<p><strong>波士顿 —</strong></p>
<p>想象一个世界，在这个世界里，生命科学组织始终能够实时准确地知道他们的库存情况，消耗品的位置，以及何时重新订购以防止缺货，而无需任何人踏入实验室。这就是 nvisualAI 正在构建的世界。</p>
<p>今天，我推出了 nvisualAI，旨在通过用自动化、基于 RFID 的实时跟踪替代昂贵的人工和价值流失的库存劳动，帮助实验室防止昂贵的研究停滞。</p>
<p>如果你管理或支持一个研究实验室，你已经知道在周二早上三项实验在中午之前安排的情况下，耗材管尖用完的感觉，或者意识到本该在两周前重新订购的一箱冷冻管竟然没有出现在采购订单上。你几乎肯定知道在计划下个季度时，面对不完整数据的挫败感。</p>
<p>通过与无数实验室操作人员的直接交流，显然这不仅仅是一个个案问题，因为我的研究显示，团队每周因手动库存盘点和采购订单而损失多达 20 小时，而每次对话都围绕着依赖电子表格和突发缺货的持续压力。</p>
<p>而且，成本不仅仅体现在时间上。缺货不仅是经济损失，更是生产力损失。当科学家无法完成他们的工作时，产能就被浪费：这些产能本可以创造更多收入或推动其他研究。手动盘点加剧了这个问题，因为它没有创造持久的价值。它只是一个快照，拍摄的瞬间就变得过时，导致了停滞研究的缺货情况。</p>
<p>nvisualAI 旨在通过提供实时跟踪来解放实验室免于被动模式。通过将工业级 RFID 与专门构建的云软件相结合，科学家们不再需要担心当他们伸手去拿材料时，材料是否会在货架上。但消除手动库存检查只是持续监控的副产品，而不是其目的。真正的价值在于不间断的数据流首次使得 <strong>衡量每个重新订购决策背后的数字，并利用这些数据优化货架空间和任何时刻被占用的库存资本成为可能。</strong></p>
<p>解决这个问题对我来说是个人的事情，也是我十多年来一直在努力的方向。当我在 13 年前共同创办 TetraScience 时，生命科学行业正处于云计算采用周期的初期。建立一家云原生公司在当时被视为创新；而今天，这对于增加客户价值和使任何企业实现其目标都是至关重要的。十多年后，我决定建立一家 AI 原生公司，出于同样的根本原因：为生命科学行业提供无与伦比的价值。</p>
<p>但使用 AI 如何使我们的客户受益呢？对于我们的用户来说，这转化为四个具体的优势：</p>
<p><strong>开发速度：</strong> 新功能在几天内交付，而不是几个月，有时更快。</p>
<p><strong>更高的质量和可靠性：</strong> 问题由 AI 代理自动检测、诊断和修复。</p>
<p><strong>降低成本：</strong> 精简的运营意味着更具竞争力的定价和更低的入门门槛。</p>
<p><strong>响应能力：</strong> 问题解决得更快、更准确。</p>
<p>AI 不仅用于提供更快的开发时间表，还用于提高数据报告的准确性，例如在多个 RFID 读取器位于同一区域时准确定位消耗品。它还将提供有意义的洞察，帮助预测未来需求的变化，并根据消耗品使用趋势调整重新订购阈值。</p>
<p>这一切都离不开 LabOps 社区的慷慨支持，他们通过提供关于正确用例和解决实验室低效问题的最佳方法的宝贵指导，鼓励和支持我在这一努力中。</p>
<p>通过访问 <strong>nvisualai.com</strong> 了解更多关于基于 RFID 的消耗品跟踪解决方案的信息。</p>

<p>波士顿初创公司 nvisualAI 推出了一种基于 RFID 的解决方案，旨在通过实时跟踪自动化实验室库存管理。该系统旨在消除手动计数，防止缺货，并通过提供持续的数据流来优化库存中的资金，以便进行补货决策。该平台利用人工智能提高开发速度、可靠性和降低成本，帮助生命科学组织避免因缺少耗材而导致的研究停滞</p>

<p><strong>BOSTON —</strong></p>
<div class="lb-trans"><p><strong>波士顿 —</strong></p>
</div><p>Imagine a world where life science organizations always know in real-time exactly what inventory is on their shelves, where consumables are located, and when to reorder them to prevent stockouts, all without a single person needing to step foot in a lab. This is the world that nvisualAI is building.</p>
<div class="lb-trans"><p>想象一个世界，在这个世界里，生命科学组织始终能够实时准确地知道他们的库存情况，消耗品的位置，以及何时重新订购以防止缺货，而无需任何人踏入实验室。这就是 nvisualAI 正在构建的世界。</p>
</div><p>Today, I am launching nvisualAI, created to help labs prevent costly research stoppages by replacing expensive, manual, and value-leaking inventory labor with automated, RFID-based, real-time tracking.</p>
<div class="lb-trans"><p>今天，我推出了 nvisualAI，旨在通过用自动化、基于 RFID 的实时跟踪替代昂贵的人工和价值流失的库存劳动，帮助实验室防止昂贵的研究停滞。</p>
