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。

  破解这一难题的关键在于建立高效的智慧检测体系。近红外光谱技术犹如“超级扫描仪”，通过整合光谱采集、数据处理与智能建模，可在3秒内同步检测百余种指标，从根本上颠覆了传统检测的“耗时耗力”模式。北京化工大学教授、中国仪器仪表学会理事袁洪福就此做了详细介绍。

  【内容要点总结】

  一、人工智能时代对物质属性数字化的需求

  1. 人工智能的流程：信息采集-信息处理-决策-自动执行

  2. 数字化必要性：物质属性数字化是工业、医疗、食品等领域的基础需求（如油品成分、血液指标、营养成分）。

  3. 传统检测存在局限：

  周期长：单一样本需检测数十至上百种指标，耗时数天至数周。

  成本高：依赖多种精密仪器，设备昂贵。

  效率低：无法满足人工智能对实时数据的需求。

  场景举例

  医疗：血液多指标检测（如免疫、生化分析）。

  石化：汽油/柴油30+项指标（闪点、芳烃含量等）。

  食品：水分、蛋白质、氨基酸等成分检测。

  二、光谱检测技术的原理

  1.光谱的本质

  光是电磁波，由不同能量的光子组成；光谱是复合光经色散后按波长/能量排列的谱系。

  2.光谱如何反映物质属性？

  分子指纹理论：物质由化学键/基团构成，不同基团吸收特定能量的光子（共振吸收）。

  吸收峰位置与强度形成唯一性光谱指纹。

  检测依据：光谱信号与物质组成存在定量关系。

  3.技术难点与解决方案

  复杂样本中多组分光谱重叠，无法直接定量。

  采用信号分离技术（如化学计量学算法），从混合光谱中提取目标组分信号。

  三、光谱智慧检测的应用

  1.工业检测

  油品分析：红外光谱仪1次检测35项指标，耗时较传统方法大大减少。

  在线监测：管道输送中实时检测油品指标及混油比例分析。

  2.农业与食品

  饲料检测：便携设备快速测定16种氨基酸、粗蛋白等60项指标。

  活体样本分析：在线监测桑蚕丝成分、饲料颗粒水分及发热量。

  3.其他领域

  纺织面料成分识别（棉、涤纶定量分析）。

  加油站手持设备现场检测油品质量。

（图片由AI生成）

  四、光谱智慧检测实验室的特点与未来

  1.技术优势

  适用性广：液体/固体/气体、透明/不透明、静止/流动样本均可检测。

  高效低成本：单次检测替代数十项传统实验。

  多场景覆盖：实验室、工业现场、家庭均可部署。

  2.未来实验室

  云平台协同：云端统一校准设备，建立光谱属性函数库；传统实验室提供标准数据，智慧设备执行快速检测。

  颠覆性变革：解决物质属性数字化难题，为人工智能提供实时数据支撑；推动检测从“事后化验”向“即时感知”转变。

 

　　科普中国直播服务团队对本次讲座进行了全程直播。更多详细信息，可点击下方链接观看回放。

　　点击回看科普中国直播｜走进近红外光谱技术的奇妙世界（http://a-h5-live.neamco.com/cloud/h5/1741941837566180）

　　【专家简介】

　　袁洪福，北京化工大学教授、博士生导师，兼任中国科协及中国仪器仪表学会化学-光谱分析领域首席科学传播专家、中国仪器仪表学会理事、中国仪器仪表学会科普工作委员会委员、中国仪器仪表学会近红外光谱分会理事长，全国仪器分析测试标准化技术委员会（SAC/TC481）委员，中国分析测试协会标准化委员，《光谱与光谱分析》编委，亚洲近红外光谱学会国家代表等学术职务。

　　长期从事现代过程分析技术研究，发表科技论文逾百篇和多部著作包括《现代近红外光谱分析技术》《近红外光谱仪器》《食品工业过程分析技术》等。组织制定了GB/T29858-2013《分子光谱多元校正定量分析通则》和GB《近红外光谱定性分析通则》等国家标准。主持研究开发的物质性质全息照相技术成功地用于石化，农业，电力，制药，食品，纺织等领域。

 

  制作：肖春芳 程丽华（实习）