高度智能化人工智能透过率测试仪

思克WVTR系列水蒸气透过率测试仪 济南思克测试技术有限公司生产的WVTR系列水蒸气透过率测试仪应用范围非常广，小编列举了我们最经常接触的两个行业：一方面是食品包装行业会应用到，比如饼干、薯片，酸奶、纯牛奶等固体液体的包装袋，还有就是盒装酸奶，纯牛奶用的包装盒；另一方面就是药品包装用的铝塑板，泡罩包装等，瓶装药品用的塑料瓶等外包装材料都可以用到思克WVTR系列水蒸气透过率测试仪。 为什么食品要控制水分含量呢？我们大家都知道，像是饼干薯片等食品，如果暴露在空气中的时间久了，空气中充满了大量的水蒸气，空气中的水汽就会进入饼干里面导致饼干发绵发软，吃的时候就会觉得不脆不香了，很影响口感。所以饼干薯片等食品在出厂前都会对其进行水分含量的测定，如果水分含量过高就会影响口感。 为什么要测试食品包装的水蒸气透过率呢？测试水蒸气透过率的目的大概是三方面，一是水蒸气透过率过大的话会影响产品的货架期，直接给厂家带来严重的损失；另一方面就是控制成本，如果一层包装的水蒸气透过量过大，有的工厂会在外面再加一层包装，多层包装的成本就高了。还有最重要的一方面，近年来国家相关部门严查食品安全问题，如果包材水蒸气透过量过大，就会导致食品里面的细菌生长从而导致食品变质，从而直接影响消费者的身体健康 为什么要购买思克WVTR系列水蒸气透过率测试仪呢？首先我们先看一下操作系统，思克WVTR系列水蒸气透过率测试仪将AI人工智能技术应用于水蒸气透过率测试仪等阻隔系列检测仪器，以边缘计算为特点的嵌入式人工智能技术赐予了仪器更高的智能性。在对塑料薄膜、薄片、复合膜等软包装材料进行气体透过率测试时，测试过程高度自动化，无需人工干预，测量结果更准确。 其次我们就来看一下思克WVTR系列水蒸气透过率测试仪的技术参数薄膜测试容器测试(选购)测量范围：0.001～52g/m224h（常规） 0.01～1100 g/m224h（可选）0.0001~0.3g/pkg.d分 辨 率：0.001 g/m224h0.00001g/pkg.d控温范围：5℃～95℃另购控温精度：±0.1℃湿腔湿度：0%RH、35%RH～90%RH、百分之一百RH，标准90%RH （标配）控湿精度：±1%RH 试样数量：1 件测试面积：48cm2/试样尺寸：150 mm×94mm更大：Φ180mm*400mm试样厚度：≤3mm/载 气：99.999%高纯氮气 （气源用户自备）载气压力：≥0.16MPa 控温方式：水浴控温载气流量：0~200ml/min气源接口：1/8英寸金属管电 源：AC 220V 50Hz主机尺寸：330mm（L）×600mm（B）×330mm（H）主机净重：28kg 技术参数是衡量仪器的综合能力的重要指标之一，思克WVTR系列水蒸气透过率测试仪无论是从控温范围上还是从控温方式上，都把测试精度提高了一大截。 经过小编的介绍，大家是不是对思克WVTR水蒸气透过率测试仪有一定的了解了，如果各位老板需要更加深入的了解我们的产品，抓紧联系我们吧

在制药行业的精密制造与质量控制体系中，水蒸气透过率测试仪（Water Vapor Transmission Rate Tester, 简称WVTR Tester）扮演着举足轻重的角色。它不仅关乎药品包装材料的密封性能评估，还直接影响到药品的稳定性与保质期，是确保药品安全有效的重要工具。本文将从WVTR测试仪的基本原理、在制药行业中的具体应用、测试流程与标准、以及未来发展趋势四个方面进行详细探讨。一、WVTR测试仪的基本原理WVTR测试仪基于物理吸附与渗透原理，通过模拟特定环境条件下（如温度、湿度、压力），测量单位时间内通过材料表面或内部的水蒸气质量，从而计算出材料的水蒸气透过率。这一过程通常包括三个关键步骤：样品准备、环境控制及数据收集与分析。仪器内部精密的传感器和控制系统能够精确模拟各种环境条件，确保测试结果的准确性和可靠性。二、在制药行业中的具体应用1. 包装材料筛选与优化药品包装需具备良好的阻隔性能，以防止外部水分侵入，影响药品的理化性质和药效。WVTR测试仪帮助制药企业筛选出低水蒸气透过率的包装材料，如铝箔复合膜、高阻隔塑料等，并通过不断优化材料配方与结构，进一步提升包装性能，延长药品保质期。2. 药品稳定性研究药品在储存和运输过程中，若包装材料的水蒸气透过率过高，会导致药品吸湿、潮解、变质等问题，影响药品质量和安全性。利用WVTR测试仪，可以对不同包装条件下的药品进行稳定性研究，评估其长期储存性能，为制定科学合理的包装方案提供依据。3. 法规遵从与质量控制随着全球药品监管政策的日益严格，对药品包装材料的水蒸气透过率提出了明确的限量要求。WVTR测试仪作为合规性测试的重要工具，帮助制药企业确保产品符合国际国内相关法规标准，提升产品市场竞争力。三、测试流程与标准测试流程样品准备：根据测试标准准备合适的样品尺寸和数量，确保样品表面清洁无损伤。仪器校准：使用标准样品对WVTR测试仪进行校准，确保测量精度。环境设置：根据测试标准设定测试温度、湿度等环境条件。测试运行：将样品置于测试室内，启动仪器进行测试，记录数据。数据分析：对测试数据进行处理，计算出水蒸气透过率，并与标准值进行比较。标准遵循制药行业通常遵循国际标准化组织（ISO）、美国药典（USP）、欧洲药典（EP）等制定的相关标准进行测试，如ISO 15106、ASTM E96等，以确保测试结果的国际互认性。四、未来发展趋势1. 技术创新与升级随着科技的进步，WVTR测试仪将向更高精度、更高效率、更多功能方向发展。例如，采用更先进的传感器技术提高测量精度，引入自动化控制系统简化操作流程，以及开发多功能测试平台满足复杂测试需求。2. 智能化与远程监控未来，WVTR测试仪将更多地融入物联网、大数据等现代信息技术，实现远程监控、数据分析与预警功能。制药企业可通过云端平台实时查看测试数据，及时发现潜在问题，提高质量控制的时效性和精准度。3. 绿色环保与可持续发展在环保意识的推动下，制药行业对包装材料的环保性能要求日益提高。WVTR测试仪将更多地关注可降解、可回收等环保材料的测试研究，推动制药包装行业的绿色转型与可持续发展。综上所述，水蒸气透过率测试仪在制药行业中的应用广泛而深入，不仅保障了药品的质量与安全，还促进了包装材料的创新与升级。随着技术的不断进步和应用领域的不断拓展，WVTR测试仪将在制药行业的未来发展中发挥更加重要的作用。

智能全自动薄膜阻隔性测试仪品牌：【SYSTESTER】济南思克测试技术有限公司适用范围：气体透过率测定仪主要用于包装材料气体透过量测定工作原理：压差法测试原理型号：气体透过率测试仪（又称：薄膜透气仪,透氧仪,气体渗透仪,压差法透气仪,等压法透气仪,氧气透过率测试仪等,气体透过量测定义,药用复合膜气体透过率测试仪,人工智能技术仪,氧气渗透仪,济南思克,OTR透氧仪）智能全自动薄膜阻隔性测试仪采用真空法测试原理，用于各种食品包装材料、包装材料、高阻隔材料、金属薄片等气体透过率、气体透过系数的测定。 可测试样：塑料薄膜、塑料复合薄膜、纸塑复合膜、共挤膜、镀铝膜、铝箔复合膜、方便面包装、铝箔、输液袋、人造皮肤；（红外法）（电解法）水蒸气透过率测试仪气囊、生物降解膜、电池隔膜、分离膜、橡胶、轮胎、烟包铝箔纸、PP片材、PET片材、PVC片材、PVDC片材等。试验气体：氧气、二氧化碳、氮气、空气、氦气、氢气、丁烷、氨气等。 GTR系列 药用复合膜气体透过率测试仪,人工智能技术【济南思克】技术指标：测试范围：0.01～190,000 cm3/m2?24h/0.1MPa（标准配置）分 辨 率：0.001 cm3/m2/24h/0.1MPa试样件数：1~3 件，各自独立真空分辨率：0.1 Pa控温范围：5℃～95℃ 控温精度：±0.1℃ 试样厚度：≤5mm 试样尺寸：150 mm × 94mm 测试面积：50 cm2试验气体：氧气、氮气、二氧化碳、氦气等气体（气源用户自备）试验压力范围：-0.1 MPa～+0.1 MPa（标准）接口尺寸：Ф8 mm 外形尺寸：730 mm（L）×510mm（B）×350 mm（H） 智能全自动薄膜阻隔性测试仪产品特点：真空法测试原理，完全符合国标、国际标准要求三腔独立测试，可出具独立、组合结果计算机控制，试验全自动，一键式操作高精度进口传感器，保证了结果精度、重复性进口管路系统，更适合极高阻隔材料测试进口控制器件，系统运行可靠，寿命更长进口温度、湿度传感器，准确指示试验条件一次试验可得到气体透过率、透过系数等参数宽范围三腔水浴控温技术，可满足不同条件试验系统内置24位精度Δ-Σ AD转换器，高速高精度数据采集，使结果精度高，范围宽嵌入式系统内核，系统长期稳定性好、重复性好嵌入式系统灵活、强大的扩展能力，可满足各种测试要求多种试验模式可选择，可满足各种标准、非标、快速测试试验过程曲线显示，直观、客观、清晰、透明支持真空度校准、标准膜校准等模式；方便快捷、使用成本极低廉标准通信接口，数据标准化传递可支持DSM实验室数据管理系统，能实现数据统一管理，方便数据共享 （选购） 标准配置：主机、高性能服务器、专业软件、数据扩展卡、通信电缆、恒温控制器、氧气精密减压阀、取样器、取样刀、真空密封脂、真空泵（进口）、快速定量滤纸 执行标准：GB/T 1038-2000、ISO 15105-1、ISO 2556、ASTM D1434、JIS 7126-1、YBB 00082003 其他相关：系列一：透氧仪,透气仪, 透湿仪,透水仪,水蒸气透过率测试仪,药用复合膜气体透过率测试仪,人工智能技术,7001GTR透气仪系列二：包装拉力试验机、摩擦系数仪、动静摩擦系数仪、表面滑爽性测试仪、热封试验仪、热封强度测试仪、落镖冲击试验仪、密封试验仪、高精度薄膜测厚仪、扭矩仪、包装性能测试仪、卡式瓶滑动性测试仪、安瓿折断力测试仪、胶塞穿刺力测试仪、电化铝专用剥离试验仪、离型纸剥离仪、泄漏强度测试仪、薄膜穿刺测试仪、弹性模量测试仪、气相色谱仪、溶剂残留测试仪等优质包装性能测试仪！注：产品技术规格如有变更，恕不另行通知，SYSTESTER思克保留修改权与最终解释权！创新点：1.以边缘计算为特点的嵌入式人工智能技术赐予了仪器更高的智能性；2.赋予仪器高度自动化、智能化；3.外观设计独到智能全自动薄膜阻隔性测试仪

p　　9月17日，备受瞩目的2018世界人工智能大会于中国上海拉开帷幕。本次大会由国内多家政府机构共同主办，主题为“人工智能赋能新时代”。雷军、李彦宏、刘庆峰、马化腾、马云等众多重量级嘉宾登场，共话人工智能新发展。/pp　　strong制造业转型势在必行/strong/pp　　相比于20年前的互联网革命，由人工智能掀起的这场新一轮科技和产业革命更加势如破竹。尤其是在我国，短短几年间就引领了一阵“AI热”。早在2015年，我国就出台了《关于积极推动“互联网+”行动的指导意见》，首次提出培育发展人工智能产业，并将人工智能列为11项重点行动之一 2016年，人工智能又被写入“十三五”规划以及多份产业指导文件之中 2017年，“人工智能”首次被写入政府工作报告 2018年，政府工作报告再次提到“做大做强新兴产业集群，实施大数据发展行动，加强新一代人工智能研发应用”… … /pp　　除此之外，北京、上海、天津、浙江、安徽、吉林、贵州等20个省市也已根据各地实际发展情况出台了人工智能产业政策和措施，率先踏上人工智能发展之路。作为一场跨国、跨学科的科学探索工程，人工智能之火势必会燃烧到制造业。在中国制造业转型升级的大潮中，人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，或将成为重要的主宰力量。正如马云在今年的大会上所说的，“未来十年到十五年，传统制造业面临的痛苦将会远远超过今天的想象。企业如果不能从规模化、标准化向个性化和智慧化转型，将很难生存下去”。可以想见，未来只有用好智能技术的企业才能够称得上成功，反之则很有可能被无情淘汰。/pp　　strong仪器仪表的智能化方向/strong/ppstrong　　微型化、多功能化、人工智能化、虚拟化/strong/pp　　作为中国制造业的重要基础性产业，仪器仪表行业无疑也将面临人工智能的大洗牌。它就像一个用于过滤的筛子，完成智能化转型的企业留在上头，而其他企业则无法再立足。虽然相比于其他新兴产业，仪器仪表行业接触人工智能并不算早，但是已经有一批企业成为了先行者，证明了仪器仪表与人工智能之间结合的可能。譬如，虚拟仪器、智能仪器的诞生已经有了人工智能的特征——操作自动化、数据处理、人机对话等等。/pp　　专业人士分析，仪器仪表行业正在从自动化向智能化方向发展，更确切地说，是朝着微型化、多功能化、人工智能化、虚拟化等方向发展。/pp　　首先是微型化，这不仅是人工智能的发展需求，也是工业自动化的需求。企业需要在保证仪器原有性能的基础上，开发出体型更小、更轻便甚至功能更强大的微型仪器。此前刚刚获得第二十四届IBO设计大奖的三款仪器产品，就是优化了仪器的占地空间，满足了用户对微型化、集成化的要求。/pp　　其次是多功能化，虽然目前专业化仪器仪表产品层出不穷，但对于用户而言，拥有一台多功能的综合性产品显然更为方便。多功能仪器就像一款“万能”的瑞士军刀，可以满足用户多种需求，还可以组合使用，提供更好的解决方案。从长远角度来说，有利于降低仪器购买和维护成本，缩小占地空间，提高设备利用率。/pp　　再有就是人工智能化，也就是仪器仪表与人工智能结合的关键所在。简单地说，这就是利用计算机模拟人的智能，代替人的一部分脑力劳动，从而为仪器仪表赋以人的视觉、听觉乃至思维能力。可以想象，未来实验室内用户可以不再动脑筋处理仪器输出的数据，而是可以直接拿到一份完整的分析报告。他们的工作可能仅仅在于设计实验，而不用再费心于数据的处理。/pp　　此外，虚拟仪器将成为智能仪器发展的新阶段、新方向。它以软件系统为核心，提供数据采集、数据分析和数据显示等功能，只要配备一定的硬件，应用不同的软件编程，就可得到功能完全不同的测量仪器。自1986年问世以来，虚拟仪器已渐渐成为广大工程师和科学家的“得力帮手”，并在近几年越来越受重视。它的出现，为世界仪器仪表产业注入了新鲜血液，并彻底改写了测试测量产业的发展格局。/p

p　　strong仪器信息网讯/strong 5月21-24日，“第三十三届中国国际塑料橡胶工业展览会 (CHINAPLAS 2019) ”在广州.琶洲.中国进出口商品交易会展馆盛大召开。全球40个国家及地区的3500余家展商以全新面貌向业界发布领先技术，参观人数官方预估数据多达18万以上。br//pp　　作为三大主题专区，“机械及仪器专区”主题展区依旧是重要热点展区之一，仪器、测量、试验设备相关展商超过百余家。作为软包装检测仪器和检测方案供应商——广州标际包装设备有限公司(GBPI)再次参展CHINAPLAS 2019，并带来多款新技术包装检测仪器、包装设备新产品。/pp　　广州标际展位现场，仪器信息网编辑采访了广州标际技术总监周学成，请其对包装检测领域近来市场态势、本次参展效果及看法、本次参展新品技术情况等进行了一一介绍。/pp　　span style="color: rgb(0, 176, 240) "采访视频如下：/span/pscript src="https://p.bokecc.com/player?vid=F251F7EB57DA37D19C33DC5901307461&siteid=D9180EE599D5BD46&autoStart=false&width=600&height=490&playerid=5B1BAFA93D12E3DE&playertype=2" type="text/javascript"/scriptp　　span style="color: rgb(0, 176, 240) "视频采访内容摘要：/span/pp　　周学成表示，当下而言，大环境整体不景气，但也许正是不景气的原因，参展的展商们都在积极寻求新的技术及新的增长。展会上呈现出许多新产品新技术，同时，展商之间的技术交流也十分活跃，整体而言，本次展的人气要会比自己的预期要好很多。/pp　　广州标际本次参展strong主要目的/strong是将公司进来推出的主要新产品、亮眼产品、新技术等，传达并展示位参会观众。本次展会，广州标际主要带来多款重要新产品。以下为部分重要产品介绍：/pp　　strong全新智能化的、网络版的氧气透过率测定仪/strong，主要特点是速度非常快，数据全网互通，可以和客户的实验室平台对接。/pp　　strong全新红外法水蒸气透过率测定仪/strong，主要特点是检测精度和检测效率高，检测速度快，检测精度和检测范围优于时下主流同类产品。/pp　　strong全新压差法气体透过率测定仪/strong，主要改进为，实现了网络互通，可远程超控，同时还可以进入数据平台。/p

塑料包装水蒸气透过率测试仪 C360H水蒸气透过率测试系统——本产品基于重量法水蒸气透过的测试原理，参照ASTME96，GB 1037标准设计制造，为低、中、高水蒸气阻隔性材料提供宽范围、高效率的水蒸气透过率检测试验。适用于食品、药品、医疗器械、日用化学等领域的薄膜、片材、纸张、织物、无纺布及相关材料的水蒸气透过性能测试。塑料包装水蒸气透过率测试仪产品优势：只为精准——先进流体力学和热力学设计的专利测试舱和透湿杯；立体空间恒温技术；精密科学的测试条件调节计算；高效合规——12个测试工位；支持增重法和减重法测试模式；节省人力——风速自动调节；湿度自动调节；无需更换内芯的气体干燥装置和高效水蒸气发生装置；简便易用——搭载Windows10系统的12寸触控平板操作；快速自动测试；自动数据管理的DataShieldTM数据盾系统；产品特点：1、新一代先进测试舱与透湿杯——先进流体力学和热力学结构分析设计的专利测试舱和透湿杯，温度和湿度更加均匀稳定，测试周期更短，结果更精准。2、出色的高低阻隔性材料的测试能力——实时测量测试环境条件进行精密调节计算，使高阻隔材料的测试更精准，低阻隔材料测试重复性更优。3、温度、湿度、风速自动精密控制——舱体空间立体恒温；风速实时测定和自动调节；配备高效率无水雾湿度自动调节装置，满足长时间连续测试需要；气体干燥装置无需更换内芯，连续工作寿命可达两万小时。4、易用高效的系统功能——搭载高性能处理器和Windows10操作系统，通用各种软件和设备；自动测试模式，不需人工调整快速获得精确结果；专业测试模式，提供了灵活丰富的仪器控制功能，满足个性化科研需要；独有DataShieldTM数据盾系统，对接用户数据集中管理要求，支持多种数据格式导出；采用可靠安全算法，防止数据泄露；支持通用有线和无线局域网，选配专用无线网，支持接入第三方软件。5、先进的用户服务意识——坚持以用户为中心的服务理念使Labthink造就了成熟的产品定制系统流程，可以提供灵活周到的个性化定制服务。塑料包装水蒸气透过率测试仪测试原理：在预先处理好的测试杯中放置水或者干燥剂，然后将预先处理好的试样夹紧在测试杯上，测试杯放置于测试舱当中。测试舱根据指定测试条件生成稳定的温度、湿度和气流吹扫环境。水蒸气通过试样进入干燥一侧，通过测定测试杯整体重量随时间的变化量，计算试样水蒸气透过量等结果。参照标准：ASTM E96、GB 1037、GB/T 16928、ASTM D1653、ISO 2528、TAPPIT464、DIN 53122-1、YBB00092003-2015塑料包装水蒸气透过率测试仪技术参数：最大量程：减重法：10000/n(1-12件）g/(m2day)；645/n(1-12件）g/(100in2day)增重法：每件1200 g/(m2day)；每件77g/(100in2day)测试工位：12个测试温度：20℃～55℃±0.2测试湿度：10%RH～90%RH±1%扩展功能：DataShieldTM数据盾：可选GMP计算机系统要求：可选CFR21 Part11：可选技术规格：样品尺寸：Φ74mm样品厚度：≤3mm测试方法：增重法，减重法标准测试面积：33cm2载气规格：压缩空气载气干燥：长寿命干燥装置，不需要更换内芯载气加湿：内置高效无水雾加湿气源压力：≥0.6MPa接口尺寸：Φ6mm聚氨酯管创新点：1、新一代先进测试舱与透湿杯——先进流体力学和热力学结构分析设计的专利测试舱和透湿杯，温度和湿度更加均匀稳定，测试周期更短，结果更精准。2、出色的高低阻隔性材料的测试能力——实时测量测试环境条件进行精密调节计算，使高阻隔材料的测试更精准，低阻隔材料测试重复性更优。3、温度、湿度、风速自动精密控制——舱体空间立体恒温；风速实时测定和自动调节；配备高效率无水雾湿度自动调节装置，满足长时间连续测试需要；气体干燥装置无需更换内芯，连续工作寿命可达两万小时。塑料包材水蒸气透过率测试仪

