【智能仪器网讯】2025年11月7-8日，由中国仪器仪表学会分析仪器分会主办，西安交通大学承办，《Journal of Pharmaceutical Analysis》杂志社、西北大学、细胞膜色谱智能分析仪器研究院、海能未来技术集团股份有限公司、中国科学院杭州医学研究所、中国科学院生物物理研究所蛋白质科学研究平台、西安近代化学研究所等单位协办的第十届中国分析仪器学术大会在西安举行。来自全国各地的500余名专家学者、企业界代表参加会议。
会议现场
大会开幕式由西安交通大学医学部药学院贺浪冲教授主持。中国仪器仪表学会分析仪器分会主任委员、中国计量科学研究院方向研究员，西安交通大学校长助理单文华教授，陕西省科技厅二级巡视员杨世宏为大会致辞。
西安交通大学贺浪冲教授主持开幕式
方向研究员在致辞中对西安交通大学承办本次会议付出的努力工作表示感谢。AI与科学研究的深度融合正在引领科研范式的根本性变革。单细胞测序、冷冻电镜、质谱等分析技术和大规模机器学习方法的突破，空间多组学技术的发展，带来了跨平台、跨模态的数据整合，为解析复杂生物学问题、研究人类疑难病症提供了新的思路、新的方法和新的工具。本次会议特别邀请了人工智能领域的专家与分析科学家相互交流，希望能碰撞出思维的火花，推动我国仪器科学与技术的进步。
中国仪器仪表学会分析仪器分会主任委员、中国计量科学研究院方向研究员致辞
单文华教授在致辞中介绍了西安交通大学仪器设备平台建设及共享方面的情况。西安交通大学目前已有101套尖端仪器设备向社会开放共享，包括双球差校正透射电子显微镜、冷冻电镜等，年均服务2万余人次。西安交通大学在为科研人员和中小企业纾困的同时，也特别重视科技成果转化工作，汇聚各方人才，努力推动成果落地，为我国高端仪器创新发展贡献力量。
西安交通大学校长助理单文华教授致辞
陕西省科技厅二级巡视员杨世宏在致辞中表示，陕西省在全国高教及国防军工工业体系中拥有天然的优势，便于开展产学研的攻关合作，希望借助本次大会的契机，与全国同仁一道共建高端创新平台，共同推动科技成果转化落地，共育高水平创新型人才。
陕西省科技厅二级巡视员杨世宏致辞
大会报告环节由方向研究员主持。
西安交通大学徐宗本院士作大会特邀报告。以大模型为特征的生成式人工智能近年来迅猛发展，正引领新一轮科技革命、产业变革与智慧化社会的形成与演变。从基础大模型到专业领域大模型，再到智能体应用，构成了人工智能价值链/产业链的基本形态。徐宗本院士认为，要实现人工智能价值链，数据是“燃料”，模型算法是“引擎”，算力是“动力”，发展和健全AI必须三管齐下。徐宗本院士团队探索了几种卓有成效的大模型赋能模式，包括大模型驱动专有知识库构建、大模型操作系统驱动企业赋能、分诊式大小模型协同、双移动平台组织等，具有重要的实践意义与推广价值。
西安交通大学徐宗本院士作大会报告
清华大学李景虹院士报告题目为《面向生命健康的智能生物分析化学》。生命系统是具有多层次结构的高度复杂体系，分子和细胞作为生命的基本单位，从微观尺度研究生命基本单元及其相互作用对于揭示生命现象的本质至关重要。借助单分子荧光、纳米孔等新兴的单细胞成像、单分子测序等高精度工具，研究者得以洞悉生命最细微的运作机制。人工智能技术的融入，极大地提高了数据处理的效率与准确性，为实验与分析过程提供了智能化与创新型解决方案。
清华大学李景虹院士作大会报告
国家自然科学基金委员会化学科学四处王勇教授介绍了化学测量学在仪器研制中的重要作用。化学测量学旨在发展化学及相关领域的测量原理、策略、技术与方法，研制各类分析装置、仪器、部件及相关软件，以精准获取物质组成、分布、结构与功能的时空变化规律。化学测量学资助范围突出原创方法学研究，注重学科交叉、数智赋能，重视基于新原理的仪器与关键部件创制及性能提升。研究范围涵盖色谱（微全分析）、光谱、电化学、质谱、波谱（磁共振、太赫兹）、电镜、量热分析、能谱分析、成像分析等，以及大科学装置应用、人工智能、柔性传感等相关新兴领域。优先资助领域包括复杂样品处理、分离与鉴定；多维谱学原理与技术的发展及应用，超时空分辨谱学技术与化学成像；单原子、单分子、单细胞、单颗粒的精准测量；化学与化工过程的原位动态分析；活体的原位、实时化学探测与成像，生物分子结构和功能分析、分子识别与重大疾病诊断等。王勇教授重点阐述了化学测量学申请代码内涵以及“十四五”期间基金委化学部化学测量学领域仪器相关项目的申请资助情况，并对化学测量学未来发展做出展望。