</div><p>If you manage or support a research lab, you already know what it feels like to run out of pipette tips on a Tuesday morning with three assays scheduled before noon or realizing that, somehow, a box of cryovials that should have been reordered two weeks ago never made it onto a purchase order. And you almost certainly know the frustration of planning for next quarter with incomplete data.</p>
<div class="lb-trans"><p>如果你管理或支持一个研究实验室，你已经知道在周二早上三项实验在中午之前安排的情况下，耗材管尖用完的感觉，或者意识到本该在两周前重新订购的一箱冷冻管竟然没有出现在采购订单上。你几乎肯定知道在计划下个季度时，面对不完整数据的挫败感。</p>
</div><p>In speaking directly with countless lab operators, it has become clear that this is not just an anecdotal problem, as my research reveals that teams are losing up to 20 hours every week to manual inventory counts and purchase orders, while every conversation centers on the same frustration of relying on spreadsheets and the constant underlying stress of a sudden stockout.</p>
<div class="lb-trans"><p>通过与无数实验室操作人员的直接交流，显然这不仅仅是一个个案问题，因为我的研究显示，团队每周因手动库存盘点和采购订单而损失多达 20 小时，而每次对话都围绕着依赖电子表格和突发缺货的持续压力。</p>
</div><p>And the cost runs deeper than the hours themselves. Running out of stock isn't just an economic loss, it's a productivity loss. When scientists can't do their job, capacity is wasted: capacity that could have generated more revenue or advanced other research. Manual counting compounds the problem, because it creates no lasting value. It's merely a snapshot that becomes stale the moment it's taken, leading to the very stockouts that stall research.</p>
<div class="lb-trans"><p>而且，成本不仅仅体现在时间上。缺货不仅是经济损失，更是生产力损失。当科学家无法完成他们的工作时，产能就被浪费：这些产能本可以创造更多收入或推动其他研究。手动盘点加剧了这个问题，因为它没有创造持久的价值。它只是一个快照，拍摄的瞬间就变得过时，导致了停滞研究的缺货情况。</p>
</div><p>nvisualAI aims to free labs from reactive mode by giving them real-time tracking. By pairing industrial-grade RFID with purpose-built cloud software, scientists no longer have to wonder whether a material will be on the shelf when they reach for it. But eliminating manual inventory checks is a byproduct of continuous monitoring, not the point of it. The real value lies in what an uninterrupted data stream makes possible for the first time: <strong>measuring the numbers behind every reorder decision, and using them to optimize both shelf space and the capital tied up in inventory at any moment.</strong></p>
<div class="lb-trans"><p>nvisualAI 旨在通过提供实时跟踪来解放实验室免于被动模式。通过将工业级 RFID 与专门构建的云软件相结合，科学家们不再需要担心当他们伸手去拿材料时，材料是否会在货架上。但消除手动库存检查只是持续监控的副产品，而不是其目的。真正的价值在于不间断的数据流首次使得 <strong>衡量每个重新订购决策背后的数字，并利用这些数据优化货架空间和任何时刻被占用的库存资本成为可能。</strong></p>
