羅素曾這樣總結：人的一生主要做兩件事，一是改變物體的形狀大小，二是指使別人那么干。但是機器人的出現改變了這一狀況，真正把人從一些簡單繁復的工作中解放出來。生物技術公司Transcriptic建立機器人實驗室，使生物實驗室程序化。

當Max Hodak還是杜克大學一位學生時，他要做的作業就是研發機器人交互界面。當時，他是大名鼎鼎的神經元工程師Miguel Nicolelis實驗室里的研究助手，Hodak碰到兩個少見的問題：

*，很多機器人有著異常復雜的反饋系統，包括靠機機器手臂的神經元信號去識別所碰到的物體。

第二，程序的操作員都是獼猴。

Hodak的工作就是建立獼猴大腦和機器人之間的交互界面。獼猴要去想怎么操作這些機器來完成任務，它們能得到果汁作為獎賞。Nicolelis實驗室已經成功地利用猴子和老鼠，把嘈雜的腦電圖信號轉化為機器可以識別的命令。

當Hodak自己在實驗室做這些實驗時，他發現自己還不如那些猴子。他說：“在生物實驗室，你把所有時間就用于等待某個實驗結果，這種感覺就是機器人”。

一些大型生物技術公司已經建立了機器人實驗室，讓機器人去完成重復累人的工作。但是這套系統太昂貴了！而且這些機器人的程序不靈活，不能迅速轉變為新的程序。

2012年2月，Hodak在杜克大學創辦了他的第二家公司 Transcriptic來改善這種情況。這家位于Menlo Park的公司，設計了一系列機器人系統，由這套系統去完成實驗室里一步一步的程序。Transcriptic的*夢想是，不需要人去完成絕大多數生物學實驗。在2013年秋天，這家公司開始提供一些簡單的服務，如老鼠標本的基因分型。直到這個夏天，他們才發布主打產品。7月，他們發布了一款云計算的平臺，顧客可以在線設計自己實驗室的操作程序，再由Transcriptic的機器人去完成剩下的事情。

除了Transcriptic，也開始有其他一些公司，讓生物學家把基礎工作外包給機器人實驗室。就在今年7月，位于Menlo Park的另一家實驗室也提供類似的服務，開發了如免疫印跡等應用。

但是Transcriptic的遠景不在于只提供一個讓機器人去操作的菜單。Hodak希望能開放給任何復雜層次的用戶。他們想到的辦法是，創造出一套生命科學的“編程語言”，讓實驗室里的操作與計算機操作同步。Hodak發現很多攻讀博士的學生都希望逃避簡單枯燥的實驗室工作，而把精力集中于詮釋和設計新的實驗。事實上，Transcriptic的很多早期客戶就是來自于學校里的學生，包括有UCD、斯坦福大學和哈佛的。

今天，大多數用戶把Transcriptic當作一個合同研究組織（CRO，專門承擔研究實驗的外包工作）,定制如抗體篩選或核酸萃取這樣的一攬子服務。Hodak說：“這就是市場思考的方式”，他計劃在未來幾個月內增加新的服務，包括組織培養這樣的服務。

Hodak說：“如果你只是想外包一個試驗出去，那已經有很多合同研究組織（CRO）可以做了。但是，如果給這項工作編程，那就創造出了新的可能性！通過這個編程系統，你可以收集一個試驗里各種反應的數據，再給這些數據建模，從而可以預測你可選的各種參數。”通過記錄已有的試驗數據，就可以讓云平臺去選擇的程序來運行。即使某個反應出錯，也可以自動選擇新的參數才試驗。這樣的話，就能創造出一個閉環的反饋循環，而不需要人的參與。

這項服務不一定就能吸引到大多數生物學家，但是對于新興的生物數學家和生物技術初創者，它能夠直接把實驗室里的程序與數據連接起來。目前Transcriptic已經吸引了一些沒有實驗室經歷的計算機科學家，他們只想要測試他們的生物數學模型，而不需要進生物實驗室。

隨著技術不斷成熟，機器人實驗室已經擁有一些超過傳統CRO的機會。實驗運行的度遠遠超過了人的操作，而且成本上也有優勢。除了前期的資本投入在設備上，一個機器人實驗室也更加簡潔：Transcriptic只有兩名全職工程師，主要負責找出程序漏洞和轉換新任務。Hodak預測機器人實驗室的數量會持續上升，而且“原來的CRO市場一直都是碎片化的，看不出誰會贏者通吃。”