ACAIC 2025大會報告亮點密集 AI賦能、國產化成創新關鍵詞

2025-11-11 11:44:29化工儀器網閱讀量：20060

　　2025年11月7日，由中國儀器儀表學會分析儀器分會主辦、西安交通大學承辦的第十屆中國分析儀器學術大會(ACAIC2025)在陜西西安斯瑞特國際大酒店正式開幕。本屆大會以“AI賦能創新轉型”為主題，匯聚了500余位來自全國各地的行業專家、學者和企業代表，共同探討分析儀器行業技術突破與產業發展新路徑。

　　11月7日上午，大會開幕并安排4場大會報告，報告期間頒布“朱良漪分析儀器創新獎”(AI驅動分析儀器革新第十屆中國分析儀器學術大會西安開幕)。下午，第十屆中國分析儀器學術大會(ACAIC 2025)延續 “AI 賦能創新轉型”主線，10位學界與產業界專家按既定議程依次登臺，從技術研發、產業布局、成果轉化等維度分享前沿洞見，勾勒分析儀器智能化與國產化發展藍圖。

報告人：西湖實驗室智能蛋白質組中心郭天南教授
報告題目：蛋白質組學最新進展及其對國產質譜研發的啟示

　　郭天南教授在報告中披露團隊核心成果：構建包含 10 億級蛋白多肽譜圖的 MassNet 大規模質譜數據集，基于此開發的質譜大模型顯著提升譜圖鑒定準確性與覆蓋度；創新應用組織膨脹技術，實現亞細胞級別空間蛋白質組學分析。臨床轉化層面，團隊完成基于低分辨質譜的 IGF1 檢測臨床驗證，證明質譜系統實用性。針對國產質譜研發，他提出六大啟示：重視標準化且“AI-ready” 的質譜大數據、突破樣本制備自動化瓶頸、借力 AI 實現空間蛋白質組突破、推動“蛋白質組錄像”落地、把握藥物研發臨床前顛覆機遇、創新蛋白質譜臨床轉化思路。

報告人：海能未來技術集團股份有限公司劉文玉總裁
報告題目：國際視野，中國創新：全球分析儀器產業演進與中國企業的高質量發展路徑

　　劉文玉指出分析儀器行業國際巨頭成功基石在于長期主義與專注深耕、技術創新與研發驅動、全球化布局與本土化戰略。隨后指出中國企業面臨的挑戰：產業鏈不完善、產品可靠性待提升、創新能力不足、品牌信任度低、技術差距明顯。同時，他也闡述了國內儀器的發展機遇：未來分析儀器市場發展空間巨大，中國每億人分析儀器占有份額與發達國家相比還有8-10倍的差距，未來國產品牌市場占比有望從當前15% 提升至 0%-50%。在國家政策扶持下，企業需雙軌推進國內市場深耕與國際化布局。

報告人：石磊副處長南京理工大學國有資產與實驗室管理處
報告題目：從“可用”到“好用”—國產分析儀器的應用示范實踐

　　石磊副處長介紹了2023 年江蘇省科技資源統籌中心在南京理工大學掛牌成立的 “國產科學儀器應用示范中心 (材料化學)”。該中心聚焦材料化學類國產儀器，通過多渠道搭建示范平臺、多舉措推動儀器實際應用、多環節參與自主研發，累計為數十款國產儀器提供性能驗證與迭代建議，有效助力國產儀器突破 “能用但不好用” 的瓶頸，形成可復制的應用示范模式。

報告人：深圳華大智造科技股份有限公司彭歡歡副總裁
報告題目：面向多模態大模型的科學儀器創新范式

　　彭歡歡在報告中提出，多組學技術通過系統性整合基因組、表觀組、轉錄組、蛋白質組及代謝組等多維度信息，深入解析生物分子間的復雜互作網絡，為全面理解生物系統帶來革命性的研究范式，正成為破解復雜生物系統奧秘的關鍵鑰匙。華大智造已實現從測序平臺到多組學工具平臺全覆蓋，推出的 DCSP 多組學工具可支撐基因組學、細胞組學、時空組學、蛋白組學前沿研究。此外，團隊創新的 “13311i” 模式，融合多組學與多模態數據，推動疾病干預從“被動治療”轉向“主動防控”，為精準醫學落地提供系統解決方案。

