想象一下，3秒識別300多種中草藥真?zhèn)?、不拆快遞就能檢測包裹安全性，甚至未來星際探測器都能用它來分析外星土壤……這不是科幻小說，而是近紅外光譜技術正在創(chuàng)造的現(xiàn)實。

日前，在中國儀器儀表學會主辦的“智感世界·儀創(chuàng)未來”主題系列科普講座近紅外光譜技術應用專場中，兩位專家?guī)ьI廣大網(wǎng)友走進近紅外光譜技術的奇妙世界，揭秘它如何從實驗室走向田間地頭、工廠車間，甚至未來家庭。

近紅外光譜技術：顛覆傳統(tǒng)重構(gòu)物質(zhì)檢測模式

在人工智能與數(shù)字化深度融合的時代，物質(zhì)屬性的快速精準檢測成為產(chǎn)業(yè)升級與科技創(chuàng)新的關鍵。當前，無論是工業(yè)原料檢測、醫(yī)療診斷還是食品安全等領域，均面臨物質(zhì)屬性快速數(shù)字化的迫切需求。傳統(tǒng)檢測實驗室受限于檢測周期長、成本高、多指標并行檢測難等瓶頸，已無法滿足現(xiàn)代社會高效、精準的需求。

“傳統(tǒng)檢測依賴單一指標對應單一設備的‘一對一’模式，如醫(yī)療血液檢測需數(shù)十種儀器，石化油品檢測涉及30余項指標，導致檢測周期長達數(shù)天甚至一周，成本高昂且難以滿足智能化生產(chǎn)的即時決策需求?！北本┗ご髮W教授、中國儀器儀表學會理事袁洪福表示，破解這一難題的關鍵在于建立高效的智慧檢測體系。而近紅外光譜技術通過整合光譜采集、數(shù)據(jù)處理與智能建模，可在3秒內(nèi)同步檢測百余種指標，從根本上顛覆了傳統(tǒng)檢測的“耗時耗力”模式。

袁洪福介紹，近紅外光譜技術的核心原理在于解析“分子指紋”。物質(zhì)分子中的化學鍵如碳氫鍵、氧氫鍵在吸收特定能量的光子后會產(chǎn)生共振，形成獨特的光譜信號，如同人類指紋般具有唯一性。通過光譜儀采集這些信號，結(jié)合化學計量學算法，可構(gòu)建光譜與物質(zhì)屬性如成分、濃度、物理性質(zhì)等的定量關系模型。

例如，在石油煉化領域，光譜技術已實現(xiàn)在線監(jiān)測汽油辛烷值、柴油硫含量及混油比例，檢測精度達98%；在光伏產(chǎn)業(yè)中，3秒內(nèi)即可完成硅片雜質(zhì)成分分析，生產(chǎn)效率提升40%。

更值得關注的是，光譜智慧檢測技術正加速向民生領域滲透。比如，醫(yī)療領域已開發(fā)出手持式近紅外設備，實現(xiàn)血糖、血氧無創(chuàng)檢測；食品安全領域，通過奶粉蛋白質(zhì)含量快速檢測，將傳統(tǒng)2小時檢測流程壓縮至5分鐘。在農(nóng)業(yè)領域，便攜式光譜儀可實時診斷土壤肥力與作物病蟲害，指導精準施肥與種植。

展望未來，袁洪福描繪了光譜智慧檢測實驗室的三大特征。其一是檢測形態(tài)多元化，可覆蓋液體、固體、氣體，支持透明/不透明、均勻/非均勻樣品，能在高溫、高壓、移動狀態(tài)下實現(xiàn)檢測，適應工業(yè)生產(chǎn)、環(huán)境監(jiān)測等復雜場景；其二是空間場景泛在化，檢測設備從實驗室走向工業(yè)現(xiàn)場、物流節(jié)點、家庭場景，通過云平臺實現(xiàn)遠程定標與數(shù)據(jù)協(xié)同，構(gòu)建“分布式智慧檢測網(wǎng)絡”；其三是技術融合深度化，與人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)深度融合，形成“光譜采集-模型構(gòu)建-智能決策-自動執(zhí)行”閉環(huán)，為智能制造、精準醫(yī)療、智慧農(nóng)業(yè)等提供底層數(shù)據(jù)支撐。

