沉淀数百光谱数据模型 这家近红外厂商进军烟草行业

　　近红外光谱分析技术是指利用近红外谱区包含的有效信息，依靠计算机软硬件技术对有机物进行定性或定量的分析技术，主要应用在石油化工、农业、食品、地质、医药等需要对原材料进行快速检测的行业。

　　传统的化学滴定、色谱、质谱、光谱及核磁等方案有着预处理复杂、样品难以循环使用、大多需要使用有毒溶剂辅助等缺陷。而近红外光谱无需对样品进行预处理，可直接分析，并且有着快速、无损的特点。

　　来自云南的小宝科技 CEO 王玉告诉36氪，近红外光谱分析技术有两个核心壁垒，一个是近红外光谱仪的精密器件与核心芯片，另一个壁垒是对各个物质光谱的数据建模。

　　目前精密器件与核心芯片走在行业领先的主要为国外的企业，比如美国的赛默飞。而小宝科技的优势在于过去15年以来积累了4个行业300多项定量数据模型与定性数据模型，这些光谱模型的分析信息配合精密器件的扫描能够对物质进行准确的模式识别，并在分子层面给出精细的检测结果。

　　小宝科技现阶段选择切入烟草行业，并为B端客户提供从软硬件到近红外智能综合服务云平台的整体解决方案。

　　软件层面，小宝科技拥有超过十万份烟草基础检测数据与300过个近红外检测模型;在硬件方面则为不同体量的客户提供代理的大型机以及自主研发的便携小型机;而云平台则承载了数据处理的功能，包括从数据融合、压缩、存储、标准化处理、挖掘分析到对分析数据的整合应用。

　　值得一提的是，小宝科技自主研发的便携小型机在功能上直接对标传统大型机，在精度与应用范围上能实现大型机85%的功效。而且由于依赖云端数据库，所以避免了每个大型机存在台间差的问题，售价3~5万人民币不等，是大型机价格5%左右。

小宝科技自主研发的小型机-原型机

　　除此之外，小宝还能为客户提供从种植、烘烤、复烤、制丝、卷包以及流通全环节的整体解决方案。王玉向36氪透露，自己过去一直担任某烟草技术企业的高管，在行业认知与渠道积累有很深的积累，这也是公司成立不到1年，就拿下多家烟厂意向订单的原因之一。

　　除了烟草行业外，小宝科技也积累了药物、奶粉以及农产品的光谱模型，并计划在落地烟草行业整体方案后尝试横向发展。

　　在商业变现方面，小宝科技将客户分成两类，第一类客户是那些自己拥有大型机设备，但利用率不高的机构，比如各大高校、科研机构、政府部门与大型厂商。小宝科技将会为这类客户提供后端人员的技术支持;第二类客户是那些没有设备，但对原材料检测有迫切需求的中小企业，小宝客户会按照客户情况以租赁或销售的方式为其提供设备并免费提供云端的数据服务。

　　采访的最后，王玉表示除了B端客户外，小宝科技更看重消费领域的应用，公司的愿景是能够为C端赋能，为普通消费者提供便携式的检测方案。

　　创始人王玉毕业于云南大学化学系，曾任云南瑞升烟草与云南同创检测的企业高管，从事检测行业超过15年，也是近红外光谱学会理事。

　　目前小宝科技的原型机已经测试完毕，如果资金到位，将于今年2月考正式投产商品机。现阶段，小宝科技正在寻求500万元人民币的天使轮融资，计划释放10%的股份。