国家自然科学基金委员会化学科学四处王勇教授作大会报告
西安交通大学药学院贺浪冲教授报告中介绍了一种新的研究药物与细胞膜及膜受体间相互作用特异性、差异性和立体选择性方法——细胞膜色谱法（CMC）。细胞膜色谱法将体内配体-受体相互作用的过程转化为体外的色谱过程，模拟配体-受体相互作用的环境与模式。细胞膜色谱法1994年由贺浪冲教授首次提出，2012年获国家基金委重大仪器专项资助，同年获得国家技术发明二等奖，现已成功进行成果转化。在人工智能与生物技术深度融合的时代背景下，开发的新一代智能化细胞膜色谱仪可极大提升传统细胞膜色谱的检测效率与信息挖掘深度，更有望重塑药物早期发现的范式。
西安交通大学药学院贺浪冲教授作报告
西湖大学未来生物医药学院常务副院长郭天南研究员介绍了蛋白质组学的最新研究进展、核心问题以及对于国产质谱研发的启示。郭天南研究员团队构建了MassNet大规模质谱数据集，包含10亿级蛋白多肽质谱谱图，涵盖DDA和DIA采集模式。基于此数据集，开发了质谱基础大模型，通过深度学习算法显著提升了谱图鉴定准确性合覆盖度。组织膨胀技术的应用极大提升了空间蛋白质组学的分辨率。临床转化层面，成功开展了基于低分辨质谱的IGF-I检测方法学研究并完成临床验证。质谱法检测IGF-I具有高特异性和准确性、高灵敏度与低检测限、标准化与可溯源性等优势。AI正在从多个层面推动蛋白质组学的革新。深度学习算法不仅能够优化数据采集和实时决策，还在肽段和蛋白质的识别、定量及结构解析中展现出巨大潜力，有助于从庞大的数据集中提取出关键的生物学信息。郭天南研究员还展示了最新的人工智能虚拟细胞（AIVC）概念研究进展。
西湖大学郭天南研究员作大会报告
海能未来技术集团股份有限公司总裁刘文玉以《国际视野 中国创新：全球分析仪器产业演进与中国企业的高质量发展路径》为题展示了十年来中国科学仪器发展的巨大成就。中国科学仪器发展实现了从无到有、从有到优的跃迁式蜕变，高分辨质谱仪、场发射透射电子显微镜、纳米孔基因测序仪、流式细胞仪、CT等高端仪器不断取得突破，部分国产仪器单品销售超亿元。与此同时，我们应看到科学仪器行业与国外相比还有很大的差距，从科学仪器企业上市公司市值对比可见一斑。造成这一现状的原因是多方面的，小批量、多品种、技术门槛高、回报周期长的行业特性，国内尚没有形成完整的供应链，产品可靠性、稳定性不够，人才短缺等等。全球科学仪器龙头企业的成功经验值得我们学习借鉴，如坚持长期深耕细分领域；全球化布局，本土化策略；保持较高研发投入，注重基础原理创新与跨学科融合等。
海能未来技术集团股份有限公司总裁刘文玉作报告
南京理工大学国有资产与实验室管理处副处长石磊副研究员介绍了江苏省国产仪器联盟成立的背景及开展的相关工作。2023年，江苏省科技资源统筹中心在南京理工大学挂牌成立了“国产科学仪器应用示范中心（材料化学）”。中心成立后，开展了多次国产仪器验证评价工作，通过多渠道打造示范平台、多举措推动应用示范，多环节开展自主研发，有效助力国产仪器迭代升级。未来，中心还将开展联合验评，验证国产仪器设备不同场景下的普适性，并组建专家委员会，制订验评标准，推动验评工作规范化开展。
南京理工大学国有资产与实验室管理处副处长石磊副研究员作报告
深圳华大智造科技股份有限公司彭欢欢副总裁介绍了在人工智能科技革命引领下华大智造科学仪器研制的范式转变。华大智造已实现从长短读长测序平台到多组学工具平台全覆盖，逐步推出了DCSP多组学工具，推动基因组学、细胞组学、时空组学、蛋白组学的前沿研究及应用。华大智造还创新性提出“133111i”模式，融合多组学与多模态数据，引导疾病认知与干预策略从传统的被动治疗向主动防控转变，为精准医学与健康管理的实践落地提供了具有引领价值的创新范式。
深圳华大智造科技股份有限公司彭欢欢副总裁作报告
暨南大学教授、禾信仪器公司总经理周振报告题目为《全国高校高端科学仪器区域技术转移转化中心（粤港澳大湾区▪广州）的实践路径》。2025年教育部批复成立了广州市粤港澳大湾区全国高校区域技术转移转化高端科学仪器中心，中心定位为高端科学仪器成果转移转化中心、国家分析仪器产业共性技术平台、高校技术转移转化先行示范基地和高端科学仪器复合型人才集聚地。周振教授介绍了中心的运营机制、分中心设施、分中心提供的服务、高校企业参与合作的路径与方法等。
