从ChatGPT掀起的大模型浪潮，到DeepSeek带来的颠覆式创新，再到智能体(Agent)技术重塑人机协作模式，全球正经历一场由人工智能(AI)驱动的生产力革命，并正在快速走向产业落地。在这样的大趋势下，AI将给科学仪器行业，特别是光谱产业带来哪些影响或者变革?日前，仪器信息网特别采访到了无锡迅杰光远科技有限公司CTO兰树明，请其从仪器研发者的视角深度解析AI技术赋能下光谱仪器的研发迭代路径与应用落地趋势。

　　在科技浪潮奔涌向前的当下，人工智能(AI)与光谱产业的深度融合，已然成为科学仪器领域备受瞩目的焦点。围绕AI如何为光谱产业的未来发展赋能这一关键议题，兰树明进行了深入剖析。

　　光谱产业覆盖紫外、可见、近红外、中红外等多个光谱波段，各类分析仪器尽管功能各异，但本质上都遵循“测量光谱，然后转化结果”的流程，而算法正是实现这一转化的核心要素。兰树明谈到，传统 AI算法在光谱分析中发挥着重要作用，承担着将原始光谱数据转化为有效分析结果的任务。然而，随着AI技术的迭代升级，进入全新发展阶段的AI，不仅能够完成光谱数据的转化，还能让光谱分析结果发挥更大价值。比如，通过AI，光谱分析结果可助力客户开展二次决策，打通数据链条等。

　　兰树明进一步阐释道，从市场需求与客户诉求的角度来看，AI加持下，光谱技术变革的核心聚焦于效率提升与质量优化两大维度。其中，客户对于效率的需求，具体体现在两个关键层面：其一，期望光谱仪器从上线部署到输出可靠分析结果的周期尽可能缩短，同时确保数据质量稳定可靠;其二，希望通过AI技术降低对高技术专业人员的依赖，从而有效减轻用人成本负担。

　　回顾AI在光谱产业的发展历程，兰树明分析说，传统AI技术长期致力于提升仪器的准确性、重复性以及鲁棒性等性能指标，经过多年的研究与实践，已形成诸多成熟的应用方案。但这些传统AI方法更多是围绕仪器自身性能优化展开，在满足客户对效率的迫切需求方面存在一定局限性。随着 Deepseek、ChatGPT等大语言模型的涌现，人们对AI的认知得到极大拓展。相较于传统AI，“新 AI”在效率和质量提升上实现了新的突破，通过AI 技术可以简化光谱设备的操作流程、降低使用门槛，使普通人员也能够轻松驾驭光谱设备，快速获取准确的分析结果，真正实现光谱技术的普惠应用。

　　在人工智能与光谱产业深度融合的浪潮中，迅杰光远积极开展了一系列探索实践，围绕业务需求打造出独具特色的技术解决方案，为行业发展提供了新思路与新方向。

　　首先，迅杰光远为所有在研和在产产品后台配备了边缘计算能力，这一技术升级之后，仪器本体即可运算AI模型算法，实现小范围决策进而得到一些优化的结果，包括模型自动生成和自动优化、数据自动上传以及预防性维护提醒、报警等功能，在边缘端强化了仪器的计算能力。

　　其次，通过将大语言模型与人工经验结合，迅杰光远构建了算法库、数据库和知识库三位一体的专家系统。该系统相当于给客户提供了一个有经验的工程师作为AI助手，能够为客户提供多方面的智能支持，辅助其进行实施、校验、建模，并监测使用情况，大幅降低客户使用仪器的成本。

　　此外，针对大型集团用户和网络化管理场景的特殊需求，迅杰光远精心打造了从边缘端到云端的一体化系统解决方案。其中，边缘端负责简单模型的计算和生成;云端以私有云形式布局，汇总各边缘端数据。基于此，帮助用户训练与自身工艺场景绑定的专有大模型，在垂直领域为企业生产创造实实在在的价值。

　　在光谱技术发展的版图中，我国近红外光谱技术的发展态势备受关注。兰树明指出，当前我国近红外光谱技术已步入相对成熟的发展阶段。近红外光谱技术的无损快速分析、一次检测获取多个指标等优势，已在多个行业得到普遍应用及市场认可。

　　当然，他也提到，该技术仍面临一些挑战，如交付周期较长，客户对数据抗干扰特性方面的担心等。为应对这些问题，迅杰光远以技术创新为突破口，在算法优化、仪器升级及新采样装置研发等方面投入大量精力，构建了构建了涵盖MEMS光栅型、透射光栅高速采样型、傅里叶变换宽波段高精度型等多种技术平台的完善产品体系。基于此，迅杰光远可以依据客户对性价比、分析速度、精度等的不同需求，从产品货架中精确匹配适配产品，切实满足客户多样化的检测需求。

　　谈及未来发展，兰树明充满信心，其特别强调，“已往国产仪器相较于进口产品往往处于劣势的状态，但是在AI的加持下，国产仪器有了后发优势，AI对光谱行业一定会起到良性的推动作用!”

　　来源：仪器信息网