C230H氧气透过率测试系统——本产品基于库仑氧气分析传感器和等压法测试原理，参照ASTM D3985标准设计制造，为高、中气体阻隔性材料提供高精度和高效率的氧气透过率检测试验。适用于食品、药品、医疗器械、日用化学、光伏电子等领域的薄膜、片材、包装件及相关材料的氧气透过性能测试。产品优势：只为精准——先进流体力学和热力学设计的专利测试集成块；空间立体恒温技术；独立监测各腔测试情况的温湿度传感器；高效合规——同时测试3个相同试样，符合平行试验的标准要求；支持同一条件下3个不同试样测试；节省人力——自动温度、湿度控制；简便易用——搭载Windows10系统的12寸触控平板操作；快速自动测试；自动数据管理的DataShieldTM数据盾系统；产品特点：1、新一代先进测试集成块——先进热力学和流体力学分析设计的专利三腔一体测试集成块结构，大幅缩小三腔之间温度、湿度和流量差异。支持三个相同或不同试样的同步测试。2、自动温度、湿度控制——设备内部温度、湿度自动调节。测试腔各自安装温湿度传感器监测温湿度情况，控制测试过程更加精准。3、易用高效的系统功能——搭载高性能处理器和Windows10操作系统，通用各种软件和设备；自动测试模式，不需人工调整快速获得精确结果；专业测试模式，提供了灵活丰富的仪器控制功能，满足个性化科研需要；独有DataShieldTM数据盾系统，对接用户数据集中管理要求，支持多种数据格式导出；采用可靠安全算法，防止数据泄露；支持通用有线和无线局域网，选配专用无线网，支持接4、入第三方软件。先进的用户服务意识——坚持以用户为中心的服务理念使Labthink造就了成熟的产品定制系统流程，可以提供灵活周到的个性化定制服务。测试原理：将预先处理好的试样夹紧于测试腔之间，氧气或空气在薄膜的一侧流动，高纯氮气在薄膜的另一侧流动，氧分子穿过薄膜扩散到另一侧中的高纯氮气中，被流动的氮气携带至传感器，通过对传感器测量到的氧气浓度进行分析，计算出氧气透过率等结果；对于包装件而言，高纯氮气则在包装件内流动，空气或氧气包围在包装件外侧。参照标准：ASTM D3985、ASTM F1307、ASTM F1927、GB/T 19789、GB/T 31354、DIN 53-3、JIS K7126-2-B、YBB 00082003-2015技术参数：测试范围：0.01～200cm3/(m2day) (标准)；0.0007～12.9cc/(100in2day)；0.00005～1cm3/(pkgday)(包)分辨率：0.001cm3/(m2day)重复性：0.01cm3/(m2day)或2%，取大者测试温度：10～55℃±0.2℃测试湿度：0%RH，5%RH～90%RH±1%RH，100%RH附加功能：包装件测试(最大3L)：可选DataShieldTM数据盾：可选GMP计算机系统要求：可选CFR21 Part11：可选技术规格：测试腔：3样品尺寸：108mm×108mm样品厚度：≤3mm标准测试面积：50cm2载气规格：99.999%高纯氮气（气源用户自备）气源压力：≥0.28MPa/40.6psi接口尺寸：1/8 英寸金属管创新点：C230H氧气透过率测试系统基于库仑氧气分析传感器和等压法测试原理，参照ASTM D3985标准设计制造，为高、中气体阻隔性材料提供高精度和高效率的氧气透过率检测试验。创新技术特点：（1）新一代先进测试集成块——先进热力学和流体力学分析设计的专利三腔一体测试集成块结构，大幅缩小三腔之间温度、湿度和流量差异。支持三个相同或不同试样的同步测试。（2）搭载Windows10系统的12寸触控平板操作；快速自动测试；自动数据管理的DataShieldTM数据盾系统；高精度C230H氧气透过率测试仪

水蒸气透过率测试仪，作为一种精密的实验设备，在包装材料的评估与质量控制中发挥着不可或缺的作用。其应用范围广泛，涵盖了从食品包装到医药包装，再到日用品包装等多个领域。本文将深入探讨水蒸气透过率测试仪在这些方面的具体应用及其重要性。一、食品包装在食品包装领域，水蒸气透过率测试仪的应用尤为关键。食品在储存和运输过程中，若包装材料的水蒸气透过率过高，则容易导致食品受潮、发霉甚至变质，严重影响食品的安全性和保质期。因此，准确测量包装材料的水蒸气透过率，对于确保食品品质至关重要。通过水蒸气透过率测试仪，我们可以对各类食品包装材料（如塑料膜、纸袋、铝箔等）进行精确测量，评估其防潮性能。这有助于生产厂家选择适合的包装材料，确保食品在储存和运输过程中保持干燥，延长保质期。同时，对于已经上市的食品包装，定期进行水蒸气透过率测试，也有助于及时发现潜在问题，保障消费者的权益。二、医药包装在医药包装领域，水蒸气透过率测试仪同样具有重要应用价值。药品作为一种特殊商品，对包装材料的防潮性能要求极高。若药品包装材料的水蒸气透过率过高，容易导致药品受潮、变质，从而影响药效和安全性。因此，对医药包装材料进行水蒸气透过率测试，是确保药品品质的必要手段。通过水蒸气透过率测试仪，我们可以对各类医药包装材料（如玻璃瓶、塑料瓶、铝箔袋等）进行精确测量，评估其防潮性能。这有助于药品生产厂家选择符合要求的包装材料，确保药品在储存和运输过程中保持干燥、稳定。同时，对于已经上市的药品包装，定期进行水蒸气透过率测试，也有助于及时发现潜在问题，保障患者的用药安全。三、日用品包装除了食品和医药领域外，水蒸气透过率测试仪在日用品包装领域也有广泛应用。日用品如化妆品、洗涤剂、清洁用品等，在储存和使用过程中同样需要良好的防潮性能。若包装材料的水蒸气透过率过高，容易导致产品变质、失效，从而影响使用效果。因此，对日用品包装材料进行水蒸气透过率测试，也是确保产品品质的重要手段。通过水蒸气透过率测试仪，我们可以对各类日用品包装材料（如塑料瓶、玻璃瓶、软管等）进行精确测量，评估其防潮性能。这有助于生产厂家选择适合的包装材料，确保产品在储存和使用过程中保持干燥、稳定。同时，对于已经上市的日用品包装，定期进行水蒸气透过率测试，也有助于及时发现潜在问题，提升产品质量和消费者满意度。四、结论综上所述，水蒸气透过率测试仪在包装材料的评估与质量控制中发挥着重要作用。无论是食品包装、医药包装还是日用品包装领域，都需要对包装材料的水蒸气透过率进行精确测量和评估。通过水蒸气透过率测试仪的应用，我们可以选择适合的包装材料、确保产品品质、延长保质期并保障消费者权益。因此，在未来的发展中，水蒸气透过率测试仪将继续发挥重要作用，为包装行业的发展提供有力支持。

评估智能手机镜头中光学元件的光学性能-透过率1.前言刚刚发布的华为P30手机因后置拍照评分高登上DXO榜首，随后三星发微博表示不服，并称其S10+手机拍照总分高。可见，手机/数码相机以及摄像机中光学元件的微型化和先进性已取得重大进展。但是要获得还原度高的图像，就需要精确评估镜头中微透镜和滤光片的光学特性。日立UH4150不仅拥有独特的光学系统，大型的样品室，还可以进行专属定制，是测量相机中光学元件的理想工具。2.测量附件2.1微小样品测量附件由于手机照相机镜片太小，将照射到样品的光通量调节到小于样品尺寸比较困难。使用微小样品测量附件可以解决这个问题，该附件包括聚光镜/参照光束膜/样品支架。样品支架可以根据透镜的尺寸和形状灵活配置。附件如图1所示。图1 微小样品测量附件图片及结构（左）微小样品支架 （右）微小样品测量附件2.2 全积分球附件透射光束的形状受散射和折射影响大的样品，如透镜，需要使用积分球消除检测器的局域性。60mm标准全积分球附件和高灵敏度积分球在透镜测量中都可使用。图2 ф60mm的全积分球附件（仪器顶部视图）3.测量实例智能手机相机中CMOS和CCD传感器在近红外区域具有高度的敏感性。而人眼只能看到380nm-700nm的可见光，因此，为了重现肉眼看到的图像，需要切断对成像质量形成干扰的700nm以上波长的光。很多相机和摄像机，通过加入红外截止滤光片，达到上述效果。具体详细测量数据请参考：https://www.instrument.com.cn/netshow/sh102446/s910399.htm4.总结现在智能手机更新换代频率加快，各大品牌都在系统，拍照，内存等多种参数方面竞相提升。手机镜头从单摄到如今的双摄，甚至华为新出的三摄，手机成像原件的进步,手机摄影的方便与快捷,都让我们对手机摄影爱不释手。日立高新技术通过独特的技术，开发的固体样品分析专家紫外/可见/近红外分光光度计，能够对相机镜头的光学元件进性准确评估，促进科技产品更加飞速的发展。 日立高新技术公司是日立集团旗下的一家仪器设备子公司。全球雇员超过10000人，在世界上26个国家及地区共有百余处经营网点。企业发展目标是"成为独步全球的高新技术和解决方案提供商"，即兼有掌握先进技术水准的开发、设计、制造能力和满足企业不同需求的解决方案提供商身份的综合性高新技术公司。其产品涵盖半导体制造、生命科学、电子零配件、液晶制造及工业电子材料。其中，生命科学领域产品包括电子显微镜、原子力显微镜和分析仪器（色谱、光谱、热分析）等。 参考文献：张帆. 手机摄影艺术的发展与表现[D]. 2016.驱动之家.屠榜DxO Mark之后 华为P30 Pro再获TIPA 2019拍照手机大奖[N].2019

p　　strong撰稿：中国农业科学院 蒋士强研究员/strong/pp　　strong(一)、怀念与启示。/strong每当议及科学仪器与测试分析时，总使我想起strong王大珩院士/strong生前对科学仪器精辟的定义：“strong科学仪器是认识世界和改造世界的工具/strong”。同时也使我想起strong邹承鲁院士/strong生前一直坚持的立论：“strong科学是认识自然，大至宇宙，小到基本粒子。而技术是在认识自然的基础上改造自然，为人类服务/strong”。科学仪器和测试分析(以下简称为科仪与测试)在学科分类上是二级乃至是分支学料，但又是跨多学科,而且是科学发展的工具和产物,大家分析一下，众多与科学仪器和分析测试有关的诺贝尔奖得主就一目了然了。在行业地位上处于第二产业的分支中的分支。但是在当今全世界都在谋求科学和技术全方位的、不断的、甚至颠覆性的创新，以造就各领域、各学科、各产业、各行业的腾飞,使社会财富和政经不断增值和振兴，以满足strong人民日益增长的美好生活需求/strong。无论是探索科学发明和技术的创新,乃至具体到确保和提髙质量，直至更新、换代，都需要科仪和测试,即在学科和产业体量不大,并不显眼的领域，将越来越彰显出“庙小显神通”的作用。当今人工智能新浪涛己经来到之时，如何应对，急待探索和实践。/pp　　(二)、strong要充分认知人工智能大幕己开启、新浪涛己经来到，科仪和分析测试领域的学界和业界都不能固守原有思维模式、思路和策略。/strong我国传统思维比较保守，惯于从四书五经等典籍中，寻找治国安天下的方略，我国古代有四大发明，但我国自然科学的发展史是英国人写的，科学救国是近代一时思潮，后来受到批判，将社会发展、变革的推动力被阶级斗争等取代了，直到现代光辉的近30年、40年、70年才有所突破。就以机器和仪器而言，一字之差，前者是解放人的体力，后者是扩展、延伸人的感官，两者不断地融合、昇华… 直到如今将脑科学、人的智慧，渗透、移植、乃至深化、超越地赋于各领域、产业、行业、事物的戴体(客体) 。寻求我国的轨迹，可说也是世界潮流的涌动波及和启迪的结果，恕我直言，我国有优良的文化、传统，但学界、业界乃至大众也有历史造成的不良习俗，多喜于学之外表，不求真谛，不仅缺乏异想天开的创造性，而乐于找捷径、跟风、蹭边、冒名… … 。如早先，把仅能测电阻、电流、电压的三用表叫成“万用表” 把清涼油加点药料就叫“万金油”，… … 。“人工智能”、“智能”、“智慧”等响亮而谜人的冠词，在各行业、各种产品上已有泛用之势，国内是乎更盛。但在国际上的仪器仪表、科学仪器、测试分析的领域，国外产品命名和广告宣传，还是比较谨慎的，strong很少冠用人工智能/strong，即使其功能上具有某些初级人工智能的部分要素，如各种图谱的识别、解释、训练、自校正、自检等，这是值得学习的。/pp　　(三)、strong人工智能逐步渗透、融合于科学仪器和分析测试技术的历史回顾/strong/pp　　在科学仪器、实验室设备和分析测试技术中，经历了自动化、数字化、信息化、网络化之后，逐步渗透、融合了部分“人工智能元素”、“专家的部分智能”，如：可编程，进而可自检、自校正的自动进样器和样品前处理工作站 实验室管理系统LIMS系统(Laboratory Information Management System 英文缩写LIMS)是将以数据库为核心的信息化技术与实验室管理需求相结合的信息化管理工具，结合网络化技术，将实验室的业务流程和一切资源以及行政管理等以合理方式进行管理,通过LIMS系统，配合分析数据的自动采集和分析，大大提高了实验室的检测效率,降低了实验室运行成本并且体现了快速溯源和痕迹，使传统实验室手工作业中存在的各种弊端得以顺利解决 又如各种谱仪和联用仪中,应用了各种控制和分析的专家系统(有时称工作站、软件包等)，先是出现在进口仪器的操作系统中，接着国产仪器设备也逐步跟进，而且学者们发表了不少论文和专著，例如：strong卢佩章院士于1992年12月就出版了《高效液相色谱法及专家系统》，2012年3月的版本是，由卢佩章院士、张玉奎院士和梁鑫淼增订的，是一本经典性的著作。在回味人工智能在分析测试技术中的应用时，非常贴近的实例，是早在上世纪末的近红外分析测试技术的突破，国外以Karl Norris博士、国内以陆婉珍院士、严衍禄教授等为代表的学者们,就建立了近红外光谱模型分析、人工神经网络模型算法等技术、以及用标样校正(训练)图谱模型的技术。/strong1998年湖南大学许亚兰发表论文，提出了模糊智能仪器这一新构想，针对这一构想，论文从其原理入手介绍了模糊智能仪器的相关基础理论--模糊数学与人工智能，其次在传统微机化仪器的基础上设计了模糊智能仪器。2004年由南开大学出版了裴雷著的《科学仪器软件平台研发——人工智能软件包开发》，提出：以软件为关键技术的通用平台上，可以很方便地改变软件配置来适应不同的需要,功能更加灵活、强大，更适合科学研究和创新的需要，建立中国自己的科学仪器通用软件平台，可带动我国分析仪器水平的提高，是我国分析仪器产业实现跳跃式发展的一次难得的机遇。中科院化工冶金所、中国科技大学、湖南大学的石乐明、张懋森、李志良的论文中指出：专家系统在分析化学中的一些应用，例如谱图解析，分析方法与分离路线的设计与优化，分析仪器工作参数的优化以及故障的诊断等。2010年11月1日，在化学_自然科学_专业资料中，发布了“分析化学中的应用”一文提出： 知识系统、知识工程已成为人工智能应用最显著新技术。2015年9月12日，在能源_工程科技_专业资料中，发布了“人工智能技术在分析化学中的应用技术”一文。2016年12月31日中国科学院化工冶金研究所李晓霞等发表论文，报导建立了HIN(chemicalinformationnetwork)。其实国内外生产的大型、专用型的光谱仪、色谱仪、质谱仪、波谱仪、基因导入仪、基因测序仪、蛋白质纯化系统、细胞融合仪、电泳仪、病毒免疫荧光分析仪、层析仪、生化分析仪和各种联用仪以及大型样品自动处理设备等，都渗入部分初级人工智能，strong确切地说都有一定基础和苗头，只是有待于逐步完善。/strong/pp　　(四)、strong从以上（三）所述的案例中，近乎可得出一个规律，即：有强力的应用人工智能科技的需求，而且开发应用者、实施者对人工智能有足够的认知，二者碰撞即能产岀鲜艳的火花。/strong为此我建议在科学仪器与分析测试的学界与业界，宜先行有关人工智能的科普(在我国规划中就列有strong人工智能的全民科普的布署/strong)。对学界、业界领军机构、人士、决策者，都有良好的科技学术基础，对类似以上列举的二本著作，肯定能熟读而有启迪的。新的科学技术的创新和应用不是炒岀来的，也不是抄岀来，更不是吹岀来的，是学者和业界同心合用探索、啃岀来的。/pp　　(五)、strong依据众多人工智能的著名院士、学者论述，我感悟人工智能与科学仪器和分析测试有着一些相似性，但因学科和产业的层次、目标、定位、历经和发展速度的不同,又有巨大差异。科仪和测试技术应该充分借助于人工智能的巨大驱动力和利用以下相似性：人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学 目前用的办法就是我们现在说的神经网络或者准符号模型等 目的是研制出具有类人智能的智能机器，表现形式是会图像识别… … ，会人机对话… … ，会自动运行… … ，会思考、证明、诊断… … ，会学习… … ，会表示认知结果… … 。鉴于人工智能总体发展水平当前仍处于起步阶段，专用人工智能取得突破性进展，由于应用背景需求明确、领域知识积累深厚、建模计算简单可行，(任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单)因此形成了人工智能领域的单点突破，如图像检测分析… … ，都建立在数据的基础上/strong(最初级的数据大多来自传感器和己有文献)，strong都涉及众多学科，是多学科交叉、实践性很强的综合性学科。差异是人工智能更深，涉及到当今和未来的科技、产业乃至于社会变革。更新、是近60年来兴起的。更大、是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。更神、是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的“头雁”效应。/strong而仪器与测试是原系古老庙小、时显神灵 更通俗的比喻是：后者古老的小庙、小神，既需依靠大神、大庙，也宜发挥庙小有神灵的特点，strong我很赞赏将人工智能科技，逐步渗透、融合于科仪和测试的机理、构思、设计、研发之中，并在实施中与精细工匠精神相结合，推动科仪和测试技术发展，甚至颠覆其面貌。/strong/pp　　(六)、strong科仪和测试技术也应走人工智能应用上的细分工与专用化之路/strong，下棋人工智能机器人，决不能用于自动驾驶车辆… … ，当今高档的科仪和测试技术系统，越做越大、越复杂，有利于生产厂家赚钱，而买家只用其中部分功能，科仪和测试技术设备中逐步引入人工智能机器人技术，必能使科仪和测试技术设备走向细分工和专用化，硬件可能更简化，研发出各种新型传感器，当今庞大的科学仪器可能变成各种专用的传感部件，科仪将更灵敏、更小巧，测试分析将更具智能化，其实，万能的仪器设备都是假的。例如就食品安全检测而言，就应开发出检测某类、某种，甚至特定有害组份的人工智能机器人，其硬件将更精而少，而更神通，轻便和价廉。/pp　　(七)、strong学科和产业发展上应注重社会需求驱动，中医学的人工智能化将是我国的瑰宝。/strong/pp　　科学仪器和测试分析技术在医疗保健和生命科学中的应用，可说一支独秀，这原系这两界本身就是大学科、大产业，有巨大社会需求，也正因此，不论在仪器设备或测试技术方面都很快地融人工智能技术，已有不少案例(请参阅上述三、)，编撰者一直关注中医学中人工智能技术的运用，在去年4月份发表的《人工智能化将猛力推动甚至颠覆现有科学仪器与测试分析技术的面貌》一文中用strong“中医学的人工智能化将是我国的瑰宝” 表述/strong ，引用了2017年以前较详细媒体报导的资料，但近二年未见更多的报导，但愿是疏漏，strong我仍坚信中医学领域，人工智能将大有作为。一方面应尽快抢救极其丰富的著名中医学大师积累的中医诊断中病人型像学和病案、宝方的经验，并转化为图像和数据，同时在中医院校引进人工智能专才，推进人工智能在中医学中的应用。/strong/pp　　(八)、将传统的科学仪器与分析测试的机理，变为模块、模型、模式，strong将感知数据转变为图像，也许是得以融入以深度神经网络模型算法和图像分析等为代表的人工智能技术的捷径/strong，即大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，这也许是近年来，国外把许多传统的谱仪分析，转为图像分析的原因。/pp　　(九)、strong人才的培养、吸纳和借助。/strong科仪和测试界本身就需多学科人才，而要将人工智能技术引入，人才是关键，据媒体报导，华为拥有700多位数学家、300位物理学家、200位化学家，而且我国人工智能领域高级人材奇缺，科仪和测试业还属小庙，养不起“大和尚”即人工智能专才，那只能从原来从事计算机软件、自动化专业的人才中培养人工智能中级人才吧!当然也宜与从事人工智能的机构合作，吸纳和借助人才资源了。另外、今后开源的模型、算法等会越来越多，据报导，西方有不少中小型企业、机构，就是针对自已应用目的，利用开源的资料，修改、嫁接、而用之。/pp　　(十)、strong共建大数据共享联盟。/strong大数据分析是人工智能神力之一，也是科学仪器和测试分析技术跃进的梯子，而测试分析领域的数据也非常可观，以庞国芳院士的团队为例，就己公开岀版了色谱、质谱、核磁共振图谱集三大本，五亿多个数据吧!大数据在大数据分析，乃至于人工智能中的地位业内人士比我更清楚，我只是呼吁通过已有联盟机构，协同共建更大的分析测试大数据共享联盟，strong是时候了!/strong/p

山东普创科技再传中标气体透过率测试仪喜报！！！时间总在不经意间匆匆溜走,七月份的工作马上又要告一段落，在即将结束的时候，此刻一份沉甸甸的中标通知书如期而至为此划上了圆满的句号。这份中标书我们深知~来之不易但又是对技术实力的认可~实至名归，它凝聚了我们普创的所有的努力和汗水此刻换成满载而归的收货单！ 我们在收获喜悦的同时，继续秉承“务实、创新、严谨、积极；以技术为本，以客户诉求为中心，砥砺前行，厚积而薄发”做好每一项工作，严格严守质量安全关，积极提升产品品质管理水平，为企业，为质检单位，为客户提供高品质的服务。

