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想(xiǎng)象(xiàng)一(yī)下(xià)，3秒(miǎo)识(shi)别(bié)300多(duō)种(zhǒng)中(zhōng)草(cǎo)药(yào)真(zhēn)伪(wěi)、不(bù)拆(chāi)快(kuài)递(dì)就(jiù)能(néng)检(jiǎn)测(cè)包(bāo)裹(guǒ)安(ān)全性(xìng)，甚(shén)至(zhì)未(wèi)来(lái)星(xīng)际(jì)探(tàn)测(cè)器(qì)都(dōu)能(néng)用(yòng)它(tā)来(lái)分(fēn)析(xī)外(wài)星(xīng)土(tǔ)壤(rǎng)……这(zhè)不(bù)是(shì)科(kē)幻(huàn)小(xiǎo)说(shuō)，而(ér)是(shì)近(jìn)红(hóng)外(wài)光(guāng)谱(pǔ)技(jì)术(shù)正(zhèng)在(zài)创(chuàng)造(zào)的(de)现(xiàn)实(shí)。

日(rì)前(qián)，在(zài)中(zhōng)国(guó)仪(yí)器(qì)仪(yí)表(biǎo)学(xué)会(huì)主办(bàn)的(de)“智(zhì)感(gǎn)世(shì)界(jiè)·仪(yí)创(chuàng)未(wèi)来(lái)”主题(tí)系(xì)列(liè)科(kē)普(pǔ)讲(jiǎng)座(zuò)近(jìn)红(hóng)外(wài)光(guāng)谱(pǔ)技(jì)术(shù)应(yīng)用(yòng)专(zhuān)场(chǎng)中(zhōng)，两(liǎng)位(wèi)专(zhuān)家(jiā)带(dài)领(lǐng)广(guǎng)大(dà)网(wǎng)友(you)走(zǒu)进(jìn)近(jìn)红(hóng)外光谱技(jì)术(shù)的(de)奇(qí)妙(miào)世(shì)界(jiè)，揭(jiē)秘(mì)它(tā)如(rú)何(hé)从(cóng)实(shí)验(yàn)室(shì)走(zǒu)向(xiàng)田(tián)间(jiān)地(de)头(tóu)、工(gōng)厂(chǎng)车(chē)间(jiān)，甚(shén)至(zhì)未(wèi)来(lái)家(jiā)庭(tíng)。

近(jìn)红(hóng)外(wài)光(guāng)谱(pǔ)技(jì)术(shù)：颠(diān)覆(fù)传统重构物质检测模式

在人工智能与数字化深度融合的时代，物质属性的快速精准检测成为产业升级与科技创新的关键。当前，无论是工业原料检测、医疗诊断还是食品安全等领域，均面临物质属性快速数字化的迫切需求。传统检测实验室受限于检测周期长、成本高、多指标并行检测难等瓶颈，已无法满足现代社会高效、精准的需求。

“传统检测依赖单一指标对应单一设备的‘一对一’模式，如医疗血液检测需数十种仪器，石化油品检测涉及30余项指标，导致检测周期长达数天甚至一周，成本高昂且难以满足智能化生产的即时决策需求。”北京化工大学教授(shòu)、中(zhōng)国(guó)仪(yí)器(qì)仪(yí)表(biǎo)学(xué)会(huì)理(lǐ)事(shì)袁(yuán)洪(hóng)福(fú)表(biǎo)示(shì)，破(pò)解(jiě)这(zhè)一(yī)难(nán)题(tí)的(de)关键在(zài)于(yú)建(jiàn)立(lì)高(gāo)效(xiào)的(de)智(zhì)慧(huì)检(jiǎn)测(cè)体(tǐ)系(xì)。而(ér)近(jìn)红(hóng)外(wài)光(guāng)谱(pǔ)技(jì)术(shù)通(tōng)过(guò)整(zhěng)合(hé)光(guāng)谱(pǔ)采集、数(shù)据(jù)处(chù)理(lǐ)与(yǔ)智(zhì)能(néng)建(jiàn)模(mó)，可(kě)在(zài)3秒(miǎo)内(nèi)同(tóng)步(bù)检(jiǎn)测(cè)百(bǎi)余(yú)种(zhǒng)指(zhǐ)标(biāo)，从(cóng)根(gēn)本(běn)上(shàng)颠(diān)覆(fù)了(le)传(chuán)统(tǒng)检(jiǎn)测(cè)的(de)“耗(hào)时(shí)耗(hào)力(lì)”模(mó)式(shì)。

