《科创板日报》3日讯，近日，长春长光辰英生物科学仪器有限公司（下称“长光辰英”）宣布完成数千万元新一轮融资，投资方为吉林省科技投资基金有限公司、吉林省创新企业投资有限公司。

本轮资金将用于建设海外市场渠道与本地化服务网络、推进产品国际认证，同时加强核心部件自主研发和工程化降本，并推动光学仪器与人工智能融合，开展人工智能驱动科学研究（AI4S）的技术开发与应用。

此前，长光辰英于2024年6月宣布完成数千万元A轮融资，由水木创投领投，顺为资本、晓池资本跟投。当时，公司已将制药检测、微生态药筛选和酿造监测等工业场景列为市场拓展方向。

根据财联社创投通—执中数据，以2026年11月为预测基准时间，长春长光辰英生物科学仪器有限公司后续2年的融资预测概率为65.72%。该数据仅为模型估算，不代表实际融资结果。

长光辰英成立于2017年9月，是中国科学院长春光学精密机械与物理研究所孵化企业，主要研发和销售用于细胞、微生物及生物制剂研究的光学仪器。上市公司奥普光电为其参股股东，2025年年报仍将长光辰英列为联营企业。

创始人李备于2009年获得英国布里斯托大学光子学博士学位，此后在卡迪夫大学、英国光学技术企业及牛津大学从事研究和仪器开发。任职牛津大学期间，他参与科研成果商业化团队建设，并开展了与联合利华、先正达等企业的产业合作项目。2017年归国后，他依托长春光机所的科研及光学制造资源创立长光辰英。

公司所处的是生命科学与生物制造的工具环节。下游客户包括高校、科研院所、医院研究团队及生物制药企业，需求涉及寻找目标细胞、筛选具有特定功能的菌株，以及分析制剂中的颗粒异物。围绕这些任务，公司提供仪器、专用芯片耗材、分析软件及应用服务。

其产品主要承担三类工作：PRECI SCS系列用于识别并分离目标单细胞，供后续培养、测序或功能研究；P300共聚焦拉曼光谱仪通过样品的光谱特征辅助分析其成分与状态；S3000超快三维荧光成像系统则用于观察细胞、组织和类器官的空间结构及动态变化。这些产品既可分别使用，也可围绕同一实验任务组合配置。

对于合成生物学、工业发酵和益生菌研发客户，仪器的价值最终体现在筛选效率上。例如，从复杂样本中找到具有目标功能的微生物，需要经历识别、分离、培养和验证。长光辰英试图将光谱检测、成像和单细胞分选连接起来，减少无差别挑取和重复鉴定的工作。

公司披露的装机案例体现了这种组合销售方式。在中国科学院微生物研究所，其RAcolony高通量菌落智能筛选系统、PRECI SCS-R300拉曼单细胞分选仪和S3000成像系统共同组成微生物筛选平台，用于微生物资源库建设和功能菌株筛选。

在产业客户一侧，公司官网披露，颗粒物检测仪已在广州百济神州生物制药有限公司投入使用，用于制剂开发及颗粒异物检测分析。这类应用将光学检测能力延伸至药企研发和质量分析流程，与高校实验室的研究型采购形成不同的需求来源。

从公开产品布局看，长光辰英正围绕仪器销售配套耗材、软件和技术服务。其中，单细胞分选芯片、样品检测耗材及后续应用支持，为设备交付后的持续业务提供了空间。不过，公司此次未披露各类业务收入占比、最新装机数量及订单金额。

海外市场是本轮融资的另一重点。据公司披露，PRECI SCS-R300拉曼单细胞分选仪已进入牛津大学科研平台，S3000则于今年在印度尼西亚iSEA 2026展会上展示。公司计划进一步完善海外渠道、产品认证及本地服务，推进从科研应用案例向更广泛客户交付的拓展。

国际合作同时包含技术与产品引入。2026年9月，长光辰英宣布与意大利剑桥拉曼成像公司CRI建立战略合作，围绕CORAL相干拉曼成像平台开展中国市场应用拓展与技术支持，并探索其与自身单细胞分析、分选及组织处理技术的衔接。这将补充公司在高速、无标记化学成像方面的产品能力。

在AI4S方向，公司现有业务能够产生光谱、图像和细胞功能等实验数据。此前，其P300产品已配套智能分析软件，帮助用户建立数据库和分析光谱；此次融资后，公司计划进一步结合多模态实验数据与AI分析，支持功能预测、模型开发及实验验证。

这一布局与其生物制造客户拓展存在直接联系：仪器负责取得实验数据，算法辅助识别和筛选目标，再通过培养及后续实验检验结果。对客户而言，是否采用这类方案，最终仍取决于能否减少重复实验、缩短筛选周期，并提高结果的稳定性。

更直接的同行包括同样从事拉曼单细胞分析与分选的星赛生物。2026年1月，星赛生物宣布完成近亿元A++轮融资，由中科育成投资、浙商资本、山东财金资本共同投资。其产品涵盖拉曼流式细胞分选仪、拉曼微流单细胞分选仪等，面向合成生物学、工业发酵和细胞研究等场景，并将仪器智能化与全球市场拓展列为融资后的发展方向。

这意味着，相关企业的竞争正同时涉及仪器性能、应用方法和客户服务。对长光辰英而言，已有科研装机和产业客户案例为市场拓展提供了基础；下一步需要观察的是，这些案例能否带来更多客户采购与耗材复购，海外服务网络能否支撑持续交付，以及AI功能能否转化为客户愿意付费的效率提升。