“智慧檢測實驗室并非替代傳統(tǒng)實驗室，而是通過協(xié)同互補實現(xiàn)效率和成本的革命——傳統(tǒng)實驗室提供標準數(shù)據(jù)用于模型定標，智慧技術實現(xiàn)海量樣本的快速篩查?！痹楦ＵJ為，隨著儀器小型化、多模態(tài)融合等技術的突破，光譜智慧檢測將成為人工智能時代物質(zhì)屬性感知的核心基礎設施，為工業(yè)升級、民生改善和科技創(chuàng)新開辟廣闊空間。

現(xiàn)代光譜分析技術：賦能千行百業(yè)的智能感知引擎

講座中，中國石化石油化工科學研究院教授級高工、中國儀器儀表學會科普委副主任委員褚小立以“點亮我們生活的現(xiàn)代光譜分析技術”為主題，深入解讀了以近紅外光譜為代表的現(xiàn)代過程分析技術如何突破傳統(tǒng)分析局限，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動建模與多場景融合，成為支撐工業(yè)智能化、農(nóng)業(yè)精準化、生活便捷化的核心技術力量。

褚小立介紹，光譜分析技術從上世紀70年代開始，已經(jīng)經(jīng)歷了四個范式的轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)光譜分析依賴“純凈樣品+特征峰”的朗伯比爾定律，在面對谷物、油品、土壤等含成千上萬種組分的復雜混合體系時，因光譜重疊導致特征信號提取困難，難以滿足快速檢測需求?，F(xiàn)代光譜分析技術則通過“化學計量學+人工智能”實現(xiàn)范式革新，以實際樣本為基礎構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，將光譜信號轉(zhuǎn)化為物質(zhì)屬性的定量關聯(lián)。例如，針對煙草、茶葉等復雜樣品，無需分離組分即可通過海量數(shù)據(jù)訓練模型，快速解析其中尼古丁、氨基酸等成分含量，使光譜技術從單一指標檢測升級為復雜體系的全域分析。

在應用實踐中，現(xiàn)代光譜分析技術展現(xiàn)出三大核心優(yōu)勢：現(xiàn)場快速分析，依托便攜式設備實現(xiàn)“即測即得”，如手持近紅外儀可在果園實時檢測橄欖果成熟度、大豆收購中秒級測定蛋白質(zhì)含量，助力農(nóng)民精準判斷采摘時機與作物品質(zhì)。實驗室高通量分析，區(qū)別于傳統(tǒng)光譜分析，能夠?qū)崿F(xiàn)無損測量，不破壞樣品的同時大大提高了分析的效率。如通過自動化轉(zhuǎn)盤、光譜數(shù)據(jù)庫整合，將原油全餾分指標檢測周期從傳統(tǒng)的30天壓縮至5分鐘，為石化行業(yè)快速制定生產(chǎn)方案提供數(shù)據(jù)支撐。工業(yè)在線分析則深度融入流程控制。如在油品調(diào)和場景中，通過在線光譜儀實時監(jiān)測各組分性質(zhì)，結(jié)合智能算法優(yōu)化混兌比例，既確保產(chǎn)品符合國家標準，又最大化降低生產(chǎn)成本，相關技術已在國內(nèi)煉油企業(yè)實現(xiàn)規(guī)?；瘧?，顯著提升生產(chǎn)效率與經(jīng)濟效益。

談及未來技術發(fā)展，褚小立表示，一是小型化與便攜化是重要方向。隨著微型光譜儀成本降至百元級，未來可集成至手機、可穿戴設備，實現(xiàn)土壤肥力、食品成分的日?；焖贆z測。二是多模態(tài)融合成為突破復雜場景的關鍵。如近紅外與X射線熒光光譜結(jié)合檢測煤炭熱值，通過元素信息與分子鍵信號的協(xié)同，將預測精度提升30%以上。三是跨領域數(shù)據(jù)整合潛力巨大。通過融合光譜數(shù)據(jù)與文本、圖像、視頻等多源信息（如紅酒品鑒的用戶反饋與光譜信號結(jié)合），可構(gòu)建更精準的品質(zhì)評價模型，推動技術從工業(yè)生產(chǎn)向消費端滲透。

“21世紀的科技競賽，某種程度上是儀器精度的競賽。”正如講座主持人、北京航空航天大學教務部部長、中國儀器儀表學會理事錢政所言，從星際探測到一日三餐，現(xiàn)代光譜技術正以“無聲”的方式重塑世界?；蛟S不久后，我們手中的手機就能成為“便攜實驗室”，讓科學真正“看得見、摸得著”。