袁(yuán)洪(hóng)福(fú)介(jiè)绍(shào)，近(jìn)红(hóng)外(wài)光(guāng)谱(pǔ)技(jì)术(shù)的(de)核(hé)心(xīn)原(yuán)理(lǐ)在(zài)于(yú)解(jiě)析(xī)“分(fēn)子(zi)指(zhǐ)纹(wén)”。物(wù)质(zhì)分(fēn)子(zi)中(zhōng)的(de)化(huà)学(xué)键如(rú)碳(tàn)氢(qīng)键、氧(yǎng)氢(qīng)键在(zài)吸(xī)收(shōu)特(tè)定(dìng)能(néng)量(liàng)的(de)光(guāng)子(zi)后(hòu)会(huì)产(chǎn)生(shēng)共(gòng)振(zhèn)，形(xíng)成(chéng)独(dú)特(tè)的(de)光(guāng)谱(pǔ)信(xìn)号(hào)，如(rú)同(tóng)人(rén)类(lèi)指(zhǐ)纹(wén)般(bān)具(jù)有(yǒu)唯(wéi)一(yī)性(xìng)。通(tōng)过(guò)光(guāng)谱(pǔ)仪(yí)采集这(zhè)些(xiē)信(xìn)号(hào)，结(jié)合(hé)化(huà)学(xué)计(jì)量(liàng)学(xué)算(suàn)法(fǎ)，可(kě)构(gòu)建(jiàn)光(guāng)谱(pǔ)与(yǔ)物(wù)质(zhì)属(shǔ)性(xìng)如(rú)成(chéng)分(fēn)、浓(nóng)度、物理性质等的定量关系模型。

例如，在石油炼化领域，光谱技术已实现在线监测汽油辛烷值、柴油硫含量及混油比例，检测精度达98%；在光伏产业中，3秒内即可完成硅片杂质成分分析，生产效率提升40%。

更值得关注的是，光谱智慧检测技术正加速向民生领域渗透。比如，医疗领域已开发出手持式近红外设备，实现血糖、血氧无创检测；食品安全领域，通过奶粉蛋白质含量快速检测，将传统2小时检测流程压缩至5分钟。在农业领域，便携式光谱仪可实时诊断土壤肥力与作物病虫害，指导精准施肥与种植。

展望未来，袁洪福描绘了光谱智慧检测实验室的三大特征。其一是检测形态多元化，可覆盖液体、固体、气体，支持透明/不透明、均匀/非均匀样品，能在高温、高压、移动状态下实现检测，适应工业生产、环境监测等复杂场景；其二是空间场景泛在化，检测设备从实验室走向工业现场、物流节点、家庭场景，通过云平台实现远程定标与数据协同，构建“分布式智慧检测网络”；其三是技术融合深度化，与人工智能、物联网、大数据深度融合，形成“光谱采集-模型构建-智能决策-自动执行”闭环，为智能制造、精准医疗、智慧(huì)农(nóng)业(yè)等(děng)提(tí)供(gōng)底(dǐ)层(céng)数(shù)据(jù)支(zhī)撑(chēng)。

“智(zhì)慧(huì)检(jiǎn)测(cè)实(shí)验(yàn)室(shì)并(bìng)非(fēi)替(tì)代(dài)传(chuán)统(tǒng)实(shí)验(yàn)室(shì)，而(ér)是(shì)通(tōng)过(guò)协(xié)同(tóng)互(hù)补(bǔ)实(shí)现(xiàn)效(xiào)率(lǜ)和(hé)成(chéng)本(běn)的(de)革(gé)命(mìng)——传(chuán)统(tǒng)实(shí)验(yàn)室提供标准数据用于模型定标，智慧技术实现海量样本的快速筛查。”袁洪福认为，随着仪器小型化、多模态融合等技术的突破，光谱智慧检测将成为人工智能时代物质属性感知的核心基础设施，为工业升级、民生改善和科技创新开辟广阔空间。

