特别提示 微信机制调整，点击顶部"仪器信息网" → 右上方"…" → 设为 ★ 星标，否则很可能无法看到我 们的推送。 现代智能光谱分析技术——演进、体系构架、应用及展望 褚小立 陈瀑 许育鹏 李敬岩 刘丹 （中石化石油化工科学研究院有限公司，北京 100083 ） 摘要： 本文系统阐述了现代智能光谱分析技术的发展历程、技术体系、应用场景与未来展望。 该技术融合先进光学传感、化学计量学与人工智能，实现了对复杂样品快速、无损、精准的检 测，其核心特征包括多维度信息获取、自适应建模和全场景覆盖能力。文章回顾了该技术从近 红外光谱起步，历经化学计量学融合到深度学习赋能的演进过程，构建了涵盖光谱仪器、实验 技术、化学计量学与机器学习算法的完整技术体系，并详细介绍了样本选择、光谱预处理、特 征提取、多元校正、模式识别等关键方法。在应用层面，智能光谱技术已广泛应用于实验室高 通量分析、现场快速检测和工业在线监测，覆盖农业、医药、环境、石化等多个领域。文章最 后指出该技术在理论建模、可解释性、数据标准化等方面仍面临挑战，未来将朝着知识创造、 多技术融合、云原生平台和标准化方向演进，推动光谱分析从工具向智能决策系统转变。 1 ...

特别提示 微信机制调整，点击顶部"仪器信息网" → 右上方"…" → 设为 ★ 星标，否则很可能无法看到我 们的推送。 近 红 外 光 谱 （ NIR ） 是 近 年 来 发 展 较 为 迅 速 的 一 种 高 新 分 析 测 试 技 术，与传统分析技术相比，它具有众多优点，例如： 无损检测、分析 效率高、分析成本低、样品测量一般无需预处理等。 越来越多的科研 人员把它应用于项目研究。 但是近红外光谱分析技术要求必须同时具 备 多 个 条 件 ： 性 能 稳 定 的 近 红 外 光 谱 仪 、 功 能 齐 全 的 化 学 计 量 学 软 件、准确并适用范围足够宽的模型，真的是看起来容易，做起来难！ 以 下 这 份 通 关 宝 典 绝 对 能 帮 到 你 ！ 仪 课 通 特 邀 " 陆 婉 珍 近 红 外 光 谱 科 技 奖 " 的 获 得 者 —— 邵 学 广 老 师 ， 为 你 带 来 《 化 学 计 量 学 与 近 红 外光谱》课程；从基础知识开始，到算法、技术，让你全方位掌握 近红外光谱的原理及应用。 01 近红外光谱分析的"真面目" 近红外光谱分析是将近红外谱区（800-2500nm）的光谱测量技术、 ...

课程核心信息 - 课程为《化学计量学与近红外光谱》第二期训练营，旨在解决“理论难懂、编程难写、实操难落地”的痛点 [3] - 课程由南开大学邵学广教授亲授，其在化学计量学领域深耕多年，科研成果丰硕，教学经验丰富 [5] - 课程提供认证证书，由仪器信息网颁发，以助力学员的职业发展 [9][15] 课程结构与内容 - 课程设计体系化，分为基础篇、技术篇和算法篇 [7] - 基础篇涵盖化学计量学原理、近红外光谱基础和编程语言入门（MATLAB/Python） [7] - 技术篇涵盖模型建立全流程、变量选择、聚类判别和模型转移技术 [7] - 算法篇涵盖主成分分析、偏最小二乘回归、小波变换、神经网络和优化算法等前沿技术 [7] - 课程包含编程实战，提供MATLAB和Python代码案例，手把手教学员实现光谱数据处理、模型构建与优化 [8] 学员收益与技能提升 - 学员将掌握化学计量学核心算法与近红外光谱分析技术，能够独立完成复杂数据建模 [12] - 学员将熟练运用MATLAB和Python进行化学数据处理与可视化 [12] - 课程能为学术论文、实验设计提供方法论支持，提升科研效率 [12] - 课程适用于分析检测、制药、环保、食品化妆品、烟草等行业，可增强技术岗位竞争力 [12] 服务与学习支持 - 课程采用小班教学，严格控制招生人数，并提供班级群督学和班主任1V1服务 [3] - 提供专属学习平台，课程视频可随时点播，打破时间和空间限制 [12] - 提供学习进度跟踪服务，由班主任全程监督并定期沟通，确保学员按时完成学习任务 [12] - 设有线上答疑专区，保证学习连贯性 [12] - 建立专属学习社群，学员可分享心得、交流动态并拓展人脉资源 [13] - 营期结束后，学员在规定期限内可无限次回放课程视频，便于复习巩固 [14] 适用人群与市场定位 - 课程适用于化工、食品、医药、烟草等行业从事产品研发、质量控制、生产过程优化等工作的检测人员 [17] - 课程适用于化学、化工、食品科学、药学等专业的本科生和研究生 [17] - 课程适用于企业质量控制与生产管理人员 [17] 营销与推广策略 - 强调年底是“悄悄超越同龄人的黄金期”，鼓励利用碎片化时间系统学习，以便年后快速应用技能 [3] - 提出“年前学完，年后直接变现技能”的价值主张，承诺学员可节省1-2个月补基础的时间，更快出成果 [3] - 利用“小班名额告急”和“锁定当期特惠价”制造紧迫感，暗示年后课程将升级且价格上浮 [3][4]