WVTR系列电解法水蒸气透过率测试仪测试原理薄膜：将待测试样装夹在恒温的干、湿腔之间，使试样两侧存在一定的湿度差，由于试样两侧湿度差的存在，水蒸气会从高湿侧向低湿侧扩散渗透，在低湿侧，水蒸气被干燥载气携带至水分析传感器，通过对传感器电信号的分析计算，从而得到试样的水蒸气透过率和透湿系数。容器：容器的外侧是高湿气体，内侧则是流动的干燥气体，由于容器内外湿度差的存在，水蒸气将穿透容器壁进入容器内部，进入容器内部的水蒸气将由流动的干燥载气携带至水分析传感器，通过对传感器电信号的分析计算，可得到容器的水蒸气透过率等结果。注：产品技术规格如有变更，恕不另行通知，SYSTESTER思克保留修改权与解释权！

p　　2018年人工智能技术已在多方面实现突破进展，国内外的科技公司都在不断尝试将人工智能应用于更多领域，不论科技巨头还是初创企业，都在致力于不断创新，推动技术进步。/pp　　1基于神经网络的机器翻译/pp　　入选理由：翻译是“自然语言处理”的最重要分支，也是比较难的一支。曾经，机器翻译被我们调侃为 “低级翻译”，而如今神经网络的机器翻译准确性大大提高，堪比专业人工翻译。例如谷歌翻译、微软语音翻译以及搜狗语音识别等都是基于此项技术。/pp　　技术突破：机器翻译其技术核心是一个拥有海量结点的深度神经网络，可以自动的从语料库中学习翻译知识。人类大脑处理语言的过程毫无疑问是最为复杂的认知过程之一，曾经很多人都认为机器翻译根本不可能达到人类翻译的水平。2006年，科学家提出了神经网络的深度学习算法，使至少具有7层的神经网络训练成为可能。由于能够比较好地模拟人脑神经元多层深度传递的过程，在解决一些复杂问题的时候有着非常明显的突破性。2018年3月，微软宣布其研发的机器翻译系统首次在通用新闻的汉译英上达到了人类专业水平，实现了自然语言处理的又一里程碑突破，将机器翻译超越人类业余译者的时间，提前了整整7年。/pp　　2、基于多传感器跨界融合的机器人自主导航/pp　　入选理由：机器人的终极目标是为人类提供智能化的服务，其中自主导航是近年来人类一直想要攻克的技术壁垒，臻迪(PowerVision)通过声呐、视觉等多传感器融合，使其水下机器人能实现自主导航及智能识别，在智能机器人领域内取得了突破性进展。/pp　　技术突破：随着机器人的应用场景及作业任务越来越复杂，单一传感器难以满足应用需求。而多传感器的信息融合对硬件资源依赖程度比较高。臻迪(PowerVision)基于自身在机器人行业多年所积累的各类传感器、惯性导航、运动控制、相机、视觉检测/识别、SLAM等核心技术，以及深度学习的深入研究，通过嵌入式端一体化，集成平台的系统架构及优化设计，突破了移动平台硬件资源的限制，使水下机器人更加准确、智能、全面地感知目标，并具备对水下目标进行锁定、检测、识别、跟随的能力。/pp　　3、DuerOS对话式人工智能系统/pp　　入选理由：DuerOS3.0能够为用户带来了划时代的自然对话交互，包括情感语音播报、声纹识别等能力在内的自然语言交互技术的全面升级。/pp　　技术突破：DuerOS是百度秘书事业部研发的对话式AI操作系统，拥有10大类目的250多项技能。DuerOS包括了从语音识别到语音播报，再到屏幕显示的一个完整交互流程，以及背后支撑交互的自然语言理解、对话状态控制、自然语言生成、搜索等等核心技术，这些技术支撑着应用层和能力层的实现。2018年7月4日，最新的DuerOS 3.0正式发布，使赋能的产品能够实现语音多轮纠错，进行复杂的递进意图识别与带逻辑的条件意图识别，从而更加准确判断用户意图，最终实现功能升级，利用扩展特征理解用户行为。基于此，DuerOS3.0提供了包括有屏设备解决方案、蓝牙设备解决方案和行业解决方案等在内超过20个跨场景、跨设备的解决方案。/pp　　4、移动AR技术/pp　　入选理由：未来AR与AI需要相互加持，可以将AR比喻成AI的眼睛。增强现实技术包含了多媒体、三维建模、实时视频显示及控制、多传感器融合、实时跟踪及注册、场景融合等新技术与新手段，为人类感知信息提供了新的方式。/pp　　技术突破：集成了众多计算机科技和图形图像学技术，包括实时渲染技术、空间定位追踪、图像识别、人机交互、显示技术、云端存储、数据传输、内容开发工具等领域。AR技术不仅展现了真实世界的信息，而且将虚拟的信息同时显示出来，两种信息相互补充、叠加。在视觉化的增强现实中，用户利用头戴显示器，把真实世界与电脑图形重叠在一起，便可以看到真实的世界围绕着它。/pp　　5、生物特征识别技术/pp　　入选理由：行为识别技术应用于安防，为安全又上了一道锁。/pp　　技术突破：店铺安装摄像头已经是一件非常普遍的行为，但普通的摄像头只能纪录店铺内人们的行为，如果发现盗窃需要通过观看监控记录人工排查，耗时费力。比如日本电信巨头NTT宣布研发出一款名为“AI Guardman”的新型人工智能安全摄像头，来帮助店家抓扒手。这款监视器系统，可以即时扫描影像串流、估测影像中的人物肢体动作，然后将这些数据与预设的“可疑”行为相比，发现潜在的商店扒手，如果发现可疑行为，系统就会透过App通知店家。/pp　　6、机器人流程自动化/pp　　入选理由：机器人流程自动化能够帮助甚至代替人类负担大量简单且单一、重复而繁琐的工作，并且具有高效性。/pp　　技术突破：机器人流程自动化(RPA)是通过使用高性能认知技术实现业务的自动化和工作的效率。人类只需在操作界面上编写需要人工完成的工作流程，即可处理各种业务。Gartner数据显示，在过去的一年中，全球范围中大型商业巨头里有300家陆陆续开展了RPA工程，将原先手工化的流程进行自动化改革。随着科技的进步RPA将融入更多人工智能技术，即智能流程自动化(Intelligent Process Automation)。相当于在基于规则的自动化基础(RPA)之上增加基于深度学习和认知技术的推理、判断、决策能力。/pp　　7、微软小冰，会作词作曲演唱的人工智能的诞生/pp　　入选理由：简单粗暴的早期市场，“使人工智能系统变得有用”是吸引用户的唯一出路。而会学习、工作的人类社会人工智能少女显然满足这个需求。/pp　　技术突破：在微软2018人工智能大会上，微软(亚洲)互联网工程研究院副院长李笛曾经分享到，现在多数用户跟语音助手交互的时间其实不超过5秒，一般就是让语音助手去执行一项命令，这样的语音助手其实只是像语音化了的遥控器。但是，小冰的团队希望语音助手能做更多的事，比如走到比较后端，去提供内容。在文字创作这一部分，小冰一开始学写诗，现在已经迭代出了创作歌词的模型。在声音创作方面，小冰除了唱歌以外，还会创作有声读物。在大会之前，小冰就已经出了一本诗集《阳光失了玻璃窗》，小冰写诗的功能已经全面开放，正在筹备的第二本诗集将是与人合作完成，小冰能很快速生成一些原始诗歌内容，创作者可以进行修改和完善，最后的成果属于创作者，因为小冰已经完全放弃其创作的内容的版权。/pp　　8、“睿米”神经外科手术机器人亮相/pp　　入选理由：在现在这个“生病已是常态”的社会，大数据在医疗领域哪怕一点点的突破都足以所有人瞩目，2018年8月15日世界机器人大会上，北京柏惠维康科技有限公司“睿米”神经外科手术机器人亮相世界机器人大会，我们对医疗机器人又多了一份信心。/pp　　技术突破：“睿米”神经外科手术机器人已经成功开展了包含颅内活检，DBS，血肿抽吸，SEEG，核团毁损，导航等其他各类神经外科手术，其精准性，简易性，有效性及微创性获得专家的认可。“睿米”神经外科手术机器人由计算机及软件系统、机械臂、摄像头三部分组成：计算机及软件系统(手术规划软件)负责合成患者头颅的三维模型，方便医生观察病灶，进行手术规划 机械臂，负责定位医生规划的手术位置，精度达到1mm，同时还是多功能手术平台 摄像头，可实时捕捉机械臂和患者的位置信息，确保机械臂按手术规划路径运动到指定位置。“睿米”作为脑外科手术的“GPS”系统，可以帮助医生在不开颅的情况下定位到颅内的细微病变，实现精准的微创手术。目前，“睿米”神经外科手术机器人已进入天坛，宣武，301，协和等三甲医院，并成功开展DBS手术。/p

水蒸气透过量测试仪是用于测量材料或包装对水蒸气渗透性的重要工具，它广泛应用于食品、药品、化妆品等行业的包装检测中。本文将详细介绍水蒸气透过量测试仪的三种测试方法，并探讨它们之间的不同之处。一、杯式法测试杯式法测试是水蒸气透过量测试仪常用的一种测试方法。该方法通过模拟自然环境中的水蒸气渗透过程，来评估材料或包装对水蒸气的阻隔性能。测试原理：杯式法测试将待测材料或包装置于一个装有干燥剂的密封杯中，然后将该杯子置于恒定的温度和湿度环境中。随着时间的推移，水蒸气会从待测材料或包装中渗透出来，与杯中的干燥剂发生反应。通过测量干燥剂的质量变化，可以计算出待测材料或包装的水蒸气透过量。特点与优势：接近实际环境：杯式法测试模拟了自然环境中的水蒸气渗透过程，因此测试结果具有较高的参考价值。操作简便：该方法操作简单，无需复杂的设备或技术。适用范围广：杯式法测试适用于各种形状和尺寸的材料或包装。局限性：测试时间较长：由于需要模拟自然渗透过程，因此测试时间相对较长。受环境影响大：测试结果可能受到环境温度、湿度等因素的影响。二、电解法测试电解法测试是另一种常用的水蒸气透过量测试方法，它基于电解原理来测量水蒸气透过量。测试原理：电解法测试通过测量待测材料或包装两侧的水蒸气浓度差，利用电解原理将水蒸气转化为可测量的电流信号。通过测量电流信号的大小，可以计算出待测材料或包装的水蒸气透过量。特点与优势：测试速度快：电解法测试具有较快的测试速度，能够在短时间内得出结果。灵敏度高：该方法对水蒸气透过量的测量具有较高的灵敏度。自动化程度高：电解法测试设备通常具有较高的自动化程度，能够实现自动测量和数据处理。局限性：对样品要求高：电解法测试对样品的要求较高，需要确保样品的密封性和完整性。设备成本较高：电解法测试设备通常较为昂贵，不适合小型企业或实验室使用。三、红外光谱法测试红外光谱法测试是一种新型的水蒸气透过量测试方法，它利用红外光谱技术来测量水蒸气透过量。测试原理：红外光谱法测试通过测量待测材料或包装两侧的红外光谱信号，利用红外光谱分析技术来确定水蒸气透过量。该方法通过分析红外光谱信号中的特定波长段的强度变化，来评估材料或包装对水蒸气的阻隔性能。特点与优势：非接触式测量：红外光谱法测试无需与待测材料或包装直接接触，因此不会对样品造成损伤。高精度测量：该方法具有较高的测量精度和稳定性。适用于特殊环境：红外光谱法测试适用于高温、高压等特殊环境下的水蒸气透过量测量。局限性：设备成本高：红外光谱法测试设备通常较为昂贵，需要较高的投资成本。技术难度大：红外光谱分析技术较为复杂，需要专业的技术人员进行操作和分析。结论水蒸气透过量测试仪的三种测试方法各有特点与优势，同时也存在一定的局限性。在实际应用中，应根据具体的测试需求和条件选择合适的测试方法。例如，对于需要快速获取测试结果的场合，可以选择电解法测试；对于需要模拟实际环境进行测试的场合，可以选择杯式法测试；而对于特殊环境下的水蒸气透过量测量，可以选择红外光谱法测试。通过选择合适的测试方法，可以更准确地评估材料或包装对水蒸气的阻隔性能，为产品质量控制和改进提供有力支持。

p　　如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷转型发展，抢滩布局人工智能创新生态。世界主要发达国家均把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，力图在国际科技竞争中掌握主导权。习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习时深刻指出，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。错失一个机遇，就有可能错过整整一个时代。新一轮科技革命与产业变革已曙光可见，在这场关乎前途命运的大赛场上，我们必须抢抓机遇、奋起直追、力争超越。/pp　　strong概念与历程/strong/pp　　了解人工智能向何处去，首先要知道人工智能从何处来。1956年夏，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。/pp　　人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究目的是促使智能机器会听(语音识别、机器翻译等)、会看(图像识别、文字识别等)、会说(语音合成、人机对话等)、会思考(人机对弈、定理证明等)、会学习(机器学习、知识表示等)、会行动(机器人、自动驾驶汽车等)。/pp　　人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：/pp　　一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。/pp　　二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空(例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等)，使人工智能的发展走入低谷。/pp　　三是应用发展期：20世纪70年代初—80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。/pp　　四是低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。/pp　　五是稳步发展期：20世纪90年代中—2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司(简称IBM)深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是这一时期的标志性事件。/pp　　六是蓬勃发展期：2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。/pp　　strong现状与影响/strong/pp　　对于人工智能的发展现状，社会上存在一些“炒作”。比如说，认为人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平、30年内机器人将统治世界、人类将成为人工智能的奴隶，等等。这些有意无意的“炒作”和错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。因此，制定人工智能发展的战略、方针和政策，首先要准确把握人工智能技术和产业发展的现状。/pp　　专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定任务(比如下围棋)的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域。例如，阿尔法狗(AlphaGo)在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平。/pp　　通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。目前，虽然专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才而无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。/pp　　人工智能创新创业如火如荼。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷调整发展战略。比如，谷歌在其2017年年度开发者大会上明确提出发展战略从“移动优先”转向“人工智能优先”，微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。人工智能领域处于创新创业的前沿。麦肯锡公司报告指出，2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长阶段 全球知名风投调研机构CB Insights报告显示，2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。/pp　　创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术和产业的发展史，就是新老信息产业巨头抢滩布局信息产业创新生态的更替史。例如，传统信息产业代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网时代信息产业代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等。人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片、基础软件、图形处理器等技术生态系统和横向的智能制造、智能医疗、智能安防、智能零售、智能家居等商业和应用生态系统。目前智能科技时代的信息产业格局还没有形成垄断，因此全球科技产业巨头都在积极推动人工智能技术生态的研发布局，全力抢占人工智能相关产业的制高点。/pp　　人工智能的社会影响日益凸显。一方面，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，正在推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域产生积极正面影响。另一方面，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能系统可能存在的歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题已经显现出来，需要抓紧提供解决方案。/pp　　strong趋势与展望/strong/pp　　经过60多年的发展，人工智能在算法、算力(计算能力)和算料(数据)等“三算”方面取得了重要突破，正处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有诸多瓶颈。那么在可以预见的未来，人工智能发展将会出现怎样的趋势与特征呢?/pp　　从专用智能向通用智能发展。如何实现从专用人工智能向通用人工智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的重大挑战。2016年10月，美国国家科学技术委员会发布《国家人工智能研究与发展战略计划》，提出在美国的人工智能中长期发展策略中要着重研究通用人工智能。阿尔法狗系统开发团队创始人戴密斯· 哈萨比斯提出朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标前进。微软在2017年成立了通用人工智能实验室，众多感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。/pp　　从人工智能向人机混合智能发展。借鉴脑科学和认知科学的研究成果是人工智能的一个重要研究方向。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。在我国新一代人工智能规划和美国脑计划中，人机混合智能都是重要的研发方向。/pp　　从“人工+智能”向自主智能系统发展。当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，非常费时费力。因此，科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿尔法狗系统的后续版本阿尔法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类人工智能”。在人工智能系统的自动化设计方面，2017年谷歌提出的自动化学习系统(AutoML)试图通过自动创建机器学习系统降低人员成本。/pp　　人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、天文学等传统科学的发展。/pp　　人工智能产业将蓬勃发展。随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来10年将进入高速增长期。例如，2016年9月，咨询公司埃森哲发布报告指出，人工智能技术的应用将为经济发展注入新动力，可在现有基础上将劳动生产率提高40% 到2035年，美、日、英、德、法等12个发达国家的年均经济增长率可以翻一番。2018年麦肯锡公司的研究报告预测，到2030年，约70%的公司将采用至少一种形式的人工智能，人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。/pp　　人工智能将推动人类进入普惠型智能社会。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。2017年国际数据公司IDC在《信息流引领人工智能新时代》白皮书中指出，未来5年人工智能将提升各行业运转效率。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干标杆性的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。/pp　　人工智能领域的国际竞争将日益激烈。当前，人工智能领域的国际竞赛已经拉开帷幕，并且将日趋白热化。2018年4月，欧盟委员会计划2018—2020年在人工智能领域投资240亿美元 法国总统在2018年5月宣布《法国人工智能战略》，目的是迎接人工智能发展的新时代，使法国成为人工智能强国 2018年6月，日本《未来投资战略2018》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国也已逐步形成以加速发展智能化武器装备为核心的竞争态势，例如美国特朗普政府发布的首份《国防战略》报告即谋求通过人工智能等技术创新保持军事优势，确保美国打赢未来战争 俄罗斯2017年提出军工拥抱“智能化”，让导弹和无人机这样的“传统”兵器威力倍增。/pp　　人工智能的社会学将提上议程。为了确保人工智能的健康可持续发展，使其发展成果造福于民，需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响，制定完善人工智能法律法规，规避可能的风险。2017年9月，联合国犯罪和司法研究所(UNICRI)决定在海牙成立第一个联合国人工智能和机器人中心，规范人工智能的发展。美国白宫多次组织人工智能领域法律法规问题的研讨会、咨询会。特斯拉等产业巨头牵头成立OpenAI等机构，旨在“以有利于整个人类的方式促进和发展友好的人工智能”。/pp　　strong态势与思考/strong/pp　　当前，我国人工智能发展的总体态势良好。但是我们也要清醒看到，我国人工智能发展存在过热和泡沫化风险，特别在基础研究、技术体系、应用生态、创新人才、法律规范等方面仍然存在不少值得重视的问题。总体而言，我国人工智能发展现状可以用“高度重视，态势喜人，差距不小，前景看好”来概括。/pp　　高度重视。党中央、国务院高度重视并大力支持发展人工智能。习近平总书记在党的十九大、2018年两院院士大会、全国网络安全和信息化工作会议、十九届中央政治局第九次集体学习等场合多次强调要加快推进新一代人工智能的发展。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署，描绘了面向2030年的我国人工智能发展路线图，旨在构筑人工智能先发优势，把握新一轮科技革命战略主动。国家发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏、浙江等地方政府都推出了发展人工智能的鼓励政策。/pp　　态势喜人。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家，我国人工智能企业在人脸识别、语音识别、安防监控、智能音箱、智能家居等人工智能应用领域处于国际前列。根据2017年爱思唯尔文献数据库统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。近两年，中国科学院大学、清华大学、北京大学等高校纷纷成立人工智能学院，2015年开始的中国人工智能大会已连续成功召开四届并且规模不断扩大。总体来说，我国人工智能领域的创新创业、教育科研活动非常活跃。/pp　　差距不小。目前我国在人工智能前沿理论创新方面总体上尚处于“跟跑”地位，大部分创新偏重于技术应用，在基础研究、原创成果、顶尖人才、技术生态、基础平台、标准规范等方面距离世界领先水平还存在明显差距。在全球人工智能人才700强中，中国虽然入选人数名列第二，但远远低于约占总量一半的美国。2018年市场研究顾问公司Compass Intelligence对全球100多家人工智能计算芯片企业进行了排名，我国没有一家企业进入前十。另外，我国人工智能开源社区和技术生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。我国参与制定人工智能国际标准的积极性和力度不够，国内标准制定和实施也较为滞后。我国对人工智能可能产生的社会影响还缺少深度分析，制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快。/pp　　前景看好。我国发展人工智能具有市场规模、应用场景、数据资源、人力资源、智能手机普及、资金投入、国家政策支持等多方面的综合优势，人工智能发展前景看好。全球顶尖管理咨询公司埃森哲于2017年发布的《人工智能：助力中国经济增长》报告显示，到2035年人工智能有望推动中国劳动生产率提高27%。我国发布的《新一代人工智能发展规划》提出，到2030年人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。在我国未来的发展征程中，“智能红利”将有望弥补人口红利的不足。/pp　　当前是我国加强人工智能布局、收获人工智能红利、引领智能时代的重大历史机遇期，如何在人工智能蓬勃发展的浪潮中选择好中国路径、抢抓中国机遇、展现中国智慧等，需要深入思考。/pp　　树立理性务实的发展理念。任何事物的发展不可能一直处于高位，有高潮必有低谷，这是客观规律。实现机器在任意现实环境的自主智能和通用智能，仍然需要中长期理论和技术积累，并且人工智能对工业、交通、医疗等传统领域的渗透和融合是个长期过程，很难一蹴而就。因此，发展人工智能要充分考虑到人工智能技术的局限性，充分认识到人工智能重塑传统产业的长期性和艰巨性，理性分析人工智能发展需求，理性设定人工智能发展目标，理性选择人工智能发展路径，务实推进人工智能发展举措，只有这样才能确保人工智能健康可持续发展。/pp　　重视固本强基的原创研究。人工智能前沿基础理论是人工智能技术突破、行业革新、产业化推进的基石。面临发展的临界点，要想取得最终的话语权，必须在人工智能基础理论和前沿技术方面取得重大突破。我们要按照习近平总书记提出的支持科学家勇闯人工智能科技前沿“无人区”的要求，努力在人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破，形成具有国际影响力的人工智能原创理论体系，为构建我国自主可控的人工智能技术创新生态提供领先跨越的理论支撑。/pp　　构建自主可控的创新生态。我国人工智能开源社区和技术创新生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强。我们要以问题为导向，主攻关键核心技术，加快建立新一代人工智能关键共性技术体系，全面增强人工智能科技创新能力，确保人工智能关键核心技术牢牢掌握在自己手里。要着力防范人工智能时代“空心化”风险，系统布局并重点发展人工智能领域的“新核高基”：“新”指新型开放创新生态，如产学研融合等 “核”指核心关键技术与器件，如先进机器学习技术、鲁棒模式识别技术、低功耗智能计算芯片等 “高”指高端综合应用系统与平台，如机器学习软硬件平台、大型数据平台等 “基”指具有重大原创意义和技术带动性的基础理论与方法，如脑机接口、类脑智能等。同时，我们要重视人工智能技术标准的建设、产品性能与系统安全的测试。特别是我国在人工智能技术应用方面走在世界前列，在人工智能国际标准制定方面应当掌握话语权，并通过实施标准加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。/pp　　推动共担共享的全球治理。目前看，发达国家通过人工智能技术创新掌控了产业链上游资源，难以逾越的技术鸿沟和产业壁垒有可能进一步拉大发达国家和发展中国家的生产力发展水平差距。在发展中国家中，我国有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合“一带一路”建设，让“智能红利”助推共建人类命运共同体。/ppbr//p

