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2025年9月11日，實驗室數(shù)智化論壇暨2025益谷論壇在北京中國國際展覽中心（順義館）召開。本次論壇由中國分析測試協(xié)會主辦，中國檢驗檢測學會測試裝備分會、中國檢驗檢測學會信息與智能化工作委員會、中國出入境檢驗檢疫協(xié)會實驗室儀器設備分會、北京益谷檢測科學研究院承辦，中國科協(xié)科技工作者之家、儀器信息網(wǎng)、食品伙伴網(wǎng)、蔻享學術、AEIC學術交流中心支持，同時特別鳴謝國家市場監(jiān)督管理總局技術創(chuàng)新中心（分析儀器與裝備測試評價）和北京普析通用儀器有限責任公司的傾力相助。
論壇以“智啟未來，AI賦能新生態(tài)”為主題，致力于構(gòu)建一個匯聚全球智慧、促進協(xié)同創(chuàng)新的高端交流平臺。與會嘉賓聚焦實驗室智能化升級與數(shù)字化轉(zhuǎn)型，深入探討人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等前沿技術在實驗室研發(fā)、檢測、管理及服務中的深度融合，推動效率提升與模式創(chuàng)新。
大會吸引了近200位來自政府機構(gòu)、科研院所及儀器企業(yè)的專業(yè)人士現(xiàn)場參會。線上通過儀器信息網(wǎng)視頻號進行的同步直播亦引發(fā)熱烈反響，觀看人數(shù)近3萬。
會議現(xiàn)場
清華大學正高級工程師 邢志主持開幕式
中國分析測試協(xié)會副理事長 田禾致辭
中國檢驗檢測學會常務副會長 生飛致辭
生態(tài)環(huán)境部信息中心原副主任、正高級工程師
中國環(huán)境保護產(chǎn)業(yè)協(xié)會社會化監(jiān)測服務與運營專業(yè)委員會主任委員 楊子江致辭
中國出入境檢驗檢疫協(xié)會秘書長 段小紅致辭
致辭嘉賓對論壇的開幕表示熱烈祝賀，并呼吁以本屆論壇為契機，攜手推進人工智能賦能實驗室新生態(tài)，以數(shù)字智慧共同開創(chuàng)科技未來。
隨后，中國計量科學研究院研究員方向、北京市科學技術研究院分析測試研究所副所長高峽、中國合格評定國家認可中心處長史新波、清華大學正高級工程師邢志、中國計量科學研究院研究員張慶合等重磅級嘉賓作大會主題報告。核心議題涵蓋AI驅(qū)動的智能實驗設計、自動化與機器人應用、數(shù)據(jù)驅(qū)動的研發(fā)決策、智慧實驗室建設標準與安全，以及AI賦能的檢測認證新業(yè)態(tài)。同時關注AI如何促進跨領域協(xié)同，催生實驗室新生態(tài)。
中國檢驗檢測學會常務副會長 生飛主持大會報告
中國計量科學研究院研究員 方向
報告題目：《人工智能賦能質(zhì)譜技術》
方向在報告中指出，質(zhì)譜大數(shù)據(jù)與大模型的深度融合，將引領科學范式的智能變革，成為推動生命健康和前沿計量發(fā)展的重要引擎。他強調(diào)，應聚焦國家重大需求，突破核心技術，重構(gòu)研發(fā)思維，共同構(gòu)建質(zhì)譜技術強國的新生態(tài)。
北京市科學技術研究院分析測試研究所（北京市理化分析測試中心）副所長 高峽
報告題目：《標準數(shù)字化與數(shù)智化分析測試》
高峽提出，數(shù)智化分析測試必須以標準數(shù)字化為基礎。她系統(tǒng)介紹了國內(nèi)外標準數(shù)字化的研究進展，并重點闡述了塑料行業(yè)與分析測試領域的具體實踐，同時分享了北科院在數(shù)據(jù)專區(qū)與數(shù)字交易平臺方面的建設成果。
中國合格評定國家認可中心處長 史新波
報告題目：《認可領域數(shù)智化研究與應用》
