质谱技术发展趋势 - 质谱技术正朝着信息维度持续扩展、应用边界不断外延、系统智能化加速融合的方向发展，呈现出“基础研究牵引、应用场景反向驱动”的趋势 [3] 生命科学领域：需求升级与技术演进 - 生命科学组学研究焦点已从追求检测覆盖率的“测得多”，转向对结构信息深度、定量稳定性与机制解释能力的更高要求，即“测得准、解释得清” [4] - 这一需求正倒逼质谱技术向更高分离能力、更丰富碎裂信息以及更可靠的数据解析体系发展，为多组学整合研究奠定基础 [4] - 北京大学团队开发的基于硒同位素信号的实时靶向碎裂技术（ISO-star），可在单次质谱扫描中智能识别特征同位素并触发靶向碎裂，大幅提升低丰度功能肽段的捕获效率 [6] 人工智能（AI）驱动智能化变革 - AI是本届大会最具共识的代际特征变化方向，质谱正面临从“高性能仪器”向“智能化系统”转变的关键阶段 [5] - AI技术可提升数据解析效率、准确性和可靠性，并贯穿样品制备、上样分析、数据采集与解析等完整流程，推动形成更加智能化、自动化的组学研究范式 [5] - 未来组学“智能体”形态被描绘为从组织样品处理到质谱分析与数据解读，实现高度集成的一站式、无人化实验流程，类似“黑灯实验室”的模式正在加速成型 [5] - 复旦大学团队基于深度学习开发出DeepDIA等系列算法，实现了从谱图预测到肽段鉴定的高效率与高精度 [7] - 浙江大学研究员引入“谱图熵”概念，开发出Group-DIA、快速熵搜索算法等，实现了秒级检索数百万乃至数亿条谱图，速度较传统方法提升万倍以上 [7] - 厦门大学团队推出首个反向脂质组学LipidIN模型，实现了平台无依赖的反向脂质组学分析，在注释效率、结构解析和定量分析上实现了重要技术跨越 [7] 技术下沉赋能国家战略产业 - 质谱技术在食品安全、环境监测、公共安全等实际应用领域取得进展，并首次在新能源（锂电）这一国家战略性产业中设立专场展示其作用 [8] - 在锂电产业链中，质谱已深度嵌入电池材料组成、电解液与添加剂分析，到界面反应与失效机理解析等多个关键环节 [11] - 电化学质谱在锂电研究中的应用正从“方法探索”走向“稳定可复制”，并通过原位与准原位策略直接捕获关键反应信号，正从实验室研究工具迈向适配真实电池体系的工程化分析手段 [11] - 在质量控制层面，ICP-MS等质谱技术结合系统化样品前处理，已能在复杂基体条件下实现ppt级甚至亚ppt级检测，对提升电池一致性、可靠性与安全性具有直接意义 [11] - 质谱技术（如电化学质谱、SIMS、ICP-MS）同样适用于半导体、光伏太阳能等战略性新兴产业，为高纯材料的痕量杂质检测等核心需求提供不可或缺的技术支撑 [12]