引言实验室工作流程正在快速变化，以跟上当今快节奏的世界。因此，产品和人员也必须适应，不仅要提高生产力，还要消除人为错误和工艺变化引起的异常或不一致。主要挑战包括要求越来越复杂的质量控制来抑制错误，结合先进的分析来获得有意义的信息或可靠的诊断。数据再现性也至关重要，因为在再现和验证结果方面的失败威胁到科学研究的完整性和声誉。自动化必须与人类的专业知识相结合。仪器智能可以在许多方面提供帮助。例如，取决于数据的性质以及获取和存储数据的过程。关键资源是实施基于机器学习和统计数据分析的工具，该工具可用于突出显示异常值或可疑值序列，识别不同数据源和数据模式的不一致性，并通过自动填写缺失值或指出应收集更多数据的位置来减少测试次数。本电子书概述了仪器智能解决方案，并展示了如何修改几个实验室部门，以实现更快、无错误的生产。这尤其可以通过数字化和数字化转型来实现。本电子书的内容包括威利的著作《实验室的数字化转型》的摘要，该书讨论了与人工智能（AI）在实验室转型中的作用相关的机遇、需求和挑战，生物医学研究中“工业”革命的一篇文章的摘要，以及安捷伦智能反射工作流工具的信息图。一、生物医学研究的“工业”革命——数据爆炸和再现性危机促使实验室工作流程发生变化有几个因素正在推动生命科学实验室组织工作流程的方式发生深刻变化，无论是医学诊断还是基础研究。这些变化的一个常见原因是生成的数据量激增，同时数据生产成本快速下降。这需要越来越复杂的质量控制来抑制错误，并结合先进的分析来获得有意义的信息或可靠的诊断。对实验室工作流程造成变化的另一个挑战是再现性，这一点至关重要，因为重要结果的再现和验证失败威胁到生物医学研究的完整性和声誉。深度学习和自动化深度学习（DL）的兴起越来越要求产生准确的数据集，以避免偏见和错误结论。反过来，这需要更多地使用自动化来消除由人为错误和过程变化引起的异常或不一致。例如，批量效应——这会破坏DL工作——在没有自动化的情况下会变得更糟。可以减轻批量效应的算法通常使用某种形式的贝叶斯推理，该推理比较不同条件下的实验结果，以过滤与过程相关的不一致性。然而，这些算法也可以消除生物学上显著的变化。不断增长的自动化从一开始就消除了批量效应的许多原因，从而为DL的强大应用奠定了基础。链接不同的专业知识‍尽管如此，工作流的挑战并不局限于自动化和数据分析。更大的问题在于协调自动化与人类专业知识，特别是在诊断实验室。随着全基因组测序（WGS）和全外显子组测序（WES）的出现，对帮助临床医生有效利用计算能力的新技术的需求变得更加迫切。为了克服诊断瓶颈，已经开发了能够识别数百种与罕见遗传病相关的突变的扩大的携带者筛查小组。这些小组可以发现否则无法检测到的突变，这就是机器和人类之间的整合变得重要的地方。工作流和人工变化实验室的工作方式将发生根本性的变化，正如安捷伦科技公司（Agilent Technologies）最近的一项举措所表明的那样。安捷伦技术公司是实验室工作流程分析工具和软件的专业开发商，于1999年由惠普公司（Hewlett-Packard）分拆而成。Frost&Sullivan开展的一项研究中，根据来自中国、德国、印度、韩国、瑞士、奥地利和美国的650名实验室经理、主任和主管的回答，他们的第一次制药实验室领导者调查结果于2019年6月公布。安捷伦高级副总裁兼首席技术官达琳所罗门（Darlene Solomon）表示，研究结果已经导致实验室设备发生了变化。她说：“85%的受访者告诉我们，他们正在购买更精密、更具特异性的仪器。”。所罗门补充道，工作流程的压力，以及实验室技术人员技能水平的变化，都推动了更易于使用和培训需求的减少。所罗门说：“我们有一些例子表明，一个看似微小的改变，例如使用带有触摸屏的仪器，确实有助于提高使用和训练的便利性。”。“这一点很重要，因为一些地区的实验室技术人员的形象已经发生了变化。虽然几年前，实验室技术人员可能是具有质谱或气相色谱专业教育的理科毕业生，但如今，他们很可能是具有人文学科学位的多面手，这意味着实验室管理人员希望仪器易于使用、易于培训，以及不需要由专家操作。”另一个主要趋势是人工智能（尤其是DL）的日益融合，以适应实验室中复杂或重复的任务。所罗门说：“基于深度神经网络的现代人工智能方法在基于组织染色的数字病理学领域尤其有前景，可以提高癌症诊断和治疗决策中病理切片解释的准确性并降低其复杂性。”。“例如，人工智能可以提高效率，提高计算细胞等耗时任务的准确性，或者识别高级细胞染色产生的复杂模式的准确性，这些模式可能会让人工解释感到困惑。”所罗门强调，需要可靠的数据来为DL算法提供数据，并强调了整个工作流程一致性的重要性。“样本分析总是从样本准备开始。良好和一致的样本准备是迈向自信和高质量结果的一大步，这将在后端产生有意义的理解，”她解释道。解决治理和道德问题安捷伦调查范围之外的工作流程还有另一个维度，即激励和道德考量的作用，以确保一致和公平的结果。马拉维大学公共卫生和流行病学教授亚当森穆拉强调了这一点。他解释说：“如果没有适当的系统，即使是最好的设备也无法发挥最佳作用。”。“也许我们也可以采用约瑟夫姆富索本戈（Joseph Mfutso Bengo）的LEGS（领导力、道德、治理和系统）模型。”穆拉指的是马拉维为加强卫生系统而开发的名为LEGS的框架，特别是在治理和法治相对薄弱的发展中国家[1]。根据LEGS研究的作者，道德规范会在各个层面，如采购、临床工作和研究，加强内部社会控制。提高再现性虽然临床需要一致性和准确性，但再现性已成为基础研究和转化研究的一大挑战。无法再现结果的主要原因之一是当正面结果比负面结果更受青睐时，发表偏见。还有一种被称为HARKing（结果已知后假设）的现象，研究人员呈现出意想不到的结果，就好像他们从一开始就被假设了一样[2]。虽然并非所有研究人员都同意HARking完全不利于科学进步，但这其中存在不诚实的因素，更重要的是，它可能会带来偏见，因为该假设可能只是从结果中推断出的几种假设中的一种。一种解决方案是再次改变工作流程，在进行实验之前预先注册工作计划和假设，以避免选择性报告或HARking。英国布里斯托大学生物心理学教授马库斯穆纳夫（Marcus Munafò）是感兴趣的研究者之一，他研究与酒精和药物滥用相关的神经通路。Munafò博士毕业后，在进行了系统回顾和荟萃分析后，发现许多发现不如看起来可靠时，他对工作流程和再现性之间的联系产生了兴趣。他解释道：“我对我们的激励结构和工作方式有何贡献感兴趣。”。“现在，我有兴趣思考如何改进我们的激励结构和更广泛的研究文化，以关注质量，至少与创新、新颖性和发现一样多。在过去几年中，我们朝着开放的研究工作流程迈进。我们从预注册研究协议开始，现在我们定期归档数据，我们开始归档用这些分析脚本，我们发布所有手稿的预印本。最初，这仅用于赠款资助的活动；现在是我们所有的活动，包括学生项目。”Munafò补充道，在这一正在进行的过程中，还有更多的工作要做，比如分享更多的研究材料。他说：“这有几个好处——它允许对我们的工作进行更严格的审查，并为内部检查提供了激励。”。根据Munafò的说法，最大的挑战是在研究人员中灌输长期观点，并清楚地阐明其益处，以便团队成员认同所需的努力。这与马拉维LEGS项目传达的信息一致，其基本主题是，研究的动机需要围绕科学和数据而不是希望和愿望引导的一致性和透明度进行重新调整。这几乎是对人性本身的挑战。References[1] Mfutso-Bengo, J., Kalanga, N., and Mfutso-Bengo, E.M. (2018) Proposing the LEGS framework to complement the WHO building blocks for strengthening health systems: One needs a LEG to run an ethical, resilient system for implementing health rights. Malawi Med. J., 29 (4), 317.[2] Kerr, N.L. (1998) HARKing: Hypothesizing After the Results are Known. Personal. Soc. Psychol. Rev., 2 (3), 196–217.[3] Hunter, P. (2020) The “industrial” revolution in biomedical research. EMBO Reports 21, e50003.二、人工智能（AI）改造实验室数字化正在我们的工作和日常生活中蔓延，从纸张到数字不仅仅是改变存储数据的媒介。本文讨论了与人工智能（AI）在改造实验室中的作用相关的机遇、需求和挑战。实验室的数字化在某些领域比其他领域更快，这取决于从纸面向数字化转变的需求和机会。Al可以作为过程中的催化剂，提供一系列附加服务，包括健全性检查、异常值检测、数据融合和数据预处理阶段的其他方法、数据分析和建模的不同方法、数据消耗监测和实验室中的其他动态过程，以及对领域专家的决策支持（图1）。图1。从数据预处理和来自不同来源的数据融合到数据分析和不同过程的监控，AI可以在不同方面支持实验室。资料来源：Dunja Mladinic提供。数据预处理和数据分析根据数据的性质、获取和存储数据的过程或其他一些数据属性，Al方法可以以不同的方式帮助数据预处理。例如，我们可以有一个基于机器学习和统计数据分析的工具来突出显示异常值或可疑值序列，识别不同数据源和数据模式的不一致性，并通过自动填写缺失值或指出应收集更多数据的位置来减少测试数量。如今，Al方法能够高效组织大量异构数据，支持高效搜索和检索。除此之外，根据数据形态，可以为用户提供强大的数据探索工具，包括丰富的数据可视化、自动异常值检测、数据建模和预测。此外，数据分析可以应用于实验室工作的不同阶段，从监测和指导数据收集、数据预处理、存储和建模到搜索历史实验室数据（例如，测试结果和笔记本），并使科学家能够跨问题和实验室共享数据和模型。过程监控实验室中的过程涉及可能从监控和建模中受益的活动和数据。我们讨论的是一个过程或一组可能相互关联的过程的动态和结果建模。历史数据可用于建立一个参考模型，该模型可根据监控过程的当前背景和趋势进行调整。由于Al方法用于构建机器、物流流程或生产工厂的数字孪生，因此它们也可用于构建实验室中某些流程的数字孪生。这将有助于监控相互依赖性、可能的异常检测以及对流程未来发展的模拟，使专业人员能够提出假设问题。通过对输入数据进行实时建模和监控的能力，我们可以在同一实验室内或不同实验室内分析数字实验室笔记本。以类似的方式，由于机器学习方法已被用于数十年的研究出版物中，以预测科学中的下一件大事，[1]人们可以分析和监控实验室中的过程和数据流。人类在回路中无论我们在实验室中使用了多少以及在哪些过程中使用了人工智能，我们都应该记住，人工智能可以涵盖一些智能，但人工智能无法涵盖人类给过程带来的其他维度，在采取行动之前预测行动的后果，并制定实现目标的策略。智力与清晰、专注和有选择的思维有关，需要我们的指导，以避免迷失在细节或幻想中。根据瑜伽哲学，智慧是实现人生成功所需的三种创造力之一：意识、智慧和能量。[2] 例如，为了知道我们想要表现什么以及如何表现，我们需要资源/能量来真正做到这一点；要知道要展示什么和拥有资源，我们需要一个策略。人类通过有意识地决定某些工作或实验室实验的目标，智能地制定实现目标的策略，并利用资源来实施策略和实现目标，在这一过程中发挥着至关重要的作用。References[1] Lawton, G. The next big thing in chipmaking. Computer (Long. Beach. Calif). 40, 18–20 (2007).[2] Mladenic, D. Artificial Intelligence (Al) Transforming Laboratories. in Digital Transformation of the Laboratory 289–295 (Wiley, 2021). doi:10.1002/9783527825042.ch21.原文：Advances in Instrument Intelligence——Using AI to Achieve Digital Transformation供稿：符 斌，北京中实国金国际实验室能力验证研究有限公司

疫情频发 注意防护近期，全国疫情再次升温，各地涌现的确诊及无症状感染让所有人揪心，多地开始进行全民核酸，疫情防护再次成为一个热门话题！作为身处这场抗疫斗争中的核心——医护人员，他们的防护安全更是大家最为关心的事情。众瑞作为一家医疗防护用品检测仪器生产商，在此期间特别推出了ZR-1240型红外热成像穿戴泄漏测试仪。这款产品是青岛众瑞参加国家“十三五”传染病防治重大专项的成果转化，为口罩泄漏率的检测方式带来了革命性的改变，真正做到了实时快速检测！为医护人员的安全保驾护航！特点1、传统的口罩贴合程度测试需要严格的实验条件，而拥有这种实验室条件的却很少。2、传统的口罩贴合程度测试实验复杂程度高、耗费大量人力和时间。3、传统的口罩贴合程度测试要对口罩实施“破坏性”检测。那么如此先进的检测方式，这款仪器是如何做到的呢？这主要是依靠人工智能的加持！简单来说，就是能够通过红外成像获得实时口罩内气体流动情况，利用人工智能算法分析判断是否出现泄漏，而且算法和人一样还能自己学习，变得越来越准确！，时长00:18ZR-1240是众瑞向着高精尖设备制造迈进的里程碑之作，解决了传统检测方式的不足。智能化的产品不仅适用于口罩生产厂商的质量自控以及其他单位的质量监督，也适用于医院洁净病房、P3/P4级生物实验室以及GMP制剂车间等医疗场所和人流量、车流量大的公共场所（如车站、地铁站、机场、高速检查站、机关单位、学校、银行、商场以及电影院）进行口罩密合度筛查。真正实现了一机打通生产到使用的全部通道，具有极高的普适性。 适用 场所智能机器人应用场景不断扩展，大量产品应用到社会生产生活的方方面面，青岛众瑞也将在生物安全领域不断发力，在个人防护类、实验室检测类与环境采样等方面，助力抗击疫情。我们秉持用心做好仪器的信念，积极推动传统制造业的产业升级，以创新精神实现“中国智造”！