现代光谱分析技术：赋能千行百业的智能感知引擎

讲座中，中国石化石油化工科学研究院教授级高工、中国仪器仪表学会科普委副主任委员褚小立以“点亮我们生活的现代光谱分析技术”为主题，深入解读了以近红外光谱为代表的现代过程分析技术如何突破传统分析局限，通过数据驱动建(jiàn)模(mó)与(yǔ)多(duō)场(chǎng)景(jǐng)融(róng)合(hé)，成(chéng)为(wèi)支(zhī)撑(chēng)工(gōng)业(yè)智(zhì)能化、农业精准化(huà)、生(shēng)活(huó)便(biàn)捷(jié)化(huà)的(de)核(hé)心(xīn)技(jì)术(shù)力(lì)量(liàng)。

褚(chǔ)小(xiǎo)立(lì)介(jiè)绍(shào)，光(guāng)谱(pǔ)分(fēn)析(xī)技(jì)术(shù)从(cóng)上(shàng)世(shì)纪(jì)70年(nián)代(dài)开(kāi)始(shǐ)，已(yǐ)经(jīng)经(jīng)历(lì)了(le)四(sì)个(gè)范(fàn)式(shì)的(de)转(zhuǎn)变(biàn)。传(chuán)统(tǒng)光(guāng)谱(pǔ)分析依赖“纯净样品+特征峰”的朗伯比尔定律，在面对谷物、油品、土壤等含成千上万种组分的复杂混合体系时，因光谱重叠导致特征信号提取困难，难以满足快速检测需求。现代光谱分析技术则通过“化学计量学+人工智能”实现范式革新，以实际样本为基础构建数据驱动模型，将光谱信号转化为物质属性的定量关联。例如，针对烟草、茶叶等复杂样品，无需分离组分即可通过海量数据训练模型，快速解析其中尼古丁、氨基酸等成分含量，使光谱技术从单一指标检测升级为复杂体系的全域分析。

在应用实践中，现代光谱分析技术展现出三大核心优势：现场快速分析，依托便携式设备实现“即测即得”，如手持近红外仪可在果园实时检测橄榄果成熟度、大豆收购中秒级测定蛋白质含量，助力农民精准判断(duàn)采摘(zhāi)时(shí)机(jī)与(yǔ)作(zuò)物(wù)品(pǐn)质(zhì)。实(shí)验(yàn)室(shì)高(gāo)通(tōng)量(liàng)分析，区别于传统光谱分析，能够实现无损测量，不破坏样品的同时大大提高了分析的效率。如通过自动化转盘、光谱数据库整合，将原油全馏分指标检测周期从传统的30天压缩至5分钟，为石化行业快速制定生产方案提供数据支撑。工业在线分析则深度融入流程控制。如在油品调和场景中，通过在线光谱仪实时监测各组分性质，结合智能算法优化混兑比例，既确保产品符合国家标准，又最大化降低生产成本，相关技术已在国内炼油企业实现规模化应用，显著提升生产效率与经济效益。

谈及未来技术发展，褚小立表示，一是小型化与便携化是重要方向。随着微型光谱仪成本降至百元级，未来可集成至手机、可穿戴设备，实现土壤肥力、食品成分的日常化快速检测。二是多模态融合成为突破复杂场景的关键。如近红外与X射线荧光光谱结合检测煤炭热值，通过元素信息与分子键信号的协同，将预测精度提升30%以上。三是跨领域数据整合潜力巨大。通过融合光谱数据与文本、图像、视频等多源信息（如红酒品鉴的用户反馈与光谱信号结合），可构建更精准的品质评价模型，推动技术从工业生产向消费端渗透。

“21世纪的科技竞赛，某种程度上是仪器精度的竞赛。”正如讲座主持人、北京航空航天大学教务部部长、中国仪器仪表学会理事钱政所言，从星际探测到一日三餐，现代光谱技术正以“无声”的方式重塑世界。或许(xǔ)不(bù)久(jiǔ)后(hòu)，我(wǒ)们(men)手(shǒu)中(zhōng)的手机就能成为“便携实验室”，让科学真正“看得见、摸得着”。