行业活动与组织成立 - 中国分析测试协会化学计量学与人工智能专业委员会于2025年9月10日正式成立 并同步举办化学计量学与人工智能论坛[1][2] - 专业委员会成立大会由中南大学化学与化工学院院长卢红梅教授主持[3][8] - 中国分析测试协会副理事长刘成雁现场宣读了关于成立该专业委员会的批复[9][11] 专业委员会背景与目标 - 该专业委员会旨在推动化学计量学与人工智能的深度融合 促进学术交流、技术协同与创新应用[3] - 南开大学邵学广教授强调 在人工智能快速发展时代 我国急需成立相关组织促进化学计量学与人工智能领域发展[12][14] 专业委员会组成与筹备 - 专业委员会筹备工作自2024年启动 最终确定了117名委员候选人 覆盖28个省、直辖市、自治区的高校、科研院所和企业单位[15] - 委员候选人中包括正高级职称62人 副高级50人 形成多领域、多层次的专业团队[15] - 专业委员会Logo从50幅征集作品中投票产生 设计包含波谱中隐含的"AI"元素 象征化学计量学与人工智能的深度交叉融合[15] 技术融合与应用前景 - 化学计量学与人工智能构成相辅相成的双引擎 共同推动分析科学迈向智能化新纪元[2] - 该技术融合正推动仪器设计、智能制造、食药快检、过程控制、精准医疗、新污染物监测等方向实现突破性进展[2] - 技术融合为传统产业的数字化、智能化和现代化发展注入全新动力 成为驱动科研与产业创新的核心力量[2]

课程核心内容 - 南开大学邵学广教授亲授《化学计量学与近红外光谱实战特训营》，旨在帮助学员掌握前沿光谱分析技术并提升科研能力 [1] - 课程费用为999元，为期3个月系统训练，目标培养化学计量领域高端人才 [1] - 课程包含算法篇（主成分分析、偏最小二乘回归、小波变换、神经网络等）和实战篇（预处理、变量选择、聚类判别等）前沿技术 [3] 课程服务与支持 - 提供专属在线学习平台、学习进度跟踪、答疑解惑支持、学习社群交流等服务 [3] - 学员可获得课程回放复习和培训证书 [3] - 精选辅助学习书籍包邮赠送 [4] 学员构成 - 学员来自多个行业，包括食品药品检验检测中心、烟草研究院、化肥公司、高校师生、科技公司研发人员等 [4] - 代表性学员包括xx市食品药品检验检测中心主任、中国烟草总公司xx研究院主任、xx大学老师等 [4] 课程时间安排 - 报名时间为3月24日-4月23日，开营时间为4月23日-7月22日 [5] - 考试截止时间为7月22日前，证书发放时间为7月底前 [5] - 课程回看开放时间为7月23日-10月23日，直播答疑安排在8月 [5] 学习激励措施 - 设置每日学习打卡、班级群带学、学习标兵评选等互动环节 [6] - 学员可通过群内交流互动获取奖励 [6]