近日，工业和信息化部印发通知，组织开展2021年人工智能产业创新任务揭榜工作。进一步探索完善揭榜挂帅机制，面向全社会张榜招贤，激发产业创新活力，遴选培育优势企业和成果，加速我国人工智能产业创新发展。揭榜工作重点面向3个方向：一是核心基础，包括高性能云端人工智能芯片、高性能边缘端/终端计算人工智能芯片、智能传感器、终端人工智能推断框架、人工智能开发服务平台及工具等5大项任务。二是智能产品，包括机器翻译系统、三维图像身份识别系统、智能语音交互系统、自动驾驶虚拟仿真测试平台、智能机器人、智能无人机、智能导盲产品、智能制造关键技术装备与系统、高精度工业视觉检测系统等9类产品。三是公共支撑，包括人工智能训练资源库、大规模预训练模型、人工智能安全检测平台等3类能力。工业和信息化部将与有关部门、地方及金融机构等加强协同，加大对揭榜优势单位的支持力度，通过政策引导、项目带动、试点示范等多种手段加速揭榜成果应用落地。　　关于组织开展2021年人工智能产业创新任务揭榜挂帅申报工作的通知　　工信厅科函〔2021〕231号　　为贯彻落实习近平总书记关于揭榜挂帅工作的重要指示精神，加快推动我国新一代人工智能产业创新发展，现组织开展2021年人工智能产业创新任务揭榜挂帅申报工作。有关事项通知如下：　　一 任务内容　　揭榜挂帅工作聚焦人工智能产业发展的核心基础、重点产品、公共支撑等3类创新任务，发掘培育一批掌握关键核心技术、具备较强创新能力的优势单位，突破一批人工智能标志性技术产品，加速新技术、新产品落地应用。(任务详见附件)　　二 推荐条件　　(一)揭榜申报主体包括从事人工智能技术创新和应用服务的相关企业、高校、科研院所等，应具备独立法人资格，具有较强技术创新和产业化应用能力。　　(二)各省、自治区、直辖市及计划单列市工业和信息化主管部门、中央企业集团、人工智能相关行业组织按照政府引导、企业自愿的原则，优先推荐创新能力突出、产业化前景好、行业带动作用明显的项目。　　(三)每个主体申报不超过3个项目。已列入前期揭榜优胜项目的不得重复申报。　　三 工作要求　　(一)申报主体可通过申报系统(https://aibest.miit.gov.cn)进行申报，完成注册后填写申报所需材料。申报截止时间为2021年11月15日。　　(二)推荐单位于2021年11月30日前使用账号登录系统并确认推荐名单。各省、自治区、直辖市工业和信息化主管部门、人工智能相关行业组织推荐项目数量原则上不超过15个 计划单列市工业和信息化主管部门推荐项目数量原则上不超过5个 中央企业集团和部属单位不占属地指标，可直接报送，推荐项目数量原则上不超过3个。　　(三)工业和信息化部组织遴选并公布入围揭榜单位名单(每个揭榜方向原则上不超过5家)。入围揭榜单位完成攻关任务后(名单公布之日起不超过2年)，工业和信息化部委托第三方专业机构开展测评工作，择优发布揭榜优胜单位名单(每个揭榜方向原则上不超过3家)。　　(四)请推荐单位高度重视人工智能产业创新任务揭榜挂帅工作，结合本地区、本领域实际，遵循公开、公平、公正的原则完成好推荐工作，并在政策、资金、资源配套等方面加大支持力度。　　附件：　　2021年人工智能产业创新任务揭榜挂帅申报指南　　一、核心基础　　(一)高性能云端人工智能芯片　　揭榜任务：研制高性能云端人工智能芯片，突破适用于人工智能计算范式的矩阵乘加内核架构、实现高速互联总线等核心技术，满足云计算环境中的低能耗训练和推断。在智慧城市、自动驾驶、云计算、智能家居等重点领域实现规模化商用。　　预期目标：到2023年，支持多种国内外主流深度学习框架，支持计算机视觉、自然语言处理、智能语音等技术领域中不少于三种主流神经网络模型的训练与推断。云端训练芯片可支持FP32、TF32、BF16、FP16、INT8等计算精度，算力可达到32TFLOPS@FP32、64TFLOPS@TF32、128TFLOPS@BF16、128TFLOPS@FP16、512TOPS@INT8，芯片典型功耗不高于400W。云端推断芯片支持FP32、TF32、FP16、INT8等计算精度，算力可达到32TFLOPS@FP32、128TFLOPS@TF32、128TFLOPS@FP16、256TOPS@INT8，芯片典型功耗不超过75W。　　(二)高性能边缘端/终端计算人工智能芯片　　 揭榜任务：面向机器学习边缘端及终端，研发高性能、低功耗、低延时、高算力性价比的人工智能芯片 研发配套的编译器、驱动软件、开发环境等产业化支持工具，形成加速卡、智能计算盒子、边缘服务器等完整的配套产品。　　预期目标：到2023年，支持多种国内外主流深度学习框架，支持计算机视觉、自然语言处理、智能语音等技术领域中不少于三种主流神经网络模型。边缘端芯片峰值性能不低于20TOPS@INT8，支持FP16、INT8、INT4等量化精度，芯片典型功耗不高于16W，能效比超过2TOPS/W @INT8。终端芯片能效比超过5TOPS/W@INT8，典型功耗不超过2W，支持INT8、INT4等量化精度。　　(三)智能传感器　　 揭榜任务：研发基于新需求、新材料、新工艺、新原理的智能传感器，提升图像、声学、健康监测、车规级雷达、车规级摄像头等智能传感器自主研发水平，推动智能传感器的产业化应用。　　预期目标：到2023年，相关类型传感器达到以下性能：声学传感器信噪比达到70dB、声学过载点达到135dB。柔性干式脑电电极、肌电电极、心电电极的导电性能显著提高，导电阻抗可以达到小于5KΩ。车规级固态激光雷达在自动驾驶场景下实现探测距离≥250m，水平视场角120°/垂直视场角20°，水平角度分辨率≤0.075°/垂直角度分辨率≤0.075°。车规级摄像头在自动驾驶场景下，前视、后视摄像头实现可探测距离250m (FOV 30°)，环视、侧视实现可探测距离100m (FOV 180°)。其他类型传感器性能达到国际先进水平。　　(四)终端人工智能推断框架　　 揭榜任务：开发高性能终端人工智能推断框架，突破多模式训练、多精度推断、多平台覆盖、模型量化等关键技术，运行效率、量化能力、压缩率满足应用场景需求，实现自学习、自定义算子、分布式算力调度等能力。　　预期目标：到2023年，框架支持C、C++、Java和Python等主流开发语言中3种以上，适配5款以上人工智能推断芯片，支持FP32、FP16、INT8、INT4等多种推断精度，在自动驾驶、智能医疗装备、智能家居、智能终端等重点领域实现规模化商用。　　(五)人工智能开发服务平台及工具　　 揭榜任务：研制低门槛、高性能、可扩展的人工智能开发平台，突破智能数据标注、自动机器学习(AutoML)、大规模异构资源管理、云边端协同管理等核心技术，提供面向机器视觉、自然语言处理等特定应用和金融、制造、能源等典型行业的平台服务能力。　　预期目标：到2023年，平台支持主流人工智能深度学习框架，支持3种以上人工智能芯片的适配，支持多种典型算法和工具，多机多卡分布式环境下线性加速比达到国际先进水平。工具支持典型场景的智能化标注，标注工作量显著降低，实现典型行业的实际应用。在多个标准数据集上AutoML算法的性能与人类专家差距在10%以内。　　二、智能产品　　(六)机器翻译系统　　 揭榜任务：突破低资源机器翻译模型架构、跨语言跨领域知识迁移、鲁棒性训练与解码、多语言通用翻译引擎等核心技术，开发高性能的小语种自动翻译模型与算法。在实时、非实时、常见噪声等多种应用场景下，支持语音转文本、语音转语音、文本转语音、文本转文本等能力。　　预期目标：到2023年，实现超大规模多语言通用机器翻译引擎，支持中文普通话、常见方言、外语类型的翻译，支持多个国产软硬件平台的小语种机器翻译训练与推断，小语种机器翻译抗噪音与领域迁移鲁棒性满足实际应用需求。系统的译文忠实度大于90%，译文流利度大于90%。　　(七)三维图像身份识别系统　　 揭榜任务：研发三维图像身份识别系统，包括3D成像硬件模组，千万大库3D人脸识别算法，云-边协同3D人脸识别引擎等关键技术，实现在人脸支付、智慧安检、视频监控、图像检索等典型场景的应用。　　预期目标：到2023年，高精度3D成像硬件模组1米距离成像精度达到1毫米，误识率小于0.001‱，拒识率小于5%。3D人脸识别引擎支持大库实时检索，QPS大于150，达到国际先进水平。在典型应用场景下，系统对二维静态纸质/非纸质图像、电子/动态图像、面具、头模拒绝率≥99.9%，人脸活体接受率≥99%。系统应用的安全合规性符合国家相关法规要求。　　(八)智能语音交互系统　　 揭榜任务：研究基于人机对话的智能语音交互系统，突破环境因素和用户口语发音差异等导致的语音识别技术瓶颈。研究多语种及多风格情感语音合成技术，实现自然、情感丰富的语音合成效果。研究以多模态识别技术为前端，基于多种机器学习方法的语义对话系统，提升开放场景下的语义泛化能力。研究智能语音分布式管理，实现多个智能交互设备的协同工作。在智能制造、智能客服、智能车载、智能家居等场景下实现大规模应用。　　预期目标：到2023年，实现多场景下中文语音识别平均准确率达到98%，远场识别率超过95%，语音合成MOS分不低于4.2分，误唤醒每24小时不超过1次，用户意图准确率达到95%以上，多设备协同唤醒准确率达到98%以上，支持的外语类型、少数民族语言、方言种类达到5种以上，支持个性化语音合成种类3种以上，平均响应时间小于2秒。　　(九)自动驾驶虚拟仿真测试平台　　 揭榜任务：研制高置信度、高覆盖度、高精度的自动驾驶仿真测试验证平台，突破场景构建、车辆动力学建模、驾驶员建模、传感器建模等关键技术，提升自动驾驶系统功能测试和性能评价能力，验证自动驾驶系统是否符合应用功能要求和安全要求。　　预期目标：到2023年，基于高精度地图和三维重建技术构建场景库，建立自动驾驶仿真场景1000个以上，包括典型场景、连续场景、车路协同场景和城市道路场景。感知系统仿真实现激光雷达、毫米波雷达和摄像头仿真，能够接入自动驾驶感知和决策控制系统，实现道路环境场景仿真测试及量化评价，为行业企业提供有效的研发、产业化测试服务。　　(十)智能机器人　　 揭榜任务：重点围绕家庭服务、医疗健康、公共服务、养老服务、金融服务、巡检安监、智能物流等领域，突破包括多模态智能交互、多机协同及云平台、智能精准安全操控、感知信息融合、影像定位与导航等关键技术，推进智能机器人规模商用。　　预期目标：到2023年，面向不同应用场景，智能机器人具备以下一种或多种能力：在多模态交互能力方面，识别准确率在95%以上，在巡检等特定应用场景可实现对缺陷和隐患的全天候、全方位、全自主监测。在多机协同方面，具备高安全、高精度、超大作业范围协同能力，以及面向场景的智能化运维能力。在自主动作能力方面，具备自由移动与避障能力，在特定应用场景可实现安全可靠、智能决策的高自动化水平和高智能化水平的无人搬运能力。在智能知识库方面，拥有面向应用场景的规模化知识库，具备智能问答等功能。在健康护理服务方面，实现智能辅助诊断、身体指标检测、高清远程医疗等功能。　　(十一)智能无人机　　 揭榜任务：突破智能跟随、自主作业、群体协同作业等关键技术，推动5G通信、北斗导航、边缘计算等新技术在数据传输、链路控制、智能操作、监控管理等方面的应用。促进智能无人机在应急救援、通信保障、电力巡检、森林防控、采矿安监等危特场景的应用。　　预期目标：到2023年，智能无人机实现360°全向感知避障，避障模式下最大飞行速度不低于14m/s。新一代通信网络环境下，无人机远程高清图传屏到屏延时小于200ms，远程控制延时小于60ms。面向森林草原巡检、火灾预警和消防救援等应急场景应用无人机抗风七级，连续飞行时间不小于60分钟。人工智能飞行处理系统实现自动智能强制避让航空管制区域，产品达到国际先进水平。　　(十二)智能导盲产品　　 揭榜任务：围绕视障人群的无障碍独立出行需求，研制具有高性能、高精度、高度无障碍的导盲系统及产品，突破室内精准无障碍导航、室外复杂环境精准导盲、复杂场景下智能感知、自主决策、协同引导以及智能信息共享等关键技术，支持立体空间安全避障，提升路径学习、物品识别的自学习能力，进一步解决视障人群的出行问题。　　预期目标：到2023年，导盲产品利用5G、短距离通信和高精度卫星定位等技术，实现主动识别、主动判断、主动避障、主动引领、低时延快速响应，具备处理室内外各类复杂出行环境的能力，实现立体空间安全避障。通过语音、音效、震动等多种交互方式实现主动引领导盲功能，支持远程人工导盲服务。产品的续航时间、适用性、可靠性、安全性满足视障人群的出行需求。　　(十三)智能制造关键技术装备与系统　　 揭榜任务：突破智能装备自主识别、自主优化、自主学习、群体协同等关键技术，推动人工智能技术与智能制造装备融合。研发智能新型工业控制系统等创新产品，推进人工智能算法与工业自动化系统融合。研发智能工业软件，推进人工智能与研发设计、生产管控、经营管理等工业软件系统的融合与应用。　　预期目标：到2023年，智能装备具备环境感知、控制指令优化、自主学习、人机交互、协同组织功能，重复定位精度达到特定场景生产制造要求，具备5台以上单台装备的协同能力。智能工业控制系统涵盖10种以上人工智能算法模型。智能工业软件设计仿真领域形成不少于5类智能化功能模块，在生产管控、经营管理软件领域分别形成不少于20类智能化功能模块。在仓储物流、石油化工、服装纺织、轨道交通等主要工业领域实现集成应用。　　(十四)高精度工业视觉检测系统　　 揭榜任务：研制基于机器视觉、高精度传感等技术的工业视觉检测系统，推动视觉和人工智能技术结合的检测系统在精度、稳定性与检测速度等领域关键技术突破，实现视觉技术在测量、定位、检测、引导及识别等生产管理重点领域的场景创新与推广应用。　　预期目标：到2023年，3D视觉检测、小样本训练、多类型混合缺陷识别等关键技术实现重大突破，视觉检测系统的工业现场漏检率、误报率、测量精度、识别速度、系统一致性满足实际生产需求，实现产业规模化应用。　　三、公共支撑　　(十五)人工智能训练资源库　　揭榜任务：建设通用基础训练资源库和行业训练资源库，可提供合规的、高质量人工智能训练资源库、标准测试数据和服务能力，具备多类型、多场景数据采集与处理服务能力。通用基础训练资源库支持计算机视觉、智能语音、自然语言处理等典型人工智能应用训练数据，行业训练资源库可提供定制化行业领域训练数据服务。　　预期目标：到2023年，通用基础训练资源库具备以下一种或多种数据类型：语音识别数据时长超过9万小时，标注准确率超过97%。图片数据量超过1500万张，标注准确率超过97%。视频数据时长超过800小时，标注准确率超过97%。自然语言处理数据量超过600万条，标注准确率超过97%。行业训练数据满足相关领域如工业、交通、金融等行业的应用需求。　　(十六)大规模预训练模型　　 揭榜任务：研发面向计算机视觉、自然语言处理、智能语音等人工智能核心技术的大规模预训练模型。突破预训练模型的训练算力、时间等限制，结合微调等技术，提升常见视觉、语言任务的分析和处理效果，搭建人工智能通用算法底座，提升大规模预训练模型的公共支撑能力。　　预期目标：到2023年，构建至少覆盖多语种文本、语音、图像、视频的多模态预训练大模型，模型参数至少达到千亿级。构建人工智能预训练大型模型的工程化开发能力，建设通用的人工智能开发工作流，减少专家干预及人为调参。平台具备提供数据、代码、模型、API等服务的能力，在工业、医疗、城市、金融、物流、科学研究等行业领域实现规模应用。　　(十七)人工智能安全检测平台　　 揭榜任务：研发人工智能数据安全测试平台，支持对模型数据泄露行为检测。研发人工智能算法安全性测评平台，支持针对以人脸识别身份认证、自动驾驶智能识别等为代表的人工智能系统进行抗对抗样本攻击能力等安全风险的测评。研发面向金融、政务、电商等行业领域的风险监测预警平台。　　预期目标：到2023年，人工智能安全检测平台具备以下一种或多种能力：不少于3种人工智能模型数据泄露行为检测方法。不少于10种数字世界黑盒对抗攻击、不少于2种物理世界黑盒对抗攻击算法。平台支持对TensorFlow、PyTorch等典型深度学习框架训练出的算法模型的安全性进行高效的、自动化的测评，支持测评多种任务模型的安全性，如包括人脸识别身份认证、自动驾驶智能感知等任务。风险监测预警平台具备至少10种行业监测预警模型，大幅提高行业风险监测有效率与运行安全性，行业风险监测覆盖率显著提升。　　四、其他　　其他人工智能领域的特色化技术、产品、服务和平台等，应具有技术先进性，技术成熟度较高，产业化前景较好。

央广网宁波11月15日消息（记者 俞烨 通讯员 周佳贝 仇维杰）近日，宁波市北仑区建成投用浙江省首个区县级水质监测AI人工智能实验室，通过监测技术升级、监测装备升级、监测效能升级等实现了水质监测实验室的全新建设。11月14日，一批地表水样品送达宁波市北仑区环境保护监测站的水质监测AI人工智能实验室，实验室里的设备如同工厂内的自动化生产线一样，开始不停地运行。智能移动机器人首先通过多模式扫码技术，对样品台上的样品进行迅速扫描识别，随后，精准抓取样品放上传送带。通过传送带后，水样进入自动取样系统，自动取样系统则以多方位多重感知技术、液体流路自动控制、机器人自动进样等一系列关键技术，实现批量地表水样品从分液、前处理、检测分析到数据报告的全流程自动化。AI人工智能实验室（央广网发 通讯员供图）该实验室将自动化分析与人工智能、物联网、区块链、数据库管理等新技术融合创新，实现氨氮、总磷、总氮等9项监测因子的全过程智能化自动测试。移动机器人与智能样品台的“乐高组合”，使样品位扩充到200个，后续还可根据需要增加清洗、预处理等功能或拓展其他监测项目，满足不断变化的监测需求。“AI智能实验室实现了检测项目由‘单台测试’向‘协同测试’的转变，可以24小时无休眠工作，工作效率达到传统手工监测的5到10倍。”宁波市北仑区环境保护监测站站长祝旭初说，“同时，它有效减少了检测过程中引起的人为误差，并且大幅减少监测人员与含毒试剂等危险源的直接接触，降低安全风险”。AI人工智能实验室（央广网发 通讯员供图）据了解，目前北仑区每月监测地表水样品量近500个，且监测项目多元化，城市水质监测任务繁重。开发建设AI智能实验室，有效缓解了生态环境监测系统“人少事多”的问题。以每日100个样品9项参数检测计算，传统人工监测预计需要投入约7至8人，而利用AI智能实验室，仅需2人便能完成试剂配置、方案确认及数据上传工作，节约人力成本超80%。近年来，北仑在生态创建、降碳减污、改革创新上发挥示范引领作用，并着力推进数字化水环境治理，不断增强城市水环境大脑。此次建成投用的AI人工智能实验室“升级版”， 把传统实验室以人力为中心的运行模式转变到以数据为中心的人工智能监测模式，为地表水样品的大通量检测提供了新思路、开辟了新路径，打造了全面提升生态环境监测自动化、智能化、信息化能力的样板工程，为北仑全面建设生态环境监测现代化区县奠定基础。

p　　国务院于2017年7月20日发布《新一代人工智能发展规划的通知》，其中提到人工智能发展进入新阶段。经过60多年的演进，特别是在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。大数据驱动知识学习、跨媒体协同处理、人机协同增强智能、群体集成智能、自主智能系统成为人工智能的发展重点，受脑科学研究成果启发的类脑智能蓄势待发，芯片化硬件化平台化趋势更加明显，人工智能发展进入新阶段。当前，新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。/pp　　人工智能成为国际竞争的新焦点。人工智能是引领未来的战略性技术，世界主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧出台规划和政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。当前，我国国家安全和国际竞争形势更加复杂，必须放眼全球，把人工智能发展放在国家战略层面系统布局、主动谋划，牢牢把握人工智能发展新阶段国际竞争的战略主动，打造竞争新优势、开拓发展新空间，有效保障国家安全。/pp　　人工智能成为经济发展的新引擎。strong人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量/strong，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。我国经济发展进入新常态，深化供给侧结构性改革任务非常艰巨，必须加快人工智能深度应用，培育壮大人工智能产业，为我国经济发展注入新动能。/pp　　人工智能带来社会建设的新机遇。我国正处于全面建成小康社会的决胜阶段，人口老龄化、资源环境约束等挑战依然严峻，人工智能在教育、医疗、养老、环境保护、城市运行、司法服务等领域广泛应用，将极大提高公共服务精准化水平，全面提升人民生活品质。人工智能技术可准确感知、预测、预警基础设施和社会安全运行的重大态势，及时把握群体认知及心理变化，主动决策反应，将显著提高社会治理的能力和水平，对有效维护社会稳定具有不可替代的作用。/pp　　人工智能发展的不确定性带来新挑战。人工智能是影响面广的颠覆性技术，可能带来改变就业结构、冲击法律与社会伦理、侵犯个人隐私、挑战国际关系准则等问题，将对政府管理、经济安全和社会稳定乃至全球治理产生深远影响。在大力发展人工智能的同时，必须高度重视可能带来的安全风险挑战，加强前瞻预防与约束引导，最大限度降低风险，确保人工智能安全、可靠、可控发展。/pp　　我国发展人工智能具有良好基础。国家部署了智能制造等国家重点研发计划重点专项，印发实施了“互联网+”人工智能三年行动实施方案，从科技研发、应用推广和产业发展等方面提出了一系列措施。经过多年的持续积累，我国在人工智能领域取得重要进展，国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第二，部分领域核心关键技术实现重要突破。语音识别、视觉识别技术世界领先，自适应自主学习、直觉感知、综合推理、混合智能和群体智能等初步具备跨越发展的能力，中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶逐步进入实际应用，人工智能创新创业日益活跃，一批龙头骨干企业加速成长，在国际上获得广泛关注和认可。加速积累的技术能力与海量的数据资源、巨大的应用需求、开放的市场环境有机结合，形成了我国人工智能发展的独特优势。/pp　　面对新形势新需求，必须主动求变应变，牢牢把握人工智能发展的重大历史机遇，紧扣发展、研判大势、主动谋划、把握方向、抢占先机，引领世界人工智能发展新潮流，服务经济社会发展和支撑国家安全，带动国家竞争力整体跃升和跨越式发展。/pp　　深入实施创新驱动发展战略，以加快人工智能与经济、社会、国防深度融合为主线，以提升新一代人工智能科技创新能力为主攻方向，发展智能经济，建设智能社会，维护国家安全，构筑知识群、技术群、产业群互动融合和人才、制度、文化相互支撑的生态系统，前瞻应对风险挑战，推动以人类可持续发展为中心的智能化，全面提升社会生产力、综合国力和国家竞争力，为加快建设创新型国家和世界科技强国、实现“两个一百年”奋斗目标和中华民族伟大复兴中国梦提供强大支撑。　　/pp　　通知计划战略目标分三步走：/pp　　第一步，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径，有力支撑进入创新型国家行列和实现全面建成小康社会的奋斗目标。/pp　　——新一代人工智能理论和技术取得重要进展。大数据智能、跨媒体智能、群体智能、混合增强智能、自主智能系统等基础理论和核心技术实现重要进展，人工智能模型方法、核心器件、高端设备和基础软件等方面取得标志性成果。/pp　　——人工智能产业竞争力进入国际第一方阵。初步建成人工智能技术标准、服务体系和产业生态链，培育若干全球领先的人工智能骨干企业，人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。/pp　　——人工智能发展环境进一步优化，在重点领域全面展开创新应用，聚集起一批高水平的人才队伍和创新团队，部分领域的人工智能伦理规范和政策法规初步建立。/pp　　第二步，到2025年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展。/pp　　——新一代人工智能理论与技术体系初步建立，具有自主学习能力的人工智能取得突破，在多领域取得引领性研究成果。/pp　　——人工智能产业进入全球价值链高端。新一代人工智能在智能制造、智能医疗、智慧城市、智能农业、国防建设等领域得到广泛应用，人工智能核心产业规模超过4000亿元，带动相关产业规模超过5万亿元。/pp　　——初步建立人工智能法律法规、伦理规范和政策体系，形成人工智能安全评估和管控能力。/pp　　第三步，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，智能经济、智能社会取得明显成效，为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础。/pp　　——形成较为成熟的新一代人工智能理论与技术体系。在类脑智能、自主智能、混合智能和群体智能等领域取得重大突破，在国际人工智能研究领域具有重要影响，占据人工智能科技制高点。/pp　　——人工智能产业竞争力达到国际领先水平。人工智能在生产生活、社会治理、国防建设各方面应用的广度深度极大拓展，形成涵盖核心技术、关键系统、支撑平台和智能应用的完备产业链和高端产业群，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。/pp　　——形成一批全球领先的人工智能科技创新和人才培养基地，建成更加完善的人工智能法律法规、伦理规范和政策体系。/pp　　发展人工智能是一项事关全局的复杂系统工程，要按照“构建一个体系、把握双重属性、坚持三位一体、强化四大支撑”进行布局，形成人工智能健康持续发展的战略路径。/pp　　构建开放协同的人工智能科技创新体系。针对原创性理论基础薄弱、重大产品和系统缺失等重点难点问题，建立新一代人工智能基础理论和关键共性技术体系，布局建设重大科技创新基地，壮大人工智能高端人才队伍，促进创新主体协同互动，形成人工智能持续创新能力。/pp　　把握人工智能技术属性和社会属性高度融合的特征。既要加大人工智能研发和应用力度，最大程度发挥人工智能潜力 又要预判人工智能的挑战，协调产业政策、创新政策与社会政策，实现激励发展与合理规制的协调，最大限度防范风险。/pp　　坚持人工智能研发攻关、产品应用和产业培育“三位一体”推进。适应人工智能发展特点和趋势，强化创新链和产业链深度融合、技术供给和市场需求互动演进，以技术突破推动领域应用和产业升级，以应用示范推动技术和系统优化。在当前大规模推动技术应用和产业发展的同时，加强面向中长期的研发布局和攻关，实现滚动发展和持续提升，确保理论上走在前面、技术上占领制高点、应用上安全可控。/pp　　全面支撑科技、经济、社会发展和国家安全。以人工智能技术突破带动国家创新能力全面提升，引领建设世界科技强国进程 通过壮大智能产业、培育智能经济，为我国未来十几年乃至几十年经济繁荣创造一个新的增长周期 以建设智能社会促进民生福祉改善，落实以人民为中心的发展思想 以人工智能提升国防实力，保障和维护国家安全。/pp　　立足国家发展全局，准确把握全球人工智能发展态势，找准突破口和主攻方向，全面增强科技创新基础能力，全面拓展重点领域应用深度广度，全面提升经济社会发展和国防应用智能化水平。/pp　　围绕增加人工智能创新的源头供给，从前沿基础理论、关键共性技术、基础平台、人才队伍等方面强化部署，促进开源共享，系统提升持续创新能力，确保我国人工智能科技水平跻身世界前列，为世界人工智能发展作出更多贡献。/pp　　聚焦人工智能重大科学前沿问题，兼顾当前需求与长远发展，以突破人工智能应用基础理论瓶颈为重点，超前布局可能引发人工智能范式变革的基础研究，促进学科交叉融合，为人工智能持续发展与深度应用提供强大科学储备。/pp　　突破应用基础理论瓶颈。瞄准应用目标明确、有望引领人工智能技术升级的基础理论方向，加强大数据智能、跨媒体感知计算、人机混合智能、群体智能、自主协同与决策等基础理论研究。大数据智能理论重点突破无监督学习、综合深度推理等难点问题，建立数据驱动、以自然语言理解为核心的认知计算模型，形成从大数据到知识、从知识到决策的能力。跨媒体感知计算理论重点突破低成本低能耗智能感知、复杂场景主动感知、自然环境听觉与言语感知、多媒体自主学习等理论方法，实现超人感知和高动态、高维度、多模式分布式大场景感知。混合增强智能理论重点突破人机协同共融的情境理解与决策学习、直觉推理与因果模型、记忆与知识演化等理论，实现学习与思考接近或超过人类智能水平的混合增强智能。群体智能理论重点突破群体智能的组织、涌现、学习的理论与方法，建立可表达、可计算的群智激励算法和模型，形成基于互联网的群体智能理论体系。自主协同控制与优化决策理论重点突破面向自主无人系统的协同感知与交互、自主协同控制与优化决策、知识驱动的人机物三元协同与互操作等理论，形成自主智能无人系统创新性理论体系架构。/pp　　布局前沿基础理论研究。针对可能引发人工智能范式变革的方向，前瞻布局高级机器学习、类脑智能计算、量子智能计算等跨领域基础理论研究。高级机器学习理论重点突破自适应学习、自主学习等理论方法，实现具备高可解释性、强泛化能力的人工智能。类脑智能计算理论重点突破类脑的信息编码、处理、记忆、学习与推理理论，形成类脑复杂系统及类脑控制等理论与方法，建立大规模类脑智能计算的新模型和脑启发的认知计算模型。量子智能计算理论重点突破量子加速的机器学习方法，建立高性能计算与量子算法混合模型，形成高效精确自主的量子人工智能系统架构。/pp　　开展跨学科探索性研究。推动人工智能与神经科学、认知科学、量子科学、心理学、数学、经济学、社会学等相关基础学科的交叉融合，加强引领人工智能算法、模型发展的数学基础理论研究，重视人工智能法律伦理的基础理论问题研究，支持原创性强、非共识的探索性研究，鼓励科学家自由探索，勇于攻克人工智能前沿科学难题，提出更多原创理论，作出更多原创发现。/p

