Anemo Labs获70万英镑种子前融资：电子鼻能否让AI嗅出疾病？

一只电子鼻的临床距离：70 万英镑买不到诊断许可，但能买到一条验证链

伦敦的九月，一家成立不到两年的公司宣布拿到 70 万英镑种子前融资。金额不大，放在英国深科技语境里甚至偏小。但 Anemo Labs 想做的事，恰好卡在一个尴尬而诱人的位置：用传感器和机器学习去识别疾病的气味，把“闻出来”变成一种可重复的筛查手段。它的第一个目标不是常见的呼吸检测，而是尿液——更准确地说，是尿液中挥发性有机化合物（VOCs）构成的化学信号。

这个选择本身就是一个行业矛盾的缩影。电子鼻作为一个概念已经存在了二十多年，学术论文里反复出现高灵敏度和高特异性的数据，但真正进入临床的产品寥寥无几。问题从来不只是“能不能闻到”，而是“闻到的信号能不能在真实医院里稳定复现”。RecodeX编辑分析：Anemo Labs 的融资故事，本质上是对这个复现难题的一次早期下注。这一判断的前提是：公司目前披露的技术验证仅停留在标准气味分类层面；结论的边界是：我们无法从现有材料判断其传感器在真实临床环境中的复现能力。验证方法：需等待公司公布真实尿液样本的疾病信号识别数据，或第三方测试结论。

据 tech.eu 报道，Anemo Labs 已完成 70 万英镑种子前融资，由 Zinc 和 SFC Capital 领投，Innovate UK 提供额外支持。公司总部位于伦敦，2025 年由 Koye Sodipo 创立。据公司声称，这笔钱将用于传感器化学的进一步开发、气味数据采集与标注能力的扩展，以及与临床合作伙伴的验证工作。上述资金用途为公司披露口径，公开材料未提供独立审计或第三方验证。

84.15% 的分类准确率，离疾病诊断还差几个数量级

Anemo Labs 对外披露的最具体技术指标，来自一项使用 Sniffin’ Sticks 嗅觉测试协议的早期实验。据 tech.eu 报道，该公司声称其模型在 12 个气味类别中正确分类的比例为 84.15%。该数字为公司披露口径，公开材料未提供独立测试结论。Sniffin’ Sticks 是临床上用于评估人类嗅觉功能的标准工具，通常包含不同浓度的气味笔，用来测试受试者的嗅觉阈值、辨别能力和识别能力。用它来训练电子鼻模型，意味着 Anemo Labs 目前验证的是“能否区分不同气味”，而不是“能否从患者样本中识别疾病信号”。

这两者之间的差距，恰恰是电子鼻领域最容易被忽视的断层。区分薄荷味和咖啡味是一回事，从数百名前列腺癌患者和对照组男性的尿液蒸汽中找出稳定的疾病特征峰，是另一回事。后者要面对的问题包括：尿液样本的储存时间、患者饮食和药物的干扰、不同批次传感器之间的漂移、环境湿度变化，以及样本量是否足以支撑统计显著性。公司自己也未声称 84.15% 这个数字与疾病检测能力直接挂钩。

从已披露的信息看，Anemo Labs 的技术路线包含传感器化学与电子学，以及经过训练的机器学习模型。据 tech.eu 报道，公司披露其科学团队包括拥有传感器化学和电子学博士学位的研发人员，临床顾问正在支持早期诊断验证。此外，公司搭建了一个内部采样平台。据 Zinc 博客在 2025 年 11 月 24 日的投资公告中披露，该平台当时每天可采集和标注数百个气味样本；据 tech.eu 在 2026 年 9 月 9 日的融资报道中转述公司口径，该平台每天可采集和标注最多 5000 个气味样本。两个数字分别来自不同时间点的公司或投资方披露，均为未经独立验证的声明。RecodeX编辑分析：数据采集能力从“数百”增长到“最多 5000”，说明团队当前的核心工作重心在于训练数据的规模化生产，而非临床终点的推进。这一推断的前提是：公司披露了两个时间点的数据采集能力，且未披露任何临床终点数据；结论的边界是：我们无法从现有材料判断团队是否在临床验证方面有未披露的进展。验证方法：需公司公布临床合作伙伴名称、试验方案或疾病相关准确率数据。