史新波介紹了人工智能在CNAS評審中的實際應用，并展望未來將進一步健全人工智能相關認可制度，通過AI技術優(yōu)化認可流程、提升服務效率與質(zhì)量，攜手各方助推行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。
清華大學正高級工程師 邢志
報告題目：《數(shù)智化浪潮：檢驗檢測與光學儀器的革新之路》
邢志深入探討了數(shù)智化在檢驗檢測及光譜儀器中的現(xiàn)實需求與重要作用，并分析了如何借助數(shù)智技術解決該領域面臨的痛點與難點問題。
下午論壇由北京化工大學教授李紅梅（左）和中國海關科學技術研究中心正高級工程師劉鑫（右）
主持大會報告
中國計量科學研究院化學所研究員 張慶合
報告題目：《色譜—高分辨質(zhì)譜非靶向分析的數(shù)智化：需求與挑戰(zhàn)》
色譜-高分辨質(zhì)譜非靶向分析在未知化合物結(jié)構(gòu)鑒別、樣品分類、未知物的定量分析中具有巨大的應用前景。但因其數(shù)據(jù)信息量大，數(shù)智化面臨新挑戰(zhàn)。涉及色譜-質(zhì)譜信息數(shù)據(jù)庫評價，圖譜大數(shù)據(jù)信息預處理，保留時間預測、化合物分類、未知物含量預測等各種模型，保留時間與質(zhì)量軸偏移校準、回收率校準等算法，明確其數(shù)智化需求、研究相關的算法模型，具有迫切需求。
中科云計算研究院院長 季統(tǒng)凱
報告題目：《工業(yè)質(zhì)檢AI垂類大模型的構(gòu)建與應用》
在工業(yè)生產(chǎn)中，傳統(tǒng)的人工質(zhì)檢方法一直存在精度有限、速度不足和誤判頻發(fā)等諸多限制。面對這些挑戰(zhàn)，AI大模型的應用為工業(yè)質(zhì)檢帶來了全新的解決方案。季統(tǒng)凱介紹了AI大模型在工業(yè)中的應用，涵蓋產(chǎn)品設計與開發(fā)、生產(chǎn)過程優(yōu)化、質(zhì)量控制與故障預測、售后服務以及供應鏈管理等多個環(huán)節(jié)。
上海闊利特艾斯科技有限公司
首席智能技術官 孟文韜
報告題目：《AI 智能體的技術突破與產(chǎn)業(yè)落地》
孟文韜闡述了AI智能體的基礎概念與技術圖景，包括其定義、核心能力、不同類型、關鍵技術突破以及當前產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀。隨后，他聚焦于檢驗檢測行業(yè)的智能化躍遷，探討了技術融合、邊緣計算、多模態(tài)交互等驅(qū)動變革的核心力量，并進一步分析了該領域的市場機遇、規(guī)模預測、新興商業(yè)模式及潛在解決方案。
中國海關科學技術研究中心正高級工程師 劉鑫
報告題目：《食品安全檢測自動化實驗室建設初探》
自動化實驗室是現(xiàn)代化實驗室的發(fā)展方向，海科中心以多品種、小批量、多標準技術需求為研發(fā)目標，設計了智能食品樣品理化前處理工作站系統(tǒng)，該系統(tǒng)探索了實驗室智慧化的發(fā)展方向，是應用物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等各類新型生產(chǎn)工具，解放和發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，補齊食品安全檢測自動化短板，對傳統(tǒng)檢測實驗室進行全面升級和化解風險的探索性解決方案。劉鑫詳細講述了這套自動化前處理系統(tǒng)，并探討了建設自動化、智慧化實驗室中遇到的問題和挑戰(zhàn)。
清華大學助理教授特別研究員 盧志
報告題目：《超高速高保真介觀活體顯微技術與應用》
