津渡生科（Jindu Biotech / OxTium）

一家深圳的 cfRNA 基础模型初创公司，自我定位为由智能体编排的自主实验室。

1. 核心产品 / 服务

深圳津渡生物医药科技有限公司（英文名 OxTium Technology）提供三层技术栈。

• GeneLLM：一个直接在原始测序 reads 上预训练的多组学模型，无需比对参考基因组。它将约 150 bp 的 RNA reads 切分为 7-mer 进行 token 化。公司称模型为 1.5B 参数、训练了 3.5T 碱基，30B 的 "XLarge" 版本正在训练中。
• BioFord：云端生物信息学平台。
• BioFord Agent / Harness：五个智能体（文献、设计、推理、分析、调度），加上一个"通用仪器抽象层"，可驱动测序仪、液体处理工作站、PCR/酶标仪、流式细胞仪和 LC-MS。公司称已接入"30+ 台仪器"。

津渡不做硬件。其经同行评审的成果均为 cfRNA 液体活检诊断，发表于三本期刊：

• 多癌种分类，发表于 Nature Communications（2026；结直肠癌、胃癌、肝癌和肺癌；报告 AUC ≈0.98）
• 卵巢癌化疗耐药预测，发表于 Advanced Science（2026）
• 早产预测（由华大主导的研究），发表于 npj Digital Medicine（2025）

2. 目标用户与痛点

• 医院和基因组学实验室：希望获得更便宜的 cfRNA 诊断。公司称在 1 Gb 浅测序下 AUC 即可超过 0.8，而通常需要 6 Gb，并称这使测序成本降低约 83%。
• 高校和科研院所实验室：希望打通跨厂商仪器、从文献到实验的闭环。公司称设计周期可从数月缩短至约一周，人工工作量最多减少 40%。没有具名实验室为这些数字背书。
• 据 Dealroom，目前的收入来自生物信息学计算服务和定制算法工作，而非平台订阅。

3. 竞争格局

4. 独立观察

• 叙事漂移。 所有经同行评审的结果都是 cfRNA 诊断模型。"具身自主科研 / 物理 AI"的包装出现在 2025–26 年，与融资热潮同步，目前尚无论文、具名客户或装机数量支撑这一说法。
• 真实的技术内核。 在原始 reads 上预训练以实现浅测序深度下的工作，是一个站得住脚且具有临床意义的思路。合作作者来自真实机构（BGI/MGI、北京医院、北京大学第一医院、复旦大学附属肿瘤医院）。Nature Communications 论文最初以 2024 年预印本形式发布，因此这项工作早于智能体叙事。
• 仪器抽象并非护城河。 跨厂商驱动正由 DP Technology、各类集成商和 LIMS 厂商同时在做。津渡的优势（如果有的话）在于组学模型，而非调度器。
• 数字不一致。 各来源在成立时间（2022 对 2023）、融资轮数（"2025 年 4 轮"对"14 个月 6 轮"）、轮次名称以及 AUC 数字（早产 0.85 对 0.89；多癌种 0.98 对 0.9962）上互相矛盾。所称"约 100 万海外注册用户"没有给出定义。
• 创始人背景。 CEO 在 Hagan Bayley 门下的牛津博士研究方向是 3D 组织生物打印，而非 AI 或自动化。建模工作由 CTO 和 CSO 主导。

5. 财务 / 融资

• 收入 / 订单：未披露。
• 融资轮次（多为聚合平台数据，金额为人民币）：

• 深圳市政府约 1000 万元以上的专项资助，仅有单一来源报道。
• Dealroom 列出 A 轮后估值 US$55M。这很可能是估算值，没有一手来源证实。

6. 团队与关系

• 创始人兼 CEO：金泳成（Jin Yongcheng）。牛津大学生物医学工程 DPhil（2022），师从 Hagan Bayley；同时担任清华大学深圳研究院医疗智能中心负责人。
• CSO：沙磊（Sha Lei）。北京航空航天大学人工智能研究院教授，曾任牛津大学研究助理。
• CTO：邓司伟（Deng Siwei）。牛津大学计算生物学 DPhil，GeneLLM 论文的第一作者。
• COO：周天尧（Zhou Tianyao）。
• 合作方：BGI / MGI（在国家基因库设立联合医疗 AI 中心，2024 年 6 月报道）和北京协和医院肿瘤中心。临床合作作者包括北京医院、北京大学第一医院、邵逸夫医院、复旦大学附属肿瘤医院和福建省妇幼保健院。
• 同类公司：dp-technology、xtalpi、megarobo、hetan-ai、shuye-tech。