从 OdorPi 到 Anemo：一个名字变更背后的定位收窄

一个容易被忽略的细节是，Anemo Labs 并非一开始就叫这个名字。据 Thunder Tiger Europe 报道，Zinc 在 2025 年 11 月 24 日的投资公告中首次公开投资时，公司还叫 OdorPi。从 OdorPi 到 Anemo Labs 的更名，发生在 2025 年末到 2026 年之间。OdorPi 这个名字带有明显的树莓派（Raspberry Pi）硬件社区色彩。而 Anemo Labs 则更接近一家严肃的医疗诊断公司应有的品牌姿态。

据 Thunder Tiger Europe 报道，Zinc 在 2025 年 11 月 24 日的投资公告中明确将前列腺癌列为第一个临床目标。该表述为 Zinc 作为投资方的愿景，而非公司已确认的临床计划；公开材料未显示 Anemo Labs 已就该目标公布临床试验方案或合作机构。Zinc 博客在同一公告中提到，手持设备应能在不到一分钟内读取空气或身体样本的化学组成；该表述为 Zinc 作为投资方的愿景，并非公司产品性能承诺，公开材料未提供独立验证。同一份公告还列出了后续目标：结核病、胰腺癌和肺癌。这些均为 Zinc 作为投资方的愿景表述。到了 2026 年 9 月的融资报道，公司的对外表述已经更加谨慎，强调“非侵入性筛查”和“在症状出现前识别疾病迹象”，但不再重复“一分钟读取”这类具体的产品性能承诺。

创始人 Koye Sodipo 的背景为这条路线提供了某种合理性。据 Zinc 披露，Sodipo 是一位连续创业者，此前从事计算机视觉研究，后来进入咨询和产品岗位，最近一段经历在微软；Zinc 的投资公告还提到，Sodipo 曾与下颌肿瘤进行了长达七年的抗争，这段经历使早期诊断对他而言具有个人意义，也成为 Anemo Labs 的起点。该创始人故事为 Zinc 披露，未经独立验证。Sodipo 的完整学术背景、团队其他核心成员的具体履历，以及公司在传感器硬件方面的自有知识产权细节，在本次采集的公开材料中均未出现。

70 万英镑的资本结构：一笔钱，三种来源，一个未解开的账目问题

Anemo Labs 的种子前轮融资在公开信息中存在一个值得注意的模糊点：Innovate UK 的资金是否包含在 70 万英镑之内。tech.eu 的表述是“由 Zinc 和 SFC Capital 领投，Innovate UK 提供额外支持”；Thunder Tiger Europe 则直接指出，“双方都没有说明这笔支持是包含在 70 万英镑之内还是在其之上”。PitchBook 显示 Anemo Labs 累计融资 60.7 万美元，funding.tech.eu 显示为 81.6 万欧元，Fundingspotter 则估算为 45.5 万英镑，三者都与 70 万英镑存在出入。RecodeX编辑分析：这些差异可能源于汇率换算时点不同、数据更新滞后，或不同平台对“融资总额”的统计口径不一致；推测依据是公开材料未提供各平台数据的具体截止日期和统计口径，且各平台数字与公司披露的 70 万英镑均不一致。验证方法：需直接联系公司或查阅官方融资文件，以确认 Innovate UK 资金是否包含在 70 万英镑之内，以及各平台数据的统计口径和截止日期。

这种账目上的不透明，在早期融资中并不罕见，但对于理解公司的实际可支配资金规模却很重要。如果 Innovate UK 的资助是独立的政府拨款，那么 Anemo Labs 实际获得的资金总量可能高于 70 万英镑；如果它被计入 70 万英镑，则 Zinc 和 SFC Capital 的股权出资额会相应减少。目前，公司未披露估值、收入数据或具体的资金分配方案。