本期推文主要编译整理了 Xin YeeTai 等发表在 Energy and AI 的综述《可持续化学和工艺的未来:人工智能、数据和硬件的融合》（The future of sustainable chemistry and process: Convergence of artificial intelligence, data and hardware）。论述了在工业 4.0 的背景下，可持续的化学过程可能会成为一个智能实验室，将网络物理系统与先进的人工智能和稳健的检测技术连接起来。它还将创建一个闭环系统，包括合作和协调机器、自我决策系统、自主问题解决和学习系统。此外，还讨论了闭环系统在可持续化学过程中的发展前景和关键挑战。可再生能源发电和绿色合成的可持续化学是一个及时的研究课题，其愿景是在不损害子孙后代的情况下满足当前需求。在工业 4.0 时代，可持续化学和过程正经历着从连续流系统到下一层级操作的剧烈转变，例如通过将人工智能、数据和硬件集成到网络物理系统中的协作和协调机器、自决策系统、自主和自动问题解算器。由于物理空间和网络空间之间缺乏融合，开环系统面临着数据隔离、周期时间慢和资源管理不足等挑战。新兴的研究致力于加速这些循环，通过增材制造、内置在线监测和人工智能减少多步骤过程和实时表征之间的时间。最终目标是同时提出可持续化学过程中的工艺配方、流程合成和分子表征，每个步骤同时发送和接收数据。这一过程被称为“闭环”，它将潜在地创建一个具有高度集成系统的未来实验室，并生成一个面向服务的平台，用于端到端同步、自进化、反向分子设计和自动科学发现。该观点提供了一种方法，分别通过人工智能和增材制造，结合内置在线监测，分别理解网络和物理系统。此外，还讨论了闭环系统在可持续化学过程中的发展前景和关键挑战。01 引言可持续化学过程是一个科学概念，它寻求在不牺牲资源和环境的前提下满足当前的需求。近年来，连续流化学的发展势头日益强劲，从基本的实验室技术发展到实践中复杂的多步骤工艺。与传统的间歇系统相比，它具有搅拌快、传热快、反应时间控制有效、对有毒和高活性化学品实验安全等优点。此外，连续流化学可以更快地发现绿色化学产品和合成路线，大大减少了实验室和工业规模的污染物排放。连续流化学是实验室里的微型连续装置。它被认为是可持续化学工艺从科学研究向工程生产规模化发展的垫脚石。以层流为基础的燃料电池是可持续化学过程的一个显著例子，它利用液体燃料作为可持续资源，在微通道中持续产生能量，并产生水作为副产品，而不会对环境产生负面影响。此外，太阳能是一种巨大的、可靠的、实际上用之不竭的能源，具有均匀的辐照，可以很容易地与连续流反应器集成在一起，在流太阳能电池中产生化学能和电能，如产生单重态氧和去除水中的有毒成分。可持续化学过程的概念也体现在碳捕获和利用上，即以微胶囊或微流体装置的形式持续捕获温室气体，然后转化为绿色合成产品。第四次工业革命，又称工业 4.0，正在形成一种演变，其影响已遍及各个行业，尤其是制造业。在工业 4.0 的背景下，可持续的化学过程可能会成为一个智能实验室，将网络物理系统与先进的人工智能和稳健的检测技术连接起来。它还将创建一个闭环系统，包括合作和协调机器，自我决策系统，自主问题解决和学 习系统。可持续化学过程的智能实验室的目标是通过适应“即插即用”的原则，以尽可能快的速度完全灵活的生产。鲁棒的传感技术可以灵活地嵌入到多步反应和分离过程中进行实时监测。因此，3D 打印提供了最佳的解决方案，因为其灵活和可定制的独特属性，使“即插即用”的原则快速实现。此外，在智能实验室中采用数据驱动策略，可以提高灵活性和智能制造水平。这一策略在很大程度上取决于数据的质量和数量，这可以通过利用先进的传感技术通过内置在线监测过程来保证。此外，智能实验室也被称为“黑暗实验室”、“熄灯实验室”或“无人实验室”，不需要人力。[来源：曼森生物视频号] 曼森无人化实验室检测全流程自动化，实现检测全流程黑灯作业它运用人工智能实践预测、自动化和自主、自行为和自决策的方法，在可持续化工过程中进行智能控制、调度、设计、过程控制质量和维护。例如，巴斯夫正在实施工业 4.0，将 3D 打印应用于现场设施、连接系统以及用于过程管理和控制以及虚拟工厂调试的先进预测和分析模型。施耐德电气采用了 3D 打印、先进的人工智能和先进的传感器，使生产率提高了 2-7%，能源利用率提高了 30%，运营成本降低了 50%。将增材制造、先进 AI 和鲁棒传感器应用于工业规模工艺，在提高工艺效率、能源利用率和成本效益方面显示出显著的势头。如前所述，AI、数据和硬件是智能实验室的基础模块。人工智能是对人类智能的一种模拟，它被编程在机器中，使它们能够像“科学家”一样思考和行动，比如学习和解决问题。在可持续化工过程中，神经网络、机器学习和遗传算法等人工智能算法是监测、优化和控制中常见的数据驱动方法。因此，将先进的传感技术嵌入到多步骤过程中进行在线监测，可以保证数据的质量和数量，这是数据驱动方法的主要关注点。通过内置在线方法，可以获得化学过程的实时数据，如反应物使用量、产品收率以及操作条件，如 pH、温度和压力，这些都是离线分析技术无法获得的。在线方法直接测量工艺流程，不需要去除或转移样品，而在线方法自动分析样品材料，不需要分配工艺。将先进的传感技术集成到反应室需要灵活的硬件设计，这可以通过增材制造(AM)方便。AM 也被称为 3D 打印，是一种绿色制造技术，从数字输入建立三维物理输出，而不需要传统的工具。该定制工具为需要定制、灵活性和设计复杂性的应用程序提供了优势。AM 在燃料电池、流动化学等能源产生装置中的应用也得到了广泛的讨论。除此之外，人们还非常希望将人工智能、数据和硬件结合到实验室规模的研究中，以简化之后的升级过程。到目前为止，许多工作已经分别讨论了智能工厂的网络和物理系统。网络系统指的是人工智能和数据的融合，数据通过先进的感知技术产生，并被人工智能算法用于执行任务，如在云空间的自我优化和预测。相比之下，物理系统描述了智能实验室的硬件，如多步反应器、分离器和检测技术，它们可以通过 AM 技术实现物理集成，用于内置在线监测。在这样的网络和物理系 统中，如果没有 AM，网络系统的鲁棒性将受到低自定义能力与强大的检测技术 连接的阻碍，从而导致构建可靠模型的高质量数据的丢失。另一方面，如果没有 人工智能，物理系统将只能执行实时监控，而没有智能反馈和控制，限制了物理 系统的可扩展性和功能。因此，人工智能、数据和硬件的融合可以实现智能可持 续化学的物理和虚拟意义。02 通过增材制造和在线监测实现的智能物理系统这里的物理系统指的是用于反应器、分离器和先进检测等可持续化学过程的智能实验室的硬件。由于对实时信息的需求，有必要通过增材制造将它们集成到外壳和套管中，以便进行内置在线监测。AM 可以减少生产集成先进检测的定制反应室的周期时间。这种无与伦比的方法可以鼓励研究人员执行一种更迭代的方法，在现有的硬件中嵌入特定的几何形状。因此，可以根据工艺的要求，立即修改设计。此外，它还可以避免有价值但寿命较短的中间体检测的损失。目前，各种检测技术，如温度监测、光谱学和成像，已通过 3D 打印用于在线监测在可持续化学应用中得到了报道。例如，Monaghan 通过超声波添加剂制造（UAM）开发了多材料结构光谱学，将纤维药物嵌入金属微反应器中，用于 B维生素烟酰胺和荧光素的现场监测，如图 1 A 所示。通过启用 AM 的现场监测，研究人员可以从反应物的使用中获得实时数据，而使用离线分析技术无法看到产品形成和中间体生成。Maier 等人通过选择性激光熔化（SLM）开发了带有在线氧传感器的不锈钢反应器。这被证明是研究格氏试剂在流动中氧化的一种有前途的方法。这两项工作都表明了 AM 技术在制造高度复杂的金属器件方面的稳健性，这些器件适用于可持续化学过程中的高温高压应用，同时在更自由的设计中保持高精度的测量。在空气污染监测的另一个应用中，熔融灯丝制造（FFF）用于制造带有嵌入式半导体空气质量传感器的光催化气相反应器，该传感器测量电阻变化。这种 3D 打印气体传感器采用廉价的方法制造，并配有现成的组件，如光催化过滤器和模数转换器。采用 AM 技术还可以安装更强大的检测单元，并改进系统性能评估。例如，在燃料电池系统中，电流密度和功率密度是评估性能的标准实时信息。采用熔融沉积模型（FDM）在高温聚合物电解质燃料电池上嵌入电子顺磁共振（ERP）光谱，用于阴极电导率测量。Polyjet 技术提供了一种快速且经济高效的方法，当使用商业 X 射线计算机断层扫描仪提供的低强度 X 射线进行水分布可视化（图 1 B）时，设计足够小的夹具，以实现良好的信噪比，否则很难通过常规机加工制造。这项工作突出了使用鲁棒传感器实时监测层流燃料电池的机会。Menzel 等人通过 FDM 提出了一个 3D 打印化学合成系统，包括反应器、分离器、压力调节器和泵，如图1 C所示，该系统为多步化学合成创建了一个完整的连续流系统。 在低成本 3D 打印技术上对耐高温和耐化学腐蚀的聚合物（如聚醚醚酮）进行 3D 打印，为可持续化学过程中的高温和腐蚀应用创造了机会。图 1 （A）UAM 池光谱测量示意图，其特征是垂直于微流控通道嵌入涂层光纤，用于分析荧光素溶液 （B）具有三维打印池支架和流场夹具的 X 射线计算机断层扫描系统内的可视化设置 （C）使用三维打印反应器、泵、BPR 和膜分离器曼森人工智能自动化实验室产品随着互联网技术的不断革新以及人工智能、大数据时代的到来，信息技术在各个领域日益渗透，借助先进信息技术与前沿管理理念打造智慧实验室，成为未来发展的必经之路。在此创新变革浪潮之下，曼森生物全自动化检测检验实验室解决方案从精益化、智能化、持续化三大方向持续深化创新，为实验室的运营管理与未来发展带来无限可能，成为助力实验室实现自我革新的新引擎。NO.1高通量发酵平台平行生物反应器：由华东理工大学生物反应器国家重点实验室和国家生化工程技术研究中心张嗣良教授技术团队研发的平行生物反应器，区别于传统的生物反应器，具有高度平行性（同步性和重现性），利于高校实验室和企业研发实验室使用。NO.2液体处理机器人全自动分液机器人：采用协作机器人进行分装液体，通量高、速度快、灵活性大、兼容试管、离心管、三角瓶、蓝盖瓶、容量瓶、微孔板等多种形式容器，特别是可以分装接触皿将液体自动定量分装到各种容器中。梯度稀释机器人：样品的梯度稀释、复制和重排组合，适用于试管间、孔板间稀释；有吹吸混匀功能。可以同时稀释4种样品。NO.3四通道平板分装仪四通道平板分装仪：该设备拥有智能操控、分装准确、可自定义分装参数等特点，可以同时分装1-4种培养基。仪器启动后无需管理，自动进行培养基的分装及平皿堆叠，可大幅度减少操作人员工作量，是实验室分装平板培养基的优选设备。未完待续参考文献：Xin Yee Tai, Hao Zhang , Zhiqiang Niu, et al. The future of sustainable chemistry and process:Convergrnce of artificial intelligence,date and hardware. Energy and AI 2 (2020) 100036文章来源：本文由中科院上海生命科学信息中心与曼森生物合作供稿排版校对：刘娟娟编辑内容审核：郝玉有博士

导 语 人工智能、自动化在许多领域已逐渐替代了人工，以实现智能化和高效化。岛津能量色散型X射线荧光光谱仪自动化系统自2018年发布后，在第三方检测行业得到了广泛推广。 如今，EDX自动化系统已风靡各大型知名检测企业。让检测行业备受困扰的样品多杂、人工费高等“顽疾”，因为“小自兄弟”的到来，终于迎刃而解。这次，就让我们一起走进各大型检测企业，去看望越来越壮大的“小自家族”（注：“小自”是岛津EDX-自动化系统的爱称）。 引领仪器自动化 第一站，我们来到位于广州科学城的A检测机构，作为全球领先的检验、鉴定、测试和认证机构，A检测机构是最早引入EDX自动化的第三方检测机构。目前在A检测机构有岛津EDX系列产品多台，入驻了两位“小自兄弟”，均为4in1系统。 在这里我们见到的每一位分析工作者分工都十分细致，在他们手中，海量的样品经过严格的分类、拆分和前处理后，被有序地放置到“小自兄弟的菜盘”中，接下来通过两位“小自兄弟”日夜不停的忙碌，能够实现超过1000个/天的检测速度，大大改善了之前紧张忙碌的局面。 作为检测行业的龙头企业，这里不愧为样品的海洋，各类样品汇聚在此，经过严格的检测后再反馈到生产和市场中，为品质和环保保驾护航。 广州A检测机构的4in1EDX自动化系统 为了不打扰“小自兄弟”的工作，我们透过玻璃窗留下了它们忙碌的瞬间，悄悄离开，去看望下一位“小自兄弟”。 层层深入自动化 我们的第二站是B检测机构广州分公司。作为第一家由外资参与投资的第三方检测检验认证机构，是知名的检测服务集团。 目前B检测机构广州分公司拥有多台岛津EDX，通过“小自兄弟”的入驻，整合为4in1系统。B检测机构在各地的分公司例如深圳和香港也都有“小自兄弟”的加入，均为2in1系统。 从B检测机构广州实验室同行了解到，“小自兄弟”的到来，完全改变了他们的工作方式：以前每天忙于分类、拆分、测试和整理报告各项穿插中，现在有了“小自兄弟”“端茶送水”，大家从繁重的测试中解脱出来，有了充裕的数据分析时间，既提高了效率，又提升了仪器分析技能，更富有工作乐趣。 广州B检测机构4in1EDX自动化系统 看来，”小自兄弟“不仅将人工智能引入了检测实验室，更触发了分析人员的”头脑风暴“，期待人工智能与检测行业的结合能碰撞出更多的思想火花。 稳步推进自动化 广州C检测机构，也是外资检测认证机构中的知名公司。目前C检测机构深圳分公司拥有岛津EDX系列多台，整合为4in1自动化系统。 深圳C检测机构4in1EDX自动化系统 自动化的引入，解放了测试人员繁杂的分项劳动。 国产独秀自动化 我们的最后一站，是位于广州平云路的D检测机构，从2007年以来，陆续购入岛津EDX系列几十台，分布于全国各处实验室。在D检测机构广州实验室目前拥有岛津EDX系列多台,并将其中四台整合为4in1自动化系统，在智能化和自动化方面迈出了关键性的一步。 我们也了解到，在自动化的引入前期，D检测机构就经过了长期和详尽的考察，甚至未雨绸缪，对整个样品处理和测试流程进行了推演，最终认为自动化可以显著提高效率并降低人力成本。4in1系统的试用，确实将原本繁琐的分析流程模块化简便化，效率明显提高，特别在样品量多的旺季，自动化充分发挥了高效的优势。 D检测机构4in1EDX自动化系统 接下来，D检测机构将陆续在全国有多机台的分公司推广EDX自动化，届时将成为岛津EDX自动化的亮点。 检测智能自动化 EDX自动化系统与检测行业的携手，能最大程度地发挥自动化系统的优势，助力检测机构智能化高效化，“小自家族”也会“水涨船高”越来越壮大。随着自动化系统便捷性、经济性、智能化优势的突显，EDX自动化“百花齐放”的春天已越来越近，人工智能与检测行业的完美组合也将越来越美好！ 撰稿人：唐国轩

OX-TRAN 2/40 氧气透过率测试仪适用于测试食品/饮料/药品/保健品等的整体包装氧气透过率 OX-TRAN 2/40是专门为客户量身定制的第一台测试整体包装的氧气透过率测试系统，可以在受控的湿度和温度条件下准确地测试整个包装的OTR值。 在过去，如果直接用室内空气对整个包装进行测试，通常难以准确及稳定地控制整个实验室的环境温度和湿度。如果单独使用温控箱，操作又比较繁琐，这样整个包装的氧气渗透测试就会受到影响。 OX-TRAN 2/40测试支架是利用气动加紧安装在舱室内的，操作简单，安装和移除非常方便。测试舱采用氮气环流吹扫技术来时刻保证测试腔边缘的密封，防止环境空气中氧气的渗入干扰，从而也节省了测试时间。其应用包括热成型托盘、瓶子、杯子、软包装、软木塞、瓶盖等的渗透测试。只需放置好样品，设定测试温度和相对湿度后开始测试，仪器就可以自主决定测试参数并自动执行检测。也可设置很多组不同温度湿度条件下的自动连续测试，减少了设备的闲置时间。 OX-TRAN 2/40采用MOCON广受业内好评的库伦计氧气传感器，这个库仑电量传感器是一种符合法拉第定律，是绝对值传感器，因此无需校准，并且符合ASTM等国际相关测试标准和要求。 产品优势l 各种类型测试舱，可容纳各种包装件和薄膜的 全自动测试l 操作简单，触摸屏界面l 简化样品预处理l 同时可以测试4个大包装件样品l 测试支架卸下方便,测试各种包装样品l 节省测试时间l 准确及稳定地控制整个实验中的环境温度和湿 度l 无需校准 符合标准l ASTM D 3985(薄膜，干燥), ASTM F1927(薄膜，干燥), ISO 15105-2(薄膜), JIS K-7126(薄膜), ASTM F1307(包装件), GB/T 31354-2014(包装件) 技术参数型号2/40 H2/40 L2/40 10X 测试范围 薄膜空气20.9%氧气 0.05-200 cc/ m2day 0.005-200 cc/ m2day 0.0005-200 cc/ m2day软件补偿到100%氧气 0.25-1000 cc/ m2day 0.025-1000 cc/ m2day 0.0025-1000 cc/ m2day 容器空气20.9%氧气 0.00025-1.0 cc/pkgday 0.000025-1.0cc/pkgday 0.0000025-1.0cc/pkgday软件补偿到100%氧气 0.00125-5 cc/pkgday 0.000125-5 cc/pkgday 0.0000125-5cc/pkgday分辨率0.0001cc/pkgday0.00001cc/pkgday0.000001cc/pkgday测试重复性±0.0001 cc/pkgday±0.00001 cc/pkgday±0.0000025 cc/pkgday %检测时间30分钟45分钟60分钟测试温度10-50℃（±0.2℃）测试湿度5-90%RH（±4%） 创新点：OX-TRAN® 2/40测试支架是利用气动夹紧安装在舱室内的，操作简单，安装和移除非常方便。测试舱采用氮气环流吹扫技术来时刻保证测试腔边缘的密封，防止环境空气中氧气的渗入干扰，从而也节省了测试时间。由于样品的应用比较广，改进和提高了各种测试支架，从而提高了数据的准确性。其应用包括热成型托盘、瓶子、杯子、软包装、软木塞、瓶盖等的渗透测试。MOCON氧气透过率测试仪OX-TRAN® 2/40

p　　全球刮起“智能风”，在2019国家智能产业峰会上院士、学者的报告中，中国工程院院士、中国自动化学会理事长郑南宁在开幕式上指出: 今天，人类社会正处在第四次工业革命初期，它的典型标志是人工智能，就是用人工智能来创造一个对人类友好的、智慧的社会。/pp　　新加坡工程院院士连勇中报告说:产业智能化仍需时日，当前人工智能的应用仍主要集中在音、视频领域，要想真正的产业化，还需突破一些技术瓶颈。例如工业智联网必需的嵌入式智能元器件，现在无论从算法还是硬件上，都达不到要求，保证智能系统间高速通信的5G技术也没有完全成熟。更重要的是，当前的人工智能技术需要庞大的数据库，这些数据的搜集和标注也难以解决。此外，现行的很多智能算法本身不具备推理和决策能力，稳定性和可靠性也达不到工业化要求。因此，现在很多“智能化”应用只是添加了一些智能元素。/pp　　欧洲科学院院士、澳门大学教授陈俊龙中报告说:很多产品为了蹭“智能”的热度，模糊了计算机自动化和人工智能技术的概念，这导致当前智能产品“泛化”。产业智能化需要不断推进人工智能在各个产业中的应用，不断解决应用中的工程和科学问题，不断进行应用、发现问题、解决问题、再应用的闭环循环，这一过程仍需十年以上。/pp　　中国工程院院士、中国自动化学会的副理事长桂卫华报告中指出：目前的发展方向：一个是认识人的大脑的脑科学方面 另一个是针对性应用方面。从国内外研究表明，人工智能与制造过程的深度融合，是具有挑战性的。此前很多人工智能研究，并没有很好考虑怎么样与制造过程结合。传统知识型工作面临的挑战：第一个挑战是社会出现新要求。生产过程要更精细化 第二个挑战是新的信息环境。云平台、移动计算、物联网、大数据等新技术、新平台的出现使数据的种类和规模迅速增加，知识型工作者面对海量信息感到无所适从。第三个挑战在于如何利用好数据。严重依赖于个人的素质、经验、知识，在推广、积累和传承等都面临困难。师傅带徒弟是传统办法，但这种机制不利于人工智能的实现。/pp　　桂卫华在最后强调，在促进人工智能健康发展时，一定要使得人工智能技术能够落地，能够解决问题。/p

