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人工細(xì)胞計(jì)數(shù)三大痛點(diǎn)：效率低（需計(jì)4格+分活死細(xì)胞，密度不均耗時(shí)翻倍）、誤差大（人眼判斷偏差影響后續(xù)實(shí)驗(yàn)）、活性誤判（臺盼藍(lán)染色后肉眼難區(qū)分）。 博大博聚細(xì)胞計(jì)數(shù)儀可解決：5秒1樣本且日處理量翻倍；AI算法（CV≤5%）自動識細(xì)胞/雜質(zhì)，數(shù)據(jù)可存導(dǎo)；大屏易上手、兼容多耗材，助力科研生產(chǎn)提效。

在生物科研、微生物發(fā)酵、免疫治療等領(lǐng)域，細(xì)胞計(jì)數(shù)精準(zhǔn)度（活細(xì)胞比例、濃度重復(fù)性）直接影響實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可靠性與生產(chǎn)穩(wěn)定性，傳統(tǒng)儀器卻面臨 “功能固化適配少” 或 “通用機(jī)型計(jì)數(shù)失準(zhǔn)” 的困境。博大博聚細(xì)胞計(jì)數(shù)分析系列以差異化機(jī)型矩陣覆蓋細(xì)胞、細(xì)菌、真菌、微藻、孢子等多數(shù)標(biāo)本，每款機(jī)型均按標(biāo)本特性優(yōu)化硬件與算法，通過軟件識別標(biāo)本形態(tài)精準(zhǔn)區(qū)分活 / 死細(xì)胞，規(guī)避 “通用機(jī)型” 誤差，為細(xì)胞增殖研究、CAR-T 制備等場景提供支撐。未來，品牌將深耕標(biāo)本特性與計(jì)數(shù)技術(shù)融合，以更全面產(chǎn)品矩陣賦能生物細(xì)胞學(xué)突破，注入 “數(shù)據(jù)動力”。