从投资方构成看，Zinc 和 SFC Capital 的组合在伦敦早期深科技生态中并不特别。据 Crunchbase 描述，Zinc 是一家伦敦投资机构，运营九个月的使命导向项目，专注于健康和环境影响领域。SFC Capital 在其投资组合中将 Anemo Labs 列为“用于癌症筛查的电子鼻”公司。

事实层面，据 Thunder Tiger Europe 报道，Zinc 和 SFC Capital 在 2026 年 7 月领投了 Respiro Diagnostics 的 100 万英镑种子前轮——一家位于利兹的肺癌呼吸检测公司，技术路线是捕获 DNA、RNA 和蛋白质，而非气味分子。该融资信息来自 Thunder Tiger Europe 的二手报道，未经独立验证，建议读者查阅原始来源。RecodeX编辑分析：这意味着两家机构在非侵入式癌症早筛领域同时押注了两条不同的技术路径。这一判断基于两家机构在同一时间段内对两家技术路线不同的公司进行领投这一可核实事实，但机构内部的投资组合策略和风险分散逻辑并未在公开材料中披露。

电子鼻的竞争格局：学术数据很漂亮，临床转化很骨感

Anemo Labs 并非第一个尝试用电子鼻做疾病筛查的团队。Thunder Tiger Europe 的报道中提到了一个参照系：米兰的两只德国牧羊犬在前列腺癌尿液检测中显示出 99.3% 的灵敏度和 98.2% 的特异性。该数据来自 Thunder Tiger Europe 的二手报道，未经独立验证，建议读者查阅原始来源。它说明了一个关键事实：生物嗅觉系统在特定疾病气味识别上的能力，至今仍远超任何工程化传感器阵列。电子鼻的挑战不在于证明“气味中包含疾病信息”——这一点已经被大量动物实验和质谱分析反复验证——而在于用可制造、可校准、可重复的设备去逼近生物嗅觉的灵敏度和特异性。

在工程化电子鼻领域，Anemo Labs 的直接竞品包括 Respiro Diagnostics，后者同样获得了 Zinc 和 SFC Capital 的支持，但技术路线不同。据 Thunder Tiger Europe 报道，Respiro 做的是呼吸检测，目标是肺癌，且已经完成了间皮瘤的早期工作，并声称计划于 2026 年 9 月在丹麦奥尔堡大学医院启动肺癌研究。该计划为 Respiro 披露口径，公开材料未提供独立验证。与 Anemo Labs 相比，Respiro 在临床验证的时间表上似乎走得更快，至少已经公布了具体的临床试验启动时间和合作机构。Anemo Labs 尚未公开临床合作伙伴和试验时间表。就 Anemo Labs 自身而言，其已披露的可比较指标仅包括 Sniffin’ Sticks 气味分类准确率和每日样本采集能力；临床准确率、试验方案、合作机构、传感器批次一致性等关键指标均未披露，构成其与 Respiro 之间可比较但尚未披露的验证边界。具体而言，Anemo 与 Respiro 在技术路线（尿液气味传感器阵列 vs 呼吸样本 DNA/RNA/蛋白质捕获）、目标癌种（前列腺癌 vs 肺癌）、融资额（70 万英镑 vs 100 万英镑种子前轮）和临床进展（未公布试验时间表 vs 已公布 2026 年 9 月丹麦研究计划）上存在直接差异；但团队规模、传感器批次一致性、临床准确率等指标在公开材料中均未披露，无法进行量化比较。上述 Respiro 的融资额与临床计划均来自 Thunder Tiger Europe 的二手报道，未经独立验证。