人工智能作为计算机科学的一个重要分支，伴随着信息技术的快速发展，已经渗透在医疗、教育、金融等众多领域，农业作为国民经济的基础性产业，也不例外，近年来，农业被评为最具前景的人工智能与机器学习应用场景之一。在我国，农业人工智能的应用主要涉及基于机器视觉技术的农作物图像分析和基于数据挖掘技术的农业大数据分析、算法模型构建等。其中，图像分析技术的应用有农作物根-茎-叶-种子的表型分析测量、农作物长势识别、杂草识别、病虫害识别、果蔬品质检测以及自动采摘等方面；大数据分析与算法模型构建的应用有农作物病害预测、虫害预测、墒情预测、产量预测、价格预测、专家系统等，能够对农作物的生产链进行实时的监管控制，从而提升作物的产出量和品质。伴随着农业领域多元性数据的存在与大量理解力问题的出现，单一机器学习技术已经难以解决。作为一家深研农业十余年的现代化企业，托普云农将前沿信息技术与农业专业深度融合，通过传统图像处理与最新深度学习等技术，构建起针对农业的多维混合算法模型，并使用积累多年的农业数据样本进行训练学习，满足当前多元化人工智能时代的发展需要，并深受业内关注。其中图像处理主要是对图像进行分割、前景提取、获取关键信息等，深度学习主要包括目标检测和图像分类等对目标进行识别分析。农业病虫害目标识别是人工智能技术的应用热点之一。托普云农通过大量数据样本对已构建好的算法模型进行训练学习，利用训练后的目标检测算法模型对各作物的病虫害进行识别，根据识别的病虫害数量对病虫害的严重程度进行判断与预警；根据识别的病虫害的种类给出病虫害档案，包括病虫危害情况、病虫害特征、病虫害原因、防治措施等。历经近十年的研究实践，托普云农已有60TB约2000多万张图库，15万张精选样本库，每月增量达3TB。目前已覆盖包括草地贪夜蛾、大螟、二化螟、稻飞虱等国家一二类农作物主要虫害109种的识别，病害识别覆盖小麦、玉米、水稻等6种农作物，涵盖赤霉病、灰斑病、稻瘟病等在内59种病害，平均识别一张图片3s左右，为粮食安全、生态保护提供了有力保障。植物表型研究在作物育种领域有着不可替代的作用。托普云农人工智能技术通过对农作物根-茎-叶-种等器官进行特征提取与降维、目标分割与定位、高精度图像识别与检测，现已实现了对玉米珠型、作物株高、剑叶夹角、籽粒果穗考种、作物形态测量、叶面积分析、亩穗数测量等的多个作物表型识别与测量。大数据分析与算法模型构建是人工智能技术的另一重要应用。托普云农通过监督机器学习算法，从大规模数据集中训练出墒情预测、作物病虫害预测、作物生长等模型，搭建成作物生长管理系统，由此为作物生产进行规划与管理；通过海量图像数据的积累以及高精度的目标检测和样本分类技术的应用，对病虫害分布及时自动感知，对虫害首发期、爆发期的有效预警预测；通过对传感器数据与视觉数据的分析以及统计模型的应用，进而预测作物产量。此外，托普云农的人工智能技术还应用于果实成熟期禁止打药监测等农事作业行为识别；烟火识别；文字识别以及人脸、动物、车辆、农机等集成第三方生态识别领域……有效保障农业生产安全、提高农业农村领域网格化治理能力，提升乡村居民幸福感。随着对人工智能的利用不断深入，农业生产管理与科研领域也展现出更多新的变革。在江苏海门的高标准农田里，从选种耕种、土壤成分监测、农田灌溉用水分析、病虫害识别预警、农业环境监测到农业专家系统、作物采收管理、产量预测、品质检验等全过程动态管理，极大提升了资源利用率和劳动效率，藏粮于地更藏粮于技。在乔司农业产业示范园里，通过对数据资源的采集、整合、分析，打造全域数字孪生、智慧农机系统、遥感监测系统、农情监测系统、种植管理系统、智能灌溉系统，形成了生产、预测、防控等全要素智能化管理，带动农业可持续发展。在江西湘东的数字种业园区里，结合科研和产业需求，建设现代化种业基地，打造智慧种业服务平台，涵盖6大应用场景，从育种、制种、种子检验、加工、仓储、流通等各环节强化信息监测以及溯源管理，探索水稻生长标准模型，创新园区服务体系，保障优质种业发展。在浙江古林的数字农田里，利用北斗导航、物联网、农业遥感、机器视觉等技术手段，打造农机高精度自动作业与导航系统、大田精细化生产灌溉管理系统、“天空地”一体化公共服务平台，并在超过1万亩的规模化种植基地进行集成示范，形成了一套可复制的产业应用模式，为更多水稻产区提供种植推广示范样板。当前，以数字孪生、人工智能、移动互联网、区块链等为代表的新一代信息技术与先进制造业加速融合，现代农业、服务业领域新产品新业态新模式竞相涌现。未来，在各种农业人工智能设备工作中，数据上“云”更便捷；在农业生产中，全要素数据采集汇聚、智能决策分析、精准作业指导和操控，节本降耗、提质增效、环境友好、生态安全；在农业科研中，基地管理、数据采集、数据挖掘分析更加便捷、智能，研发更加高效，目标更加精准。虽然现代农业与人工智能的深度融合还面临着许多困难和挑战，但是以人工智能为核心的智慧农业发展已是大势所趋。

p　　中国人工智能学会、国家工信安全中心、华夏幸福产业研究院等四大权威机构、历时半年完成该本重磅报告，从全新的角度阐述了中国 AI 产业和学术的创新现状。/pp　　《2018人工智能产业创新评估白皮书》由中国人工智能学会、国家工信安全中心、华夏幸福产业研究院、思保环球联合发布。/pp　　白皮书聚焦人工智能的使能技术与应用场景两个层面，基于论文、专利、人才、行业壁垒等多个维度，创新性地构建了人工智能产业创新评估体系，客观评价了当前人工智能产业的创新发展水平，为政府、企业、投资机构布局人工智能提供了借鉴和参考。/pp style="text-align: center"img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/201905/uepic/0a3a11e3-a62a-4d56-940e-8c02731f2d87.jpg" title="01.jpg" alt="01.jpg"//pp style="text-align: center "strong研究范围和评价体系/strong/pp　　随着人工智能迎来第三次发展浪潮，在全球主要国家的积极推动下，社会各界对人工智能的投入与期许空前高涨。构建科学客观的创新评估体系，准确评估当前人工智能产业的创新发展水平，对人工智能产业健康有序发展具有重要的现实意义。报告结合人工智能细分技术的发展和应用水平，聚焦语音交互、文本处理、计算机视觉和深度学习四项使能技术，以及交通、医疗、制造、安防、零售等八大重点应用场景，对人工智能产业创新水平进行了客观的评价。/pp style="text-align: center"img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/201905/uepic/e7adc7d7-250c-470c-9a14-ce0c9b6599d9.jpg" title="02.jpg" alt="02.jpg"//pp style="text-align: center "strong图 1 人工智能产业创新评估范围/strong/pp　　为客观分析四项核心使能技术和八个重点应用场景当前所处的发展阶段，报告基于现有学界产业创新评估的研究成果，结合人工智能产业的行业属性，采用定量和定性分析相结合，构建了科学客观的人工智能产业创新评估体系。体系下设使能技术就绪度指数和应用场景融合度指数两个一级评估指标，并在使能技术就绪度下设立了理论、应用、性能驱动力三个二级指标，在应用场景融合度下设立了资源、技术、数据、场景、环境驱动力五个二级指标。/pp style="text-align: center"img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/201905/uepic/19326b91-7308-4a89-808f-e947bccd24df.jpg" title="03.jpg" alt="03.jpg"//pp style="text-align: center "strong图 2 人工智能产业创新评估体系/strong/ppstrong　　人工智能使能技术就绪度/strong/pp　　深度学习技术的发展，推动以语音交互、文本处理、计算机视觉为代表的人工智能快速发展，并在多个场景迅速落地。为客观评价以深度学习为代表的四项使能技术的发展水平，报告从理论研究、应用研究和技术性能三个维度进行了评估，分别计算出四项使能技术的就绪度指数。/pp style="text-align: center"img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/201905/uepic/c1242858-0d8f-4a1c-84d4-1606e17b800b.jpg" title="03-1.jpg" alt="03-1.jpg"//pp style="text-align: center "strong图 3 人工智能使能技术就绪度评估维度/strong/pp　　从使能技术就绪度指数来看，深度学习就绪度最高。作为人工智能的主流算法，深度学习就绪度最高(8.3)，经处于技术成熟期 计算机视觉(7.7)和语音交互(6.2)次之，处于技术应用的探索期，主要体现在以语音助手和医疗影像诊断为代表的产品已经逐渐进入实用阶段 文本处理则仍处于技术爬坡期，技术进展缓慢使其离真正实用仍存在较大距离。/ppimg style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/201905/uepic/930c05be-a40b-48cc-bc72-da298eb24a47.jpg" title="04.jpg" alt="04.jpg"//pp style="text-align: center "strong图 4 人工智能使能技术就绪度指数/strong/pp　　从使能技术实际发展情况来看，深度学习和计算机视觉是布局重点。在理论研究(论文产出)方面，四项使能技术从2013年开始逐渐成为研究热点，其中深度学习是学界关注重点，其次是计算机视觉。语音交互和文本处理的论文产出增速较为平稳，但文本处理论文产出量和引用频次均为最低。在应用研究(专利申请)方面，计算机视觉和深度学习专利申请占比较高，但平均专利强度较低，专利布局仍处于起步阶段 语音交互专利申请比例低但平均强度较高，表明语音交互关注度呈现逐渐下降趋势。/pp style="text-align: center"img style="width: 617px height: 328px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/201905/uepic/e8156869-318e-4c45-b498-c0b1782cfe87.jpg" title="06.jpg" width="617" height="328"//pp style="text-align: center"img style="width: 605px height: 316px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/201905/uepic/09863951-a378-42c6-bc6a-8dd5d06bdd2d.jpg" title="05.jpg" width="605" height="316"//pp style="text-align: center "strong图 5 人工智能使能技术实际发展情况/strong/pp　　从中美两国使能技术发展水平来看，美国四项使能技术的理论研究和应用研究均大幅领先于中国。在理论研究方面，中美文本处理领域的差距最小，深度学习领域差距最大 在应用研究方面，深度学习领域的差距最小，语音交互领域的差距最大。具体来看，美国四项使能技术的论文影响力和平均专利强度要远高于中国，中国论文和专利“多而不强”的局面依然存在。同时我们还发现，中国四项使能技术专利申请量均居首位，特别是相关研发机构近三年活跃度较高，超过54%的专利均在近三年申请。/pp style="text-align: center"img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/201905/uepic/054caf0c-259b-4eba-acaa-8edc0e3ec037.jpg" title="07.jpg" alt="07.jpg"//pp style="text-align: center "strong图 6 中美两国使能技术发展水平对比/strong/pp　　从使能技术人才分布来看，美国人工智能领域四项使能技术相关的高端人才遥遥领先于其他国家。统计发现，美国人工智能高端人才超过1.3万，中国不足0.5万，与美国相比差距悬殊。从细分技术领域来看，计算机视觉相关的高端人才占比最高，达38%，其中美国5432人，中国1892人。从中国人工智能使能技术研发人才分布来看，北京、广东、江苏、上海和浙江五省市人才优势明显，其中北京、广东人工智能研发人才超过万人。/pp style="text-align: center"img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/201905/uepic/9c3a5e84-d27a-410b-a814-837ea5335cf8.jpg" title="08.jpg" alt="08.jpg"//pp style="text-align: center "strong图 7 全球人工智能使能技术人才分布/strong/pp　　strong人工智能应用场景融合度/strong/pp　　随着以深度学习为代表的使能技术的发展，大量科技企业从特定的行业或场景出发，推动人工智能使能技术与行业加速融合，提供差异化的新产品、新服务和解决方案，形成了丰富的“AI+”应用场景，成为人工智能产业快速发展的重要驱动力。本报告从资源、技术、数据、场景和环境五个驱动力维度对八个“AI+”场景进行了评估，分别计算出了八大应用场景的融合度。/pp style="text-align: center"img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/201905/uepic/bbb7b813-c24b-40a9-baeb-8e8760e7d967.jpg" title="09.jpg" alt="09.jpg"//pp style="text-align: center "　strong图 8 人工智能应用场景融合度评估维/strong/pp　　从应用场景融合度指数来看，人工智能与各行业依然处在人工智能融合的早期。根据应用场景融合度指数显示，汽车(3.9)、医疗(3.8)和家居(3.7)是人工智能融合度相对较高的三个场景 零售(3.5)、机器人(3.3)和安防(3.2)次之 制造(3.0)和教育(2.8)融合度指数较低。/pp style="text-align: center"img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/201905/uepic/fd163fcd-8227-4366-a819-b308fdfc0442.jpg" title="10.jpg" alt="10.jpg"//pp style="text-align: center "strong图 9 人工智能应用领域融合度指数/strong/pp　　从应用场景的融合实际情况来看，汽车、医疗、家居是布局重点。在技术驱动力方面，人工智能在各个领域的专利申请自2014年开始爆发式增长，其中汽车和医疗领域增长明显，而教育和零售领域增长相对缓慢。在资源驱动力方面，人工智能的研发机构和研发人才主要集中在汽车、医疗、家居领域，从事零售、教育的人工智能研发机构和人才相对较少。结合近三年专利申请情况来看，专利布局重点更是主要集中在汽车、医疗、家居和安防领域，人工智能与机器人的融合则是新的应用热点。/pp style="text-align: center"img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/201905/uepic/4980be83-78d8-4f80-b336-bf9b46ff65c5.jpg" title="11.jpg" alt="11.jpg"//pp style="text-align: center "strong　　图 10 人工智能专利在各应用场景的分布/strong/pp　　从全球应用场景融合整体水平来看，美国应用融合优势明显。在八大应用领域中，美国人工智能研发人员数量占据一半左右，而中国各领域人工智能研发人员普遍偏少。在专利申请量方面，除医疗领域外，中国的专利申请规模均超过美国，特别是在机器人和制造两个领域专利优势明显。在专利申请强度方面，美国大幅度领先中国，中国专利质量仍有待提升。具体到应用场景来看，美国医疗领域人工智能专利规模和强度优势显著，中国机器人和制造领域人工智能专利申请实力具有一定的优势。br//pp style="text-align: center"img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/201905/uepic/4ccb8ba2-bb21-4366-bd70-c1941763d2e6.jpg" title="12.jpg" alt="12.jpg"//pp style="text-align: center "　strong　图 11 中国人工智能应用领域研发实力对比/strong/pp　　从应用场景融合的主要瓶颈来看。高质量数据缺乏、行业壁垒高、应用场景不清晰是当前人工智能与行业深度融合的主要瓶颈。从数据积累程度来看，汽车、医疗和机器人三个领域具备一定的数据优势，而家居和制造两个领域数据积累明显不足。从数据开放程度来看，汽车、教育和机器人三个领域数据开放程度较高，而医疗和制造两个领域数据开放程度相对较低。从场景介入壁垒来看，医疗、制造的行业壁垒较高，人工智能企业较难进入。/ppbr//ppimg style="width: 654px height: 344px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/201905/uepic/f565c015-ce97-4aac-833e-0b198b1b4f26.jpg" title="14.jpg" width="654" height="344"//ppimg style="width: 655px height: 354px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/201905/uepic/e2406269-5aef-4a27-82ec-e7e09c9244ed.jpg" title="13.jpg" width="655" height="354"//pp style="text-align: center "　　strong人工智能产业发展水平评价/strong/pp　　通过使能技术和应用场景融合情况评价，我们可以发现，人工智能整体发展仍处于初级阶段。从使能技术发展来看，深度学习已经成为当前主流的人工智能算法，是目前理论研究的重点方向 深度学习技术已处于成熟期，并越来越多地应用到各种实际场景中，也逐渐显现出一定的发展瓶颈 计算机视觉和语音交互尚处于技术应用初期，两项技术均开始在不同的场景中尝试应用落地 而文本处理仍处于技术爬坡期，技术进展缓慢。从应用融合来看，基于报告对应用场景发展阶段的划分，目前人工智能在汽车、医疗、家居、零售、机器人和安防行业处在融合的培育期，而在制造和教育行业仍处在融合的萌芽期。/pp style="text-align: center"img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/201905/uepic/ed712604-8970-40d5-9286-4ecfbda3ff66.jpg" title="15.jpg" alt="15.jpg"/strong人工智能产业发展研判与展望/strong/ppstrong　　01/strong/ppstrong　　使能技术/strong/pp　　语音交互。语音交互技术存在对大规模数据依赖性强，远场识别准确率低、复杂场景识别效果欠佳等技术瓶颈，特别是语义理解技术尚未真正突破严重制约着语音交互技术的规模化商用。语音交互下一步将重点提升在远场识别尤其是复杂环境下的识别率，而智能家居无疑仍然是语音交互技术应用探索的最佳场景。/pp　　文本处理。场景、学习和数据获取是文本处理技术面临的主要困难，增强学习、视觉语言融合、联合学习将是未来文本技术的主要突破方向。发展中的文本处理技术将率先渗透到数字化程度高、政策和社会性障碍低、个性化元素强的行业。/pp　　计算机视觉。计算机视觉的瓶颈在于复杂程度高、鲁棒性低、数据匮乏和算力成本过高。计算机视觉的发展重点在于利用非监督学习和迁移学习方法降低数据依赖，提升算法试用领域，并实现与文字、语音技术的深度融合。/pp　　深度学习。深度学习依赖于多层神经网络下的梯度下降和随之而来的大量参数不断优化，但是多层梯度下降后的结果是非线性的和非凹的，深度学习方法的有效性难以得到理论证明。未来深度学习的发展方向主要是对深度学习机制的理解和实际模型的借鉴性研究。/ppstrong　　02/strong/ppstrong　　应用场景融合/strong/pp　　AI+汽车。以无人驾驶为主导的智能汽车是人工智融合度较高的应用场景，传统的汽车行业将被新的技术和商业模式所革新。但智能汽车的发展依然面临着车辆软硬件技术、人工智能算法、以及政策和商业化不成熟等多重挑战。/pp　　AI+医疗。快速发展的智能医疗领域已经出现虚拟助手、辅助诊疗、智能影像、药物研发、精准医疗等多种新实践。底层医疗数据的数量质量参差不齐、复合人才体系缺乏、医疗行业应用场景磨合难度大、行业壁垒高等都制约着人工智能技术的深度应用。/pp　　AI+家居。人工智能与家居的融合是当前业界探索的重点。人工智能在交互、决策和服务三个层面优化、提升家居产品性能。产品价格高、用户隐私保障难、语音识别率低、互联互通难等是智能家居发展面临的主要挑战。/pp　　AI+零售。人工智能助力零售行业线上线下深度融合，并带来消费场景的进一步延伸，全面提升了用户消费体验。当前，基于应用场景的技术提升和可靠性存在挑战。另外，如何有效打通C端和B端是智能零售行业亟需解决的难题。/pp　　AI+机器人。人工智能推动机器人从机械化迈向智能化。智能机器人在工业和服务领域逐渐成为人类重要助手，如协助机器人、物流机器人及公共服务机器人等。但受制于人机交互、环境感知和机器学习等技术水平限制，目前机器人智能化程度依然较低。/pp　　AI+安防。人工智能在安防行业处于探索应用阶段。智能安防以算法、算力、数据作为发展的三大要素，在产品落地上主要体现在视频结构化、生物识别、物体特征识别三个方面。人工智能将推动安防行业逐渐向城市化、综合化和主动化方向发展。/pp　　AI+制造。人工智能从研发创新、质量控制、故障诊断、运营管理等多个方面，推动制造业转型升级，是实现智能制造的核心驱动力。然而制造业与人工智能的融合仍处于培育期。缺乏高质量行业数据、企业计算能力不足、通讯标准无法协调是实现人工智能与制造业深度融合的主要障碍。/pp　　AI+教育。人工智能技术应用于教育领域，可有效改善教、学、练、作业、测评、管理等多个环节，实现合理配置教育教学内容，科学实施因材施教。高质量的学习轨迹数据缺乏和技术本身尚未成熟，造成人工智能和教育领域的融合程度远落后于其他行业。/p