光場成像作為一種結(jié)合光學采集和計算重建的新型成像感知方式，以其出色的高維成像能力拓展了人類觀測物理世界的技術途徑。隨著科學觀測的信息獲取需求的不斷提升，傳統(tǒng)光場重建方法在重建質(zhì)量和速度上達到了瓶頸。針對這些問題，盧志著重對物理驅(qū)動的光場高分辨率感知和重建方法進行了探索，突破了傳統(tǒng)深度學習方法對配對數(shù)據(jù)的嚴重依賴，實現(xiàn)了自監(jiān)督的高分辨率三維重建。
中國農(nóng)業(yè)科學院研究員 曹振
報告題目：《食用農(nóng)產(chǎn)品AI智能快速檢測技術研究及產(chǎn)業(yè)應用》
在食品安全檢測領域，傳統(tǒng)檢測方式一直存在效率瓶頸。隨著人工智能技術的發(fā)展，AI快速檢測設備為實現(xiàn)精準、高效的食品安全檢測帶來了突破。曹振在分享中系統(tǒng)介紹了AI智能快速檢測技術的應用要點，深入分析了該技術在提升檢測效率與準確性方面的核心優(yōu)勢，并為智能化監(jiān)管提供了切實可行的實施路徑。
中國農(nóng)業(yè)大學教授 張領先
報告題目：《AI賦能蔬菜霜霉病菌侵染機理解析》
該研究基于多源數(shù)據(jù)采集與跨尺度、多模態(tài)信息融合技術，利用人工智能實現(xiàn)了對蔬菜霜霉病菌侵染結(jié)構(gòu)的定性表征、形態(tài)特征的定量提取、侵染程度的量化評估以及致病機理的深入解析。重點包括建立基于機器視覺和植物病理學的侵染結(jié)構(gòu)形態(tài)檢測與行為分析模型，系統(tǒng)探索侵染過程中病菌形態(tài)與行為特征的量化方法，揭示其動態(tài)演化規(guī)律，從而深入解析霜霉病菌的侵染與致病機制。
北京普析通用儀器有限責任公司
物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品發(fā)展中心總監(jiān) 郭春濤
報告題目：《基于儀器數(shù)據(jù)標準化的開放互聯(lián)智慧實驗室建設與應用示范》
在科學儀器行業(yè)加速邁向自動化、數(shù)字化與智能化的今天，“數(shù)智化”正成為推動產(chǎn)業(yè)升級的核心引擎。普析以“智造升級”為方向，致力于實現(xiàn)傳統(tǒng)分析儀器與實驗室數(shù)智化平臺的深度融合。長期以來，實驗室數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨數(shù)據(jù)互聯(lián)互通瓶頸，因接口與協(xié)議不統(tǒng)一，導致不同品牌和年代的設備協(xié)同困難，制約數(shù)據(jù)價值釋放。針對這一痛點，普析自主研發(fā)了標準化數(shù)智平臺——DLabs系統(tǒng)，實現(xiàn)了實驗室效率顯著提升、錯誤率大幅降低、培訓周期縮短及管理報表自動生成等多重效益。目前，DLabs已成功應用于食品、環(huán)境、醫(yī)藥、新材料等多項領域，服務多家頂尖科研機構(gòu)。
人工智能技術正深刻變革實驗室各環(huán)節(jié)，在質(zhì)譜、色譜、光學儀器及食品安全等領域，通過AI與數(shù)智技術的深度融合，推動儀器互聯(lián)、數(shù)據(jù)互通與知識共享，全面提升實驗室創(chuàng)新能力、運營效率與服務能級，催生檢測認證新業(yè)態(tài)。本次論壇匯聚國內(nèi)外頂尖科研機構(gòu)、高校及企業(yè)專家學者，分享前沿成果與實踐經(jīng)驗，促進各方深入交流、凝聚共識、攜手合作，共同邁向?qū)嶒炇覕?shù)智化新未來。
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