更广泛的竞争来自传统诊断方法的替代压力。前列腺癌的现有筛查手段主要是 PSA 血液检测，其局限性——假阳性率高、导致不必要的活检——恰恰是电子鼻试图解决的痛点。但 PSA 检测经过了数十年的临床验证和指南沉淀，任何替代方案都需要在“不劣于”甚至“优于”现有标准的基础上，才能进入临床路径。Anemo Labs 目前尚未公布任何临床准确率数据，距离与 PSA 检测正面竞争还有相当长的路。

投资逻辑：买的是数据引擎，不是诊断结果

Zinc 对 Anemo Labs 的投资逻辑，在其博客中表达得相当直白：Zinc 认为嗅觉是“生物信息的金矿”，但一直缺乏“实用、可扩展的捕获和解读方式”。这是 Zinc 作为投资方的观点，而非已被验证的事实。Zinc 还认为 Anemo Labs 正在创造“一种全新的早期诊断方法”，并称医学嗅觉“有潜力成为未来十年最重要的创新之一”。这些表述同样属于 Zinc 作为投资方的愿景，公开材料未提供独立验证。

RecodeX编辑分析：从可核实的进展看，Anemo Labs 目前最实在的资产不是诊断能力，而是其数据采集基础设施。这一判断的前提是：公司披露了每天最多 5000 个气味样本的采集标注能力，且已提交一项专利申请，但未披露任何临床准确率数据；结论的边界是：我们无法从现有材料判断其数据采集能力是否已转化为临床验证优势。据 tech.eu 报道，该公司声称其每天可采集和标注最多 5000 个气味样本，这意味着公司可以在相对短的时间内积累起训练模型所需的数据量。该数据采集能力为公司披露口径，公开材料未提供独立验证。RecodeX编辑分析：这在机器学习驱动的传感器领域可能构成竞争壁垒——不是算法本身，而是带标签的训练数据的规模和多样性。这一判断的前提是：机器学习模型训练依赖大规模标注数据，且公司披露了数据采集能力；结论的边界是：公开材料未提供竞品的数据采集能力对比，因此无法量化该壁垒的实际强度。这种扩张速度说明团队在数据工程上的执行力，但也同时意味着公司仍处于“造工具”的阶段，而非“用工具解决临床问题”的阶段。

另一个值得注意的资产是，据 Thunder Tiger Europe 报道，公司于 2026 年 7 月 10 日声称已提交嗅觉传感技术专利申请；该来源为 Thunder Tiger Europe 的二手报道，未经独立验证，建议读者查阅原始来源。专利申请是一个工作进展的标志，而非已获授权的权利，更不是临床结果。但它至少表明 Anemo Labs 在传感器化学或系统设计上形成了某种可申请保护的技术方案。RecodeX编辑分析：对于一家种子前公司而言，专利组合的早期布局在后续融资中可能比任何单点性能指标都更有价值。这一判断的前提是：专利申请标志着技术方案的成形，且公司处于种子前阶段；结论的边界是：公开材料未披露专利的具体内容、授权前景或市场价值，因此无法判断其实际商业价值。

资金用途：传感器化学、数据扩张和一场尚未开始的临床验证

Anemo Labs 对 70 万英镑的用途描述是：进一步开发传感器化学、扩展气味数据采集和标注能力、继续与临床合作伙伴验证嗅觉诊断平台。该用途描述为公司披露口径，公开材料未提供独立验证。RecodeX编辑分析：这三个方向中，前两个是公司当前能力的自然延伸，第三个则是最不确定的部分。这一判断的前提是：公司已披露数据采集平台和传感器化学团队，但未披露任何临床合作伙伴名称或验证方案；结论的边界是：我们无法从现有材料判断临床验证工作的实际进展。“继续验证”意味着验证工作已经开始，但公司未披露任何临床合作伙伴的名称、验证方案或阶段性结果。

