 那不過我們先來看一下他們自己給的影片 然後 那這就是循瀾的機器人 你可以看到他就是在他的這個 臺車上可以跟一臺這個 wheel wheel 的機器去做互動的 然後上面有很多 qr code 他可以去透過 qr code 去辨識這些東西 到底是什麼 然後他可以跟機器設備互動 然後去做一些 wheeling 的動作 等等的這樣的話 wheel 的機器蓋起來 這些就可以盡量去完成很多 原本是操作員去做的一個動作 那呃我想要給大家看的是說 呃 他為了要能夠取代人手 所以你看他這些輔具3D列印的輔具 他會他會他會在這邊去做 呃 很多的輔助 裝上去以後大概就也不用拿下來了 然後 甚至像 prodigy 他需要有一些按鍵的話 他是可以用這個接手臂直接去做按按鍵 跟你說哎我現在要做的是哪一個 program 是一個 cart 的 program 或是一些其他的 program 然後呃在這個 做 cell processing 的時候 他的這個臺車也是會自己移動的 然後從一臺機器移動到另外一臺機器 然後去做很多的操作啦等等哦 然後我們人手的腰帶的動作 他也可以做模擬 這些其實跟其他這幾間公司我覺得 呃也都有點類似 只是說你可以看到他現在就是完全在一個 呃 別人的廠房裡面 好把機器手臂放進去 就達到更加的 plug in and play 這樣子的一個 solution 吼 所以這是 streamline 的一個特色 好 那我們如果回到我們的 slide 去做個綜合比較的話 其實就是呃這四家吼從製程要不要改造 我想 slide 是一定要的吼 製程一定要修改 那到 streamline 他們是號稱可以完全不用 我甚至都不用產線重新建置 那所以你可以想像就是 呃法規細轉的風險呢 也就是用 Solaris 最高 到 streamline 是最低嘛吼 但呃 反過來講就是最成熟的 其實可能還是 Solaris 跟 Multiply Labs 這種比較需要大幅度改動產線 或是製程要整個 呃全部重新來過這樣子的一個做法 那 Serial Origin 跟 Streamline 可能就相對更 plug in and play 那呃 Streamline 強調應該就是說 我直接就能夠 plug in and play 這樣子的一個一個一個想法吼 好那最後我想要說的是說 就是如果我們做個 summary 的話 要從 Solaris 這種 重新建構全新自動化生產工廠 到 Multiply Labs 和 Serial Origin 可能是保持盡量保持現有製程 可以相對快速上線 但可能需要重新打造新產線的方式 到最後 Streamline 是重 重心押注在 AI 瞭解環境 瞭解場景 瞭解相對位置 瞭解儀器設備 瞭解儀器設備互動 達到真正 plug in and play 呃其實我們在想的事情是 自動化做到現在 慢慢走向的是想要追求 在生產製程能夠很穩定的情況底下 這穩定性是能夠被接受的情況底下 逐漸降低導入成本 跟降低上線時間的一個想法 所以手工藝我們要把它取代掉 我們要把它取代掉 我們要做到工程化量產 沒有一定程度的穩定性 這些科技都不會被採用 但在有一定程度穩定性的情況底下 那導入時間跟上線成本 當然就會是最重要的一個競爭優勢 所以大家可以想像 如果 Streamline 今天可以做到 跟其他幾家公司一模一樣的穩定 再不用改廠房 不用改產線 甚至只要做很簡單的 Compatibility 情況底下 那它的優勢就會很明顯 但它能不能做到這樣的穩定性 就是我們值得關注的地方 反過來講 Solaris 可能相對而言 如果真的導了進去 它的穩定性會是最高的 可是它導入成本跟上線的時間 可能就會是最長的 所以我想 到底哪個系統會成為真正的贏家 可能還有待觀察 那我們就繼續看下去 也或許會變成是說 Streamline 比較適合 非常 Early Stage 的案子 來做製程開發 那 Solaris 可能是適合 更成熟的案子 做商業化量產 這也是有可能的 所以或許也不見得是 一定誰勝出 然後誰輸了 或許是不同的使用情境跟場景 會適合不同的公司 那我今天的分享 就跟大家分享到這邊 非常謝謝大家 掰掰