追光生物科技（深圳）有限公司近日宣布完成超5000万元人民币 Pre-A 轮融资，由深创投领投，广东中医药大健康基金、南山战新投及零以创投跟投。这家总部位于深圳南山的公司成立于2023年，核心能力围绕光电镊（OET）单细胞操控技术展开，产品线覆盖高通量单细胞功能筛选系统、结构光投影系统、数字微流控平台和活细胞培养系统。公司称，其系统可在数千至数万个微腔中同步开展实验，每颗细胞从进入芯片到导出回收全程可溯，数据带有时间戳、空间坐标和细胞身份标签。这一技术特征直接对应 AI 生物学模型当前最稀缺的单细胞级长时功能数据。
追光生物联合创始人兼 CEO 谢海南表示：生命科学正在进入 AI 驱动的新阶段，高质量的细胞功能数据将成为这一进程中的关键基础设施。本轮融资将主要用于核心产品研发与工程化、重点应用场景验证，以及 AI 驱动技术服务模式的进一步探索。
| 字段 | 内容 |
|---|---|
| 公司 | 追光生物科技（深圳）有限公司 |
| 轮次 | Pre-A 轮 |
| 金额 | 超5000万元人民币 |
| 投资方 | 深创投（领投）、广东中医药大健康基金、南山战新投、零以创投 |
| 总部 | 深圳南山 |
| 创始人 | 谢海南（联合创始人兼 CEO） |
| 官网 | https://www.optoseeker.com/ |
光电镊解决的并非“看见细胞”，而是“在保持功能的前提下把细胞挑出来”
单细胞研究长期被两套工具割裂。流式细胞术可以高速分选，但细胞在液流中经历剪切力、去离子环境和荧光标记，分选后的细胞往往已经离开原有微环境，功能状态发生改变。微孔板和微流控芯片可以维持培养条件，但从中提取特定细胞通常需要消化、稀释或物理切割，难以在保持细胞活性和功能连续性的同时实现精准回收。追光生物的产品逻辑，是用光电镊在芯片上产生可编程的光场，以非接触方式移动和分离单细胞，同时把微流控、显微成像和软件控制集成在同一系统内。据公司披露，其高通量单细胞操控与功能筛选系统支持细胞导入、分离、片上培养、功能检测、候选排序和靶向回收，并可在数千至数万个微腔中同步开展实验。
这套描述的技术含义需要放在产业链语境中理解。光电镊的核心价值不在于“看到”单细胞——共聚焦显微镜和活细胞成像系统早已解决这个问题——而在于在维持培养条件的同时，对特定功能表现的细胞进行物理操作和回收。对于抗体发现和细胞株开发而言，这意味着筛选出的候选细胞可以直接进入后续测序和扩增，而不必经历一轮可能改变细胞状态的转移过程。公司称已完成从原理样机到量产机的跨越，实现硬件、软件、耗材的全自主研发与生产。
但“全自主研发与生产”本身是一个需要拆解的说法。生命科学仪器涉及光学、机械、电子、微流控、芯片和软件多个子系统，全自研可以意味着从底层光路设计到耗材注塑的全部内部完成，也可能意味着关键部件仍依赖外部供应商、公司完成系统集成和软件控制。来源材料没有披露追光生物在光电镊芯片、数字微镜器件或显微物镜等核心部件上的供应链结构，因此“全自主”的边界无法从公开信息中确认。
从“卖仪器”到“卖数据”，商业模式的分叉点在于数据是否真的可复用
追光生物的商业叙事包含两条路径：一条是传统的高端仪器销售，另一条是以 AI 为基础的技术服务——为 AI 驱动的生物研发团队提供从实验设计到数据交付的细胞功能验证服务。公司将其概括为“仪器+数据+AI”的技术服务模式。这个提法在生命科学工具行业并不新鲜，但真正跑通的案例极少。
据公司披露，其系统在数千个独立微腔中同步追踪单细胞的多维功能表现，每颗细胞从进入芯片到导出回收全程可溯，数据天然带有时间戳、空间坐标和细胞身份标签。从已披露的这一技术特征看，追光生物的数据产品至少具备了一个关键属性：单细胞级别的长时程、多维、可追溯记录。这与公开数据库中大量存在的批量测序数据或终点法读数形成差异。
2025年7月，追光生物与百图生科达成合作，将其单细胞功能数据与百图生科的生命科学基础大模型结合，探索“数据生成—模型预测—实验验证”的闭环。同年8月，公司与华大智造达成战略合作，围绕“筛选—测序—数据分析”共建抗体发现平台。这两项合作分别对应追光生物数据叙事的两端：百图生科代表 AI 模型侧的需求，华大智造代表测序和产业化的下游。但战略合作本身不产生收入承诺，也不等于技术闭环已经跑通。来源材料没有披露合作的具体项目、数据规模、排他性安排或商业条款，因此这两项合作目前更适合理解为产业协同的早期信号，而非商业化验证。