仪器信息网讯 为推动生物医学及相关研究领域持续向前发展，加强学术交流，由中国物理学会光散射专业委员会主办，上海交通大学、武汉大学、上海师范大学和华中农业大学联合承办的第三届全国生物医学拉曼光谱学术会议于3月29日在上海召开。会议期间，近60位报告嘉宾在线分享，内容涵盖了拉曼光谱与单细胞分析、人工智能与拉曼光谱、拉曼光谱与生化传感分析、拉曼与生物医学其他相关、拉曼相关显微技术及生物成像、拉曼光谱与疾病诊断、等离激元纳米结构与新型SERS基底等相关内容。29日下午，会议安排了人工智能与拉曼光谱、拉曼光谱与生化传感分析两个主题，14位报告嘉宾现场分享。特别值得一提的是，“人工智能与拉曼光谱”成为本次会议的热议话题之一，吸引了各位专家、学者和厂商交流成果经验，引发热烈讨论。“人工智能”（Artificial intelligence, AI）自1956年正式命名，经过数十年的发展过程中，已经渗透到各个学科领域，成为引领科技发展的重要力量，并已在各行各业得到了广泛的应用。特别是近年来，国家对人工智能越来越重视，2024年政府工作报告指出，“深化大数据、人工智能等研发应用，开展‘人工智能+’行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群”；不仅如此，国务院印发的《推动大规模设备更新和消费品以旧换新行动方案》中，也指出要建立激励和约束相结合的长效机制，加快淘汰落后产品设备，提升安全可靠水平，促进产业高端化、智能化、绿色化发展。那么当拉曼光谱携手人工智能，会碰撞出什么样的火花？又会给学科发展带来怎样的助力呢？厦门大学 任斌教授报告题目：《人工智能助力的拉曼光谱》厦门大学任斌教授在报告中介绍了课题组近年在利用人工智能方法提升拉曼光谱数据采集与分析能力方面所开展的研究。在数据采集阶段，他们提出一种学习仪器固有噪声的方法，以提高拉曼光谱的信噪比与时空分辨率。为了降低数据采集与训练成本，其课题组发展了只需输入单张谱图或者高光谱图像即可实现轻量去噪，无需额外准备训练集，使得深度学习的实时降噪成为可能。此外，为了提升拉曼光谱对复杂样本的识别能力，他们还发展了可同时提取光谱全局和局部特征的分类算法，能够实现对光谱细微差异的病原体囊泡的鉴定，为拉曼光谱用于快速诊断细菌感染奠定了基础。厦门大学 刘国坤教授报告题目：《人工智能+SERS快检》厦门大学刘国坤教授在报告中也分享了人工智能+SERS快检的相关工作。课题组开展了面向 SERS 快检的相关研究，提出了基于酸度系数的样品前处理方法。考虑到实际样品基质对目标分子的 SERS信号识别的严重干扰，他们提出了基于CNN 的深度学习算法。该方法与简单前处理方法结合，可以实现多种复杂基质中的痕量目标分子SERS信号的快速准确识别，检测灵敏度达到专家级用户水平，该工作将进有力推动 SERS快检实用化和智能化。中国科学院微生物研究所 傅钰研究员报告题目：《机器学习辅助拉曼光谱技术单细胞水平表征微生物》中国科学院微生物研究所傅钰研究员也在报告中谈到机器学习辅助拉曼光谱技术单细胞水平表征微生物方面开展的工作。他们通过逐一遮蔽光谱的理念建立了新型的微生物拉曼光谱特征峰提取算法(ORSFE)，可视化呈现了人工智能分析微生物拉曼光谱的关键位移峰，打破了人工智能鉴定过程的黑箱。中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 李备研究员报告题目：《先进拉曼技术在生物医学领域的应用》中科院城市环境研究所 崔丽研究员报告题目：《基于单细胞拉曼的环境抗生素抗性及进化研究》中国科学院长春光学精密机械与物理研究所李备研究员在报告中也讲到基于人工智能与深度学习算法的拉曼光谱分析方法。中科院城市环境研究所崔丽研究员分享了该课题组发展的单细胞拉曼-统计算法连用新方法，以及拉曼结合深度学习高灵敏快速识别病原菌及囊泡等相关工作。除此以上报告之外，大会第一天下午还有多位报告嘉宾从不同角度分享了创新的工作，由武汉纺织大学沈爱国教授和中国科学院合肥物质科学研究院杨良保研究员分别主持。武汉纺织大学 沈爱国教授主持中国科学院合肥物质科学研究院 杨良保研究员主持华中农业大学 韩鹤友教授报告题目：《药物的纳米传递及其精准治疗应用》江南大学 谢云飞教授报告题目：《拉曼光谱在食品安全与质量控制中的应用》陕西师范大学 张正龙教授报告题目：《近场调控稀土发光》南京大学 龙亿涛教授报告题目：《纳米孔道限域增强的单分子测量》雅盖隆大学 Malgorzata Baranska教授报告题目：《SRS:Sensitive, Rapid and Specific Raman imaging of cells》吉林大学 徐抒平教授报告题目：《细胞膜蛋白相关的SERS分析技术》科研的进步，离不开仪器技术的助力。在下午的报告环节，多位仪器厂商的代表也在现场分享了最新的技术、仪器及解决方案。HORIBA中国 周磊博士报告题目：《守护美好生活-HORIBA生命科学解决方案》雷尼绍(上海)贸易有限公司 李兆芬报告题目：《雷尼绍拉曼光谱技术在生命科学领域最新进展》牛津仪器WITec 苏虹羊报告题目：《WITec高分辨快速拉曼成像赋能生医前沿科学研究》第一天的报告内容丰富多彩，各位报告嘉宾不仅给大家展示了最新的研究成果，更是从不同角度给大家提供了创新的科研思路。精彩还在继续，敬请期待……为了展现光谱产业化的最新成果，探讨人工智能对光谱新产业的影响，第十七届科学仪器发展年会（ACCSI2024，苏州，2024年4月17-19日）特别开设“人工智能赋能光谱仪器新产业”专题论坛。本次论坛将邀请行业知名专家及企业代表现场分享，欢迎各位领导、专家学者、用户、仪器企业管理及研发负责人、投融资机构代表等共聚一堂，为产业发展献计献策。本次论坛由中国仪器仪表学会近红外光谱分会、仪器信息网共同主办；会议时间：2024年4月19日 ；会议地点：苏州狮山国际会议中心。详细信息请查看ACCSI2024会议官网：https://www.instrument.com.cn/accsi/2024/index

仪器信息网讯 2024年4月19日，由中国仪器仪表学会近红外光谱分会、仪器信息网共同主办的“人工智能赋能光谱仪器新产业” 论坛于ACCSI2024期间成功举办。会议期间，各位报告嘉宾就光谱仪器硬件、软件、算法、实际应用场景等多层面进行分享，就AI赋能的光谱产业新态势展开探讨，吸引了来自全国各地的专家学者、用户、仪器企业管理及研发负责人、投融资机构代表等200余人共聚一堂，为产业发展献计献策。会议现场中石化石油化工科学研究院教授级高工 褚小立主持“人工智能”（Artificial intelligence, AI）自1956年正式命名，经过数十年的发展过程中，已经渗透到各个学科领域，成为引领科技发展的重要力量，并已在各行各业得到了广泛的应用。作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，人工智能的飞速发展正在逐步塑造社会、经济、生活等领域的业务新形态，不断带来颠覆性、丰富性、创新性的新业态。当科学仪器插上AI的翅膀，能给行业带来什么样的助力？随着信息技术的迅速发展，科技进入了数据爆发的阶段，光谱数据也日益呈现出大数据的特点，传统的数据处理方法已经难以满足人们对光谱数据的处理和分析需求。近年来，人工智能和机器学习技术的快速发展为光谱大数据的挖掘和分析提供了新的解决方案，人工智能赋能的光谱仪器新产业迎来了新的发展时代。同时，光谱技术与人工智能的结合也将成为推动各行各业发展的强大引擎，开启一个全新的智能光谱时代！此次论坛共邀请15位嘉宾做精彩的报告分享，并由中石化石油化工科学研究院教授级高工褚小立主持。中国科学院上海技术物理研究所、南通智能感知研究院院长/首席科学家/研究员 刘银年报告题目：《高光谱仪器与人工智能》2021年高光谱成像技术被欧盟列入“面向未来的100项重大创新突破”，而发展与人工智能相结合的高光谱数据处理与应用，是未来高光谱遥感发展的重要方向。刘银年研究员在报告中介绍了高光谱技术及其突破发展，以及当前人工智能技术再度兴起的大背景下，光谱和人工智能如何更好地结合和相互促进发展，如何正确认识人工智能的作用，力争为高光谱领域人工智能的发展提供一些有益的建议和参考。同时，刘银年研究员也指出“智能”使应用变得“简单、便捷、迅速”，但背后仍需要大量“人工”开展长期综合的研究积累。浙江大学研究员 杨宗银报告题目：《光谱仪小型化研究》传统光谱仪体积大、价格昂贵，很难从实验室走出来，光谱仪微型化是当前的一个重要的发展方向，但是这其中还有很多需要解决的问题，比如缩小尺寸性能大幅下降；高分辨率与滤光片数量和成本的矛盾；运动部件导致稳定性差，分辨率低；波导通光量低，灵敏度低等。杨宗银研究员在报告中提到计算光谱+是大趋势，计算光谱用算力增强光学元件，能够减少器件尺寸和成本等问题。报告中，他给大家分享在光谱仪小型化研究方面所开展的一系列的工作，包括提出新的材料合成法、光谱器件新理论与技术体系，并基于新材料突破光谱尺寸极限等。不仅如此，他还介绍了其在仪器开发方面的计划和预期成果，包括光谱成像模块、微型拉曼光谱、红外光谱相机等。中国科学院微生物研究所研究员 傅钰报告题目：《人工智能赋能拉曼光谱鉴定和表征微生物》拉曼光谱是化学分子的“指纹图谱”，在微生物领域有着广泛的应用前景。人工智能深度学习可以自动地从大量的拉曼光谱数据中学习和提取关键信息，使得在处理拉曼光谱数据时具有极大的优势。傅钰研究员在阐述其观点时提出，通过融合拉曼光谱技术与人工智能等不同学科领域的知识，能够开拓微生物研究领域的新途径。他指出，利用拉曼光谱结合人工智能技术对微生物进行鉴定表征，展现出极大的潜力。此外，傅钰研究员还分享了他对于如何将这一研究成果转化为实际应用，实现产业化的看法。他认为开发完善人工智能算法，制定统一的拉曼光谱数据采集标准，以及共同推进光谱仪器的便携化与智能化是非常必要的。上海交通大学生物医学工程学院助理研究员 陈舟报告题目：《人工智能在表面增强拉曼光谱中的应用和挑战》表面增强拉曼光谱是一项指纹式的超灵敏检测技术，在生物医学、环境保护、食品安全等各个领域都展现出极高的应用价值。面对如今数据规模的爆炸式增长以及各种内部因素的交织复杂，人工智能也逐步在表面增强拉曼光谱的全流程中被广泛应用，加速了系统性的优化，加深了人们对于背后物理机制和光谱数据的理解，远超人脑计算与传统计算方法的能力。陈舟助理研究员在报告中指出，尽管AI在SERS领域的应用前景广阔，但仍面临诸如重复性、数据质量、数据对齐、拉曼大数据模型构建以及伦理原则等应用挑战。她强调，生物样本拉曼数据库是构建高质量AI模型的前提，也期待更多研究者的参与和贡献。南开大学教授 邵学广报告题目：《人工智能与新型光谱仪研制》邵学广教授的报告围绕人工智能、机器学习、深度学习、化学计量学展开，从传统光谱分析方法、多元校正，到人工智能，其展望了下一代光谱仪器的发展趋势。围绕本次会议的主题，邵学广教授还系统地阐述了基于MOE光谱仪、基于LC-SLM和DMD光谱仪以及近红外多元光谱仪的研制、挑战和发展趋势。同时，他也为大家分享了其课题组在水光谱探针与水光谱成像、深度学习方法的研究进展，希望可以和仪器公司合作，共同为光谱仪器在工业等场景应用做出贡献。江南大学物联网工程学院院长/教授 栾小丽报告题目：《基于近红外分析技术的化工过程智能感知与监控》栾小丽教授从工业过程分子级智能感知和基于过程模式的智能监控两个层面进行详细讨论，其介绍说，通过引入近红外光谱分析，可以获取具有更高时间和空间信息颗粒度的分子级信息，从而实现从分子层面实时地对原料、生产过程以及终端产品进行质量监控。报告中，栾小丽介绍了其开展的一系列工作，包括光谱分解温度自适应补偿建模，近红外深度网络迁移学习建模，多层次长短期记忆网络建模，工业生产过程模式化运行，最佳操作经验知识固化，最佳反应终点判定等。不仅如此，报告中，栾小丽还列举了很多应用案例以给大家更多的直观感受。北京农林科学院农业智能装备研究中心主任/研究员 黄文倩报告题目：《基于人工智能算法的水果品质在线无损检测方法研究》水果品质无损检测是采后商品化处理的核心，黄文倩研究员在报告中介绍到基于近红外光谱的内部品质在线无损检测取得了巨大进步，却未实现大规模应用。为了推动其应用，黄文倩强调了利用人工智能算法的重要性，并提出了构建高质量数据集、软硬件优化结合以及标准化作业流程的必要性。他还提到，需发展专用的模型算法，以充分发挥深度学习算法在数据处理和学习方面的强大能力。陈爱明代替云南中烟工业有限责任公司技术中心高级工程师 张翼鹏分享报告报告题目：《基于近红外技术的原料配方智能替换研究》原料配方替换是在确保产品质量稳定一致性的前提下，以库存或潜在库存量较大的原料或原料组合，替换库存稀少或成本较高的原料或原料组合，是工业生产中非常重要但极具挑战的问题。陈爱明讲到基于近红外分析技术快速、无损与多指标分析的特征，系统性地表征不同原料间的化学空间，构建适合近红外数据与配方替换特点的全局优化方法，在带有约束条件的前提下，发展原料配方替换的流程和方法，才能输出满足条件的最优配方替换结果。中石化石油化工科学研究院教授级高工 褚小立报告题目：《微小型光谱仪器与深度学习算法的结合应用》褚小立教授从现代微小型光谱仪器的技术特征、进展、应用以及深度学习网络在光谱数据处理中的应用等几方面进行了系统性的分享，深入探讨了拉曼、近红外等便携式、微小型光谱仪器，以及多光谱融合技术的发展趋势及在各领域的应用，并强调微小型光谱技术与深度学习算法融合所带来的创新潜力是无限的。褚小立满怀信心表示，国产光谱仪器破浪在即！科研的进步是一个长期而复杂的过程，它需要多方面的支持和帮助，自然也是离不开仪器技术的助力。此次论坛的报告环节中，更是邀请了6位光谱仪器厂商的代表亲临现场，为大家分享了光谱仪器在人工智能的加持下，具备的新优势、新技术，以及能实现的新解决方案、新应用领域和场景，为大家提供更多的选择和可能，使得工作更加精准、高效、便捷。海洋光学Ocean Optics Arelis Colόn博士报告题目：《AI Raman Spectroscopy of Analyte Mixtures》（海洋光学销售工程师陈术开场介绍）深圳市海谱纳米光学科技有限公司产品总监陈余泉博士报告题目：《下一代视觉传感器 4D光谱感知——微型光谱仪及其应用》荧飒光学仪器（上海）有限公司产品经理 王伟报告题目：《创新赋能荧飒，让国产红外更具生命力》北京与光科技有限公司产品经理 苗鑫报告题目：《快照式多光谱相机前沿应用探究》南京智谱科技有限公司产品经理 杨浩报告题目：《视频级光谱成像技术与产业化应用》河南精谱检测设备有限公司的总经理 刘季报告题目：《人工智能助力高端紫外可见近红外分光光度计的国产替代》专家合影留念会议期间，各位专家也就人工智能赋能光谱产业未来的发展前景谈了自己的看法，大家一致认为这是一个非常诱人的话题，部分专家也分享了他们对于人工智能赋能光谱仪器新兴产业的未来趋势和发展见解。刘银年研究员认为：“人工智能对光谱仪器行业的影响是全方位的，不仅提升了数据处理能力和智能化水平，还推动了行业的创新和发展。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，相信人工智能将为光谱仪器行业带来更多的机遇和挑战。”邵学广教授谈到：“人工智能给科学仪器，特别是光谱仪器产业带来了很多的变革、机遇和挑战，这其中的影响主要还是围绕仪器的结构设计、生产、应用三个方面展开。特别是，数据处理方法的变革将会给仪器行业带来深远的影响。”杨宗银研究员分享到：“人工智能跟光谱的结合，会让整个光谱的领域往更加通用性的方向发展。从赋能的角度来看，比如测量、数据分析，只要数据库中的数据量足够大，即使非专业人士不标准的测量，也可从中直接获得结论。”傅钰研究员相信人工智能赋能光谱仪器一定能促进生物学或微生物学研究的革命。“光谱对于单一物质来说，其分辨是非常好的，但是对于复杂体系，用传统的统计学的方法是很难进行精确的鉴定和解析。人工智能的出现恰恰是因为它是基于大数据的，不需要进行人工筛选，从而对数据进行精准分析，这能够大大的促进光谱学在生物学复杂体系中的应用。”陈舟助理研究员说：“人工智能在光谱仪器产业中的自身优势主要体现在处理大量数据的速度极快和对大数据的深入理解能力两个方面，这使得在决策、诊断和预测过程中能够实现更高的准确度，这些优势将极大推动光谱产业的未来发展。此外，光谱仪器的小型化是当前的一个趋势，但在小型化过程中信号损失和质量保证成为挑战，而这正是人工智能可以发挥其潜力的地方。”除了以上专家的分享，我们也对此次参加论坛的几位专家进行深入的采访，敬请期待后续相关报道。相信在与人工智能的加持下，我国光谱仪器产业将迎来一个新的发展春天。关于ACCSI：“中国科学仪器发展年会(Annual Conference of China Scientific Instruments，ACCSI)”始于2006年，已成功举办十七届。每年一届的“中国科学仪器发展年会”旨在促进中国科学仪器行业“政、产、学、研、用、资”等各方的有效交流，力求对中国科学仪器的最新进展进行较为全面的总结，力争把最新的有关政策、最前沿的行业市场信息、最新的技术发展趋势在最短的时间内呈现给各位参会代表。更多第十七届中国科学仪器发展年会精彩内容，请点击链接：ACCSI2024现场直击

日前，“十四五”国家重点研发计划“国家质量基础设施体系”重点专项（NQI专项）“人工智能多模态感知关键计量测试技术研究”项目实施方案论证会在中国计量科学研究院（以下简称“中国计量院”）召开。来自中国工程院、中国标准化研究院、北京理工大学等单位的行业专家以及科技部中国21世纪议程管理中心、市场监管总局科财司等部门相关领导，项目负责人、课题负责人、项目骨干等30余人参加了此次会议。会议成立了以中国工程院院士樊邦奎为组长的咨询专家组。中国计量院院长方向致欢迎辞，介绍了NQI专项的总体目标和中国计量院承担NQI专项项目情况，并强调了项目组织实施的要点。21世纪议程管理中心和市场监管总局科财司领导对项目实施及管理提出了要求。项目负责人、中国计量院研究员甘海勇介绍了项目总体情况、实施方案和实施机制。各课题负责人分别汇报了课题任务和实施方案。“人工智能多模态感知关键计量测试技术研究”项目实施方案论证会现场出席人员合影咨询专家组认真听取了汇报，经质询讨论，与会专家一致认为项目实施方案目标明确、技术路线可行、任务分工明确、保障措施有力，一致同意通过论证。据介绍，该项目针对机器视觉、语音识别、自动驾驶等智能感知装备智能化水平和安全可靠性测评的紧迫需求，拟开展多参量非线性校正、场景化在线式定标、可信任数据集扩展、大容量智能化测试等关键技术研究，建立高清投影、虚拟声场等智能评价装置，突破多组分气体、多参量触觉等复合测量技术，发展多波段融合、多模态融合等原位校准方法。项目将形成一批智能感知装备校准测试装置、模组、试验场与样本集，具备可覆盖时空、环境、本体的多维、动态、综合计量测试能力，为智能感知装备安全性、可靠性、准确性、有效性的客观测试评价提供有力的计量测试保障。

为深入贯彻党的十九大精神，加快发展先进制造业，推动人工智能和实体经济深度融合，落实“中国制造2025”和《新一代人工智能发展规划》部署，工业和信息化部日前印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》（以下简称《行动计划》），以信息技术与制造技术深度融合为主线，以新一代人工智能技术的产业化和集成应用为重点，推进人工智能和制造业深度融合，加快制造强国和网络强国建设。 当前，我国人工智能产业发展势头良好、空间巨大。《行动计划》按照“系统布局、重点突破、协同创新、开放有序”的原则，提出了四方面主要任务：一是重点培育和发展智能网联汽车、智能服务机器人、智能无人机、医疗影像辅助诊断系统、视频图像身份识别系统、智能语音交互系统、智能翻译系统、智能家居产品等智能化产品，推动智能产品在经济社会的集成应用。二是重点发展智能传感器、神经网络芯片、开源开放平台等关键环节，夯实人工智能产业发展的软硬件基础。三是深化发展智能制造，鼓励新一代人工智能技术在工业领域各环节的探索应用，提升智能制造关键技术装备创新能力，培育推广智能制造新模式。四是构建行业训练资源库、标准测试及知识产权服务平台、智能化网络基础设施、网络安全保障等产业公共支撑体系，完善人工智能发展环境。 《行动计划》将充分利用现有资源和手段，加强部省联动，依托国家新型工业化产业示范基地建设等工作，支持有条件的地区发挥自身资源优势，培育一批人工智能领军企业，探索建设人工智能产业集聚区。推动建设相关领域的制造业创新中心，设立重点实验室，鼓励行业合理开放数据，支持重点行业和关键领域加大应用力度，促进人工智能产业突破发展。力争到2020年，实现“人工智能重点产品规模化发展、人工智能整体核心基础能力显著增强、智能制造深化发展、人工智能产业支撑体系基本建立”的目标。 为保障各项重点任务的落实，《行动计划》还提出了五方面保障措施，包括加强组织实施、加大支持力度、鼓励创新创业、加快人才培养、优化发展环境等，推动形成良好的发展环境，保障《行动计划》的顺利实施，切实推动人工智能产业发展，助力实体经济转型升级。文章来源：科技司 图片来自网络