</div><p>Solving this problem is personal for me, and something I've been building toward for over a decade. When I co-founded TetraScience 13 years ago, the life science industry was at the beginning of the cloud adoption cycle. Building a cloud-native company was considered innovative then; today, it's essential, both for adding customer value and for enabling any enterprise to reach its goals. More than a decade later, I decided to build an AI-native company for that same fundamental reason: to deliver unmatched value to the life science industry.</p>
<div class="lb-trans"><p>解决这个问题对我来说是个人的事情，也是我十多年来一直在努力的方向。当我在 13 年前共同创办 TetraScience 时，生命科学行业正处于云计算采用周期的初期。建立一家云原生公司在当时被视为创新；而今天，这对于增加客户价值和使任何企业实现其目标都是至关重要的。十多年后，我决定建立一家 AI 原生公司，出于同样的根本原因：为生命科学行业提供无与伦比的价值。</p>
</div><p>But how does using AI benefit our customers? For our users, it translates into four concrete advantages:</p>
<div class="lb-trans"><p>但使用 AI 如何使我们的客户受益呢？对于我们的用户来说，这转化为四个具体的优势：</p>
</div><p><strong>Development speed:</strong> New features are delivered in days, not months, sometimes faster.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>开发速度：</strong> 新功能在几天内交付，而不是几个月，有时更快。</p>
</div><p><strong>Higher quality and reliability:</strong> Issues are detected, diagnosed, and fixed automatically by AI agents.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>更高的质量和可靠性：</strong> 问题由 AI 代理自动检测、诊断和修复。</p>
</div><p><strong>Lower costs:</strong> Leaner operations mean more competitive pricing and lower entry tiers.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>降低成本：</strong> 精简的运营意味着更具竞争力的定价和更低的入门门槛。</p>
</div><p><strong>Responsiveness:</strong> Problems get solved faster and more precisely.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>响应能力：</strong> 问题解决得更快、更准确。</p>
</div><p>AI isn't just used to offer faster development timelines, but also to enhance the data reporting accuracy, for example by accurately locating consumables when multiple RFID readers are in the same area. It will also surface meaningful insights, helping predict future shifts in demand and adjust reordering thresholds based on consumables usage trends.</p>
<div class="lb-trans"><p>AI 不仅用于提供更快的开发时间表，还用于提高数据报告的准确性，例如在多个 RFID 读取器位于同一区域时准确定位消耗品。它还将提供有意义的洞察，帮助预测未来需求的变化，并根据消耗品使用趋势调整重新订购阈值。</p>
</div><p>All this would have not been possible without the generosity of the LabOps community who have encouraged and supported me in this effort by providing valuable guidance on the right use case to tackle and on the best way to address the inefficiencies in their labs.</p>
<div class="lb-trans"><p>这一切都离不开 LabOps 社区的慷慨支持，他们通过提供关于正确用例和解决实验室低效问题的最佳方法的宝贵指导，鼓励和支持我在这一努力中。</p>
</div><p>Learn more about the RFID-based consumable tracking solution by visiting <strong>nvisualai.com</strong>.</p>
<div class="lb-trans"><p>通过访问 <strong>nvisualai.com</strong> 了解更多关于基于 RFID 的消耗品跟踪解决方案的信息。</p>
</div>

波士顿初创公司 nvisualAI 推出 RFID 解决方案，实现实验室库存自动化，并提供实时跟踪功能