報告人：暨南大學/禾信儀器/教育部國轉中心周振教授
報告題目：全國高校高端科學儀器區域技術轉移轉化中心(粵港澳大灣區?廣州)的實踐路徑

　　周振教授介紹了全國高校高端科學儀器區域技術轉移轉化中心(粵港澳大灣區?廣州)了背景：由教育部批復成立(教科信函【2025】27 號)，獲省、市、區三級支持，定位為高端科學儀器成果轉移轉化中心、國家分析儀器產業共性技術平臺、高校技術轉移轉化先行示范基地及高端人才集聚地。同時，詳細闡述了中心運營機制、配套設施與服務內容，明確高校與企業參與合作的具體路徑，為儀器領域產學研協同轉化提供參考樣本。

報告人：南京大學化學化工學院龍億濤教授
報告題目：高分辨微弱電流分析儀器的極限跨越創新

　　龍億濤教授指出，解析生命活動電荷傳輸需捕捉納米尺度、微秒級的微弱電流信號，而同時實現 pA 級電流分辨率與 μs 級時間分辨率是行業難題。其團隊歷經十余年攻關，通過片上耦合、帶寬補償、智能數字采集等技術創新，打破高帶寬、低噪聲、高通量的三角制約，研制出世界信噪比最強的納米孔道微弱電流測量儀，突破國外技術封鎖，為生命科學研究提供關鍵檢測工具。

報告人：中山大學生物醫學工程學院霍新明副教授
報告題目：智能化小質譜：現場分析的精準化與自動化解決方案

　　霍新明副教授分享了團隊為小型離子阱質譜開發的全流程 AI 方案：數據處理層面，用經驗模態分解基線擬合算法提升數據穩定性；譜圖識別層面，借特征匹配機器學習與卷積神經網絡實現多目標物精準定性定量；信息挖掘層面，通過 U-Net 深度學習重構高分辨譜圖并注釋未知分子；自動化層面，結合強化學習打造自驅動質譜實驗室，實現血藥樣品全自動處理與分析?；粜旅鞅硎?，這些AI賦能的解決方案，為現場檢測領域提供了更加魯棒、簡單、精準的優化方案。

報告人：清華大學人工智能學院李欣陽助理教授
報告題目：人工智能賦能科學觀測，推動科學發現

　　李欣陽助理教授在報告中聚焦光學成像痛點——光子散粒噪聲限制成像分辨率、速度與精度。他介紹國際前沿的 AI 提升成像靈敏度技術，通過算法創新突破光子噪聲物理極限，闡述該技術在基礎科學研究中的應用實踐，為 AI 與光學成像交叉融合、推動科學觀測升級提供新思路。

報告人：中國科學院杭州醫學所史國華研究員
報告題目：在體眼視光學成像方法、模型與智能儀器

　　史國華研究員指出眼球的透明屈光特性使其成為光學在體應用的最佳窗口。他分享團隊在眼科光學成像方法上的突破，建立符合中國人生理屈光特性的光照模型，并成功開發世界唯一具備超廣角、單細胞分辨能力的眼科多模態智能成像儀器，為眼科疾病精準診斷與研究提供全新工具。

報告人：中國儀器儀表學會分析儀器分會方向主任委員
報告題目：AIforMS——質譜技術的全鏈條重塑

　　方向主任強調打好高端儀器國產化攻堅戰需實現“從能用到好用再到領先”。他提出 AI 時代儀器與數據體系建設是國家科技競爭核心，梳理在功能處理器設計、數據可信性保障、跨平臺應用等方面的創新進展，明確四大機遇：AI與高分辨質譜、合成生物學融合，2030 年實現高分辨質譜全面自主可控，AI 質譜診斷模型納入臨床指南，千億級參數質譜專用大模型重構范式；同時指出數據質控、算法可解釋性等挑戰。展望未來，AI 將推動質譜從“工具”升級為“科學發現引擎”，引領精密測量進入智能化時代。

　　據悉，本次大會將持續至11月8日，除大會報告外，11月8日還將設置九個專題論壇，涵蓋藥物研發與儀器創新、AI+質譜、熱分析與聯用儀器、科技基礎能力建設等核心議題。同時，11月7日至8日期間，大會同步舉辦儀器及部件展覽，集中展示新技術產品，為參會者提供技術交流與產業合作的線下平臺?；x器網作為大會合作媒體，將繼續帶來精彩的專題論壇報道，請持續關注。

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