连续三轮加注的资本结构，既是信任投票也是路径依赖
本轮融资的资本结构有一个显著特征：多家机构并非首次进入。据公司披露，自2023年成立以来已完成三轮融资，零以创投连续三轮投资，深圳南山区先后通过南山创投和南山战新投连续两轮支持，英诺天使基金在第一轮和第二轮融资中连续加注，来源表述其中包含领投角色。此次深创投以领投方身份进入，是首个在追光生物融资序列中出现的深圳市级国资创投平台。
这种结构可以从两个方向解读。从积极的一面看，早期投资机构在每一轮重新评估后继续加注，通常意味着团队在产品化和客户验证上给出了可被内部观察到的进展。零以创投创始合伙人郑连发在通稿中称，每一轮都看到团队在产品、技术和市场上的实质性进展，并强调其设备体系“天然具备为 AI 生物学生成高价值数据的能力”。深创投投资总监何沐阳则表示，追光生物是国内少数完整掌握该核心技术并实现产品化的团队。上述投资方判断来自其自身声明，尚无独立第三方验证。
从另一面看，连续加注也意味着公司在前几轮中未能引入足够多的外部独立信号来稀释老股东的话语权。公司未披露本轮资金可覆盖的研发周期与产品线投入分配，资金充足性无法评估。追光生物没有披露历史融资的累计金额和估值，因此无法判断本轮稀释比例和资本效率。公司注册资本为153.14万元，该数字来自公开工商信息摘要；公开信息未披露其股权结构与历史融资累计金额。
多产品线并行的工程化压力，比技术原理本身更难跨越
追光生物的产品矩阵包含四条线：高通量单细胞操控与功能筛选系统、结构光投影系统、数字微流控平台、载物台式活细胞培养系统。从技术底层看，这四条线共享光电镊、数字微流控和数字微镜器件三类核心技术，存在一定的平台协同性。但从产品化和商业化角度看，每一条产品线都面对不同的客户群体、应用场景和竞争格局。
结构光投影系统的客户可能是神经科学和光遗传学实验室，数字微流控平台的客户可能是需要液滴操控的化学和诊断开发团队，活细胞培养系统的客户则更接近常规细胞生物学实验室。这些市场的采购逻辑、预算来源和竞争格局差异显著。一家成立仅三年的公司同时推进四条产品线，意味着研发资源、应用支持和销售团队需要在多个方向上分摊。南山战新投相关负责人在通稿中承认，高端生命科学仪器研发周期长，对跨学科工程能力、产品迭代和应用验证都有较高要求。这一表述来自投资方，但客观上点出了追光生物面临的核心约束。
公司称多款产品已交付至多个客户，并围绕实际实验与研发场景持续开展安装调试、应用验证和迭代优化。这是目前关于商业化进展的全部公开信息。没有客户名称、没有交付数量、没有复购率、没有收入数据。对于一家 Pre-A 轮公司而言，这并非异常，但它意味着“产品已交付”和“产品已被市场接受”之间仍有相当大的不确定性。
AI 生物学数据稀缺是行业共识，但“稀缺”不等于“有人愿意付费”
追光生物的市场叙事建立在一个被广泛接受的判断上：AI 生物学模型面临高质量、单细胞级别长时功能数据极度稀缺的瓶颈。蛋白质结构预测和基因组分析已积累大规模公开数据集，而活细胞的动态功能数据——时序荧光变化、分泌动态、形态演变、刺激响应——大多散落在实验室记录中，难以标准化采集和规模化积累。这个判断本身在行业内争议不大。真正的分歧在于：这种稀缺性是否已经转化为可支付的采购需求。
追光生物提出的“从实验设计到数据交付的细胞功能验证服务”，本质上是一种 CRO 和数据服务的混合体。这个模式要成立，至少需要满足三个条件：追光生物能够以低于客户自建平台的成本产出数据；产出的数据在质量和格式上能够直接进入客户的 AI 训练流程；客户愿意将核心筛选数据外包给第三方。
从已披露的产业合作看，追光生物与百图生科的合作方向是“数据生成—模型预测—实验验证”的闭环，与华大智造的合作方向是“筛选—测序—数据分析”的抗体发现平台。可核验的进展指标包括：是否披露联合项目、数据交付量、模型验证结果或采购合同。目前这些指标均未公开。
资金用途指向工程化和场景验证，但真正的瓶颈可能在应用支持体系
公司披露本轮融资将主要用于核心产品研发与工程化、重点应用场景验证，以及 AI 驱动技术服务模式的进一步探索。这个表述中，“重点应用场景验证”值得注意。它暗示追光生物的产品尚未在抗体发现、细胞株开发、细胞与基因治疗等目标场景中完成充分的客户侧验证，本轮资金的一部分将用于补齐这一环节。