Zinc 在 2025 年 11 月 24 日的投资公告中设定了一个具体的时间节点：在十二个月内将电子鼻交到外部使用者手中；该时间节点为 Zinc 作为投资方设定的目标，并非公司已确认的交付承诺。这个窗口期到 2026 年 11 月 24 日结束。Thunder Tiger Europe 指出，这个日期仍然在未来。也就是说，Anemo Labs 目前仍处于“内部验证”阶段，尚未完成从实验室到外部环境的第一次跨越。70 万英镑能否支撑到这个里程碑，取决于公司是否能在未来几个月内完成设备的小批量制造和外部测试安排。RecodeX编辑分析：对于一家传感器硬件公司而言，从实验室原型到可重复使用的设备，中间隔着制造公差、环境适应性和用户操作流程等一系列工程问题。这一判断的前提是：公司目前仅披露了标准气味分类测试和内部采样平台，未披露任何外部使用测试；结论的边界是：我们无法从现有材料判断这些工程问题对 Anemo Labs 的具体影响程度。

风险与待验证假设：从气味分类到疾病信号的断层

对 Anemo Labs 而言，湿度、漂移和批次效应等电子鼻常见风险需要落到其具体技术阶段上：公司目前仅披露了 Sniffin’ Sticks 测试中的气味分类结果，尚未进入真实尿液样本的疾病信号识别阶段。因此，湿度、漂移和批次效应是否会在其传感器阵列上构成实质性障碍，仍属未验证的假设。这一判断的前提是：公司目前公开的技术验证仅停留在标准气味笔的分类层面，尚未公布任何涉及真实生物样本的测试数据；结论的边界是：我们无法从现有材料中判断其传感器在复杂尿液背景下的稳定性表现。

Anemo Labs 目前面临的最大待验证假设是：其传感器阵列和机器学习模型能否在尿液样本的复杂背景中稳定识别疾病相关信号。Sniffin’ Sticks 实验的 84.15% 分类准确率，据公司声称，只能证明系统具备基本的气味区分能力，不能证明其具备疾病筛查能力。该数字为公司披露口径，公开材料未提供独立验证。从已披露的信息看，公司仍处于从“气味分类”向“疾病信号识别”过渡的早期阶段。

另一个结构性风险来自监管路径。即使 Anemo Labs 在未来一两年内完成了初步临床验证，它面对的将是医疗器械审批的漫长周期。在英国和欧盟，任何用于疾病筛查的电子鼻设备都需要通过相应的医疗器械法规认证，这通常需要多中心临床试验、质量体系建设和大量的文档工作。对 Anemo Labs 而言，其尚未披露任何质量体系建设或监管沟通进展，因此这一路径的具体时间表和成本结构仍属未知。RecodeX编辑分析：70 万英镑的种子前资金不足以支撑这一过程。这一判断的前提是：公司披露的融资总额为 70 万英镑，且未披露其他资金来源；结论的边界是：公开材料未提供医疗器械认证的具体成本数据，因此无法量化资金缺口。公司需要在未来 12 到 18 个月内完成足够有说服力的早期数据，以支撑下一轮更大规模的融资。这一判断的前提是：公司处于种子前阶段，且 Zinc 设定的外部使用时间节点为 2026 年 11 月 24 日；结论的边界是：公开材料未披露公司的具体融资计划或时间表。

从已披露的 X（Sniffin’ Sticks 分类能力）与 Y（每天 5000 个样本的数据采集能力）看，这意味着 Anemo Labs 的当前价值集中在数据引擎和传感器原型的构建上，而非临床终点的推进。但 Z（临床合作伙伴、试验方案、疾病相关准确率）尚未披露，因此结论的边界是：我们无法判断这家公司距离真正的疾病筛查产品还有多远，只能确认它正在以相对高效的方式积累训练数据和基础技术能力。上述 X 与 Y 均为公司或投资方披露口径，未经独立验证。

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：电子鼻的故事讲了二十年，每次都在“闻出来”和“在诊所里稳定闻出来”之间断裂。Anemo Labs 用 70 万英镑买下的不是答案，而是一个把数据引擎跑起来的机会。真正的考验不在算法准确率的小数点后几位，而在那台设备第一次被交到临床医生手里时，传感器是否还认得同一杯尿液的气味。