对于生命科学仪器公司而言，场景验证的难点通常不在仪器性能本身，而在应用支持体系的建设。客户需要的不仅是一台能用的设备，还包括实验方案设计、样本制备优化、数据分析流程和故障响应。追光生物称其团队涵盖光学、机械、电子、自动化、微流控、芯片、软件工程、生物应用和生物信息学，这种多学科配置在研发阶段是优势，但在商业化阶段可能转化为成本压力。一个同时服务单细胞筛选、光遗传学、数字微流控和活细胞培养四类客户的应用支持团队，其知识宽度和响应能力将面临严峻考验。
另一个未被披露的关键变量是耗材策略。追光生物称实现了耗材的全自主研发与生产，这意味着公司可能采用“设备+耗材”的剃刀-刀片模式。如果这一策略成立，单细胞筛选芯片等耗材的良率、成本和供应稳定性将直接决定公司的毛利结构和客户生命周期价值。但来源材料没有披露耗材的具体品类、定价策略或产能情况，因此无法判断这一模式的可行性。
风险不在技术路线，而在商业化节奏与数据服务的验证路径
追光生物面临的首要风险并非技术路线被证伪。光电镊作为一种单细胞操控技术，其物理原理和实验室应用已有学术基础。公司称其为国内少数完整掌握该核心技术并实现产品化的团队，该口径尚无独立第三方验证。真正的风险集中在商业化节奏：多产品线并行是否会导致资源分散；客户验证周期是否会显著长于融资节奏；数据服务模式能否在资金耗尽前找到愿意付费的标杆客户。
第二个风险来自竞争格局的不透明。来源材料没有提供追光生物的直接竞品信息。从已披露的四条产品线看，单细胞筛选系统需要与流式细胞仪、微流控分选平台在通量、回收率和细胞活性维持上竞争；结构光投影系统需要与光遗传学刺激和微图案化设备在光场控制精度和软件易用性上竞争；数字微流控平台需要与液滴微流控和自动化液体处理系统在液滴操控灵活性和通量上竞争；活细胞培养系统则需要与常规培养箱和显微培养装置在温控、气体控制和长时间稳定性上竞争。追光生物未披露其与这些潜在竞品在技术参数、价格或客户群体上的差异，使得“国内领先”的说法难以被外部评估。投资方声明中的“少数完整掌握核心技术”和“差异化数据壁垒”，目前只能作为投资方判断，而非可核验的市场事实。
第三个风险是数据服务的合规与标准化。如果追光生物未来为药企或 AI 生物技术公司提供细胞功能数据服务，涉及的数据将可能包含来自人体样本的细胞功能信息。来源材料完全没有涉及这一维度，但它是数据服务从项目制走向产品化的前提条件之一。
从已披露信息看，追光生物本轮融资的核心价值在于为其从“仪器公司”向“数据基础设施公司”的转型争取了时间和资源。据来源介绍，深创投由深圳市政府出资并引导社会资本共同设立，连续加注的老股东则提供了资本结构的稳定性。但公司尚未披露任何收入数据、客户名称或数据服务的商业化验证结果，其“AI 生物学数据稀缺”的市场判断虽然成立，却尚未被证明可以转化为追光生物自身的付费需求。接下来十二到十八个月，重点应用场景验证的进展、战略合作是否产生实际数据交付、以及耗材模式能否跑通，将比任何技术参数的宣传更能说明这家公司的真实位置。
验证边界与可复核指标
本文涉及的“首个、唯一、最大、领先”、订单、出货、性能等表述，如无另行说明，均是公司、创始人或投资方在现有公开材料中的披露口径；RecodeX未在本次采集材料中找到独立审计或第三方测试结论，因而不将其视为已经独立确认的事实。文中的产业协同、竞争位置和商业路径属于基于已披露产品与融资用途的编辑分析，不代表相关结果已经实现。
- 技术侧应核验第三方测试条件、样本规模、良率、稳定性及与可比方案一致口径的结果；
- 商业侧应核验去重后的付费客户、可执行合同、收入确认、复购率以及订单转化；
- 资本与产业协同应以工商股权、关联交易、联合开发、采购或量产文件为准。
RecodeX 极客视：追光生物的故事之所以值得跟踪，不在于它又完成了一轮 Pre-A 轮融资，而在于它把“AI 生物学缺数据”这个行业共识翻译成了一个具体的仪器命题：数据不会从模型里长出来，它必须从活细胞的时序功能里被稳定地采集、标注和回收。光电镊能否成为这个采集环节的标准工具，取决于追光生物能否在四条产品线同时推进的工程压力下，先在一个场景里把“仪器—数据—AI”的闭环真正跑通。在那一天到来之前，所有的“数据壁垒”都还只是投资方通稿里的一个期待。
信息来源
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