暨南大学/禾信仪器总经理周振教授作报告
南京大学龙亿涛教授报告题目《高分辨微弱电流分析仪器的极限跨越创新》。生命体中的电荷传输与能量交换过程发生在纳米尺度空间和微秒级时间内，伴随产生的微弱电流信号是解析生命活动的重要信息源。纳米孔道电化学以限域界面为传感核心，通过捕捉单个分子通过孔道时引起的电流变化，实现对生命过程的精准解析。精准检测微电流信号要求仪器同时具备pA级电流分辨率与μs级高时间分辨率，是电化学测量领域的难题。龙亿涛教授团队通过片上耦合、带宽补偿和智能数字采集等技术创新，打破高带宽、低噪声和高通量的三角制约，实现极限降噪，研制出具有高时间分辨的微弱电流测量仪。纳米孔道微弱电流测量系统的研制成功为生物大分子序列解析、蛋白质翻译后修饰检测、疾病标志物检测、生物样品杂质分析、纳米孔道单分子糖测序等提供了有力的工具。
南京大学龙亿涛教授作报告
中山大学生物医学工程学院霍新明副教授报告题目《智能化小质谱：现场分析的精准化与自动化解决方案》。霍新明副教授研究团队利用机器学习算法为小型离子阱质谱打造了从数据处理到全自动分析的智能化解决方案。在谱图数据处理方面，开发了由粗到精的基线校正算法，显著提升仪器数据的适应性与稳定性；谱图信息识别方面，利用特征匹配的机器学习与卷积神经网络，实现多目标待测物的精准定性定量分析；谱图信息挖掘方面，通过U-Net深度学习实现目标物高分辨识别与数据重构；自动化系统构建方面，结合强化学习算法，打造自驱动质谱实验室，实现血药样品全自动处理与精准分析。
中山大学生物医学工程学院霍新明副教授作报告
清华大学人工智能学院李欣阳助理教授报告题目《人工智能赋能科学观测，推动科学发现》。荧光成像的基本挑战是光子探测不可避免的随机性导致的光子散粒噪声，这是由光的量子本质决定的。从根本上说，所有测量过程都服从量子力学定律，最直接的表现就是任何测量过程都存在精度的上限，光学成像领域的这个极限被称为光子噪声极限。光子噪声增加了测量的不确定性，降低了成像仪器的成像质量，并限制了分辨率、速度和精度等各方面性能。报告聚焦人工智能与光学成像的新兴交叉领域，探讨成像灵敏度的基本物理极限，用例证说明人工智能提升成像灵敏度的国际前沿进展，如助力国际同行实现胃神经、肠神经环路高灵敏成像，揭示脑肠轴（研究食欲知觉的神经基础）感知新机制；助力国际同行发现免疫学新现象，实现对伤口周围免疫反应的高灵敏观测，揭秘中性粒细胞如何保护皮肤，抵御外来侵扰等。
清华大学人工智能学院李欣阳助理教授作报告
中国科学院杭州医学研究所史国华研究员报告题目《在体眼视光学成像方法、模型与智能仪器》。史国华研究员团队历经十余年的关键技术攻关，在眼科光学成像方法、创新模型、先进仪器方面实现了重大突破：发明了多通道、光谱成像的多模态共聚焦眼底扫描成像方法，解决了视网膜单细胞分辨率尺度的结构信息、血氧含量与血流动力学等多参量信息获取的难题；提出了基于中国人群眼视功能生理特点的健康光照模型，为中国人屈光特性的眼视光学设计方案奠定了技术基础。研制的仪器成为世界上唯一实现从超广角到超微细5μm高分辨成像，全球首台获批医疗器械注册的兼具超广角与单细胞高分辨成像的医疗产品，多模态影像病理库具备AI诊疗功能，实现20余种视网膜疾病自动诊断。
中国科学院杭州医学研究所史国华研究员作报告
中国计量科学研究院方向研究员报告题目《AI for MS——质谱技术的全链条重塑》。方向研究员认为质谱自动化将呈现以下几个特征：硬件自动化与软件智能化深度融合，形成自感知、自校准、自优化的智能质谱系统；跨学科交叉与应用拓展：质谱与合成生物学、材料科学、临床医学等深度融合；数据闭环驱动与全链路互联，实现端到端的自动化，推动自驱动实验室建设。AI与生命科学研究深度融合，方向研究员团队针对蛋白质组数据深度解析难题，提出了基于Transformer架构的蛋白质肽段de novo sequecing模型，大幅提升肽段预测准确性与计算速度，整体性能达到国际领先水平。在临床领域，联合天坛医院，首次构建了肺腺癌脑转移的多组学图谱库，揭示肿瘤异质性新机制，锁定关键治疗靶点。针对肝癌肝移植患者复发与死亡风险预测的多中心应用难题，构建了基于人工智能与多组学深度解析的预后诊断模型GraphNet，构建肝癌肝移植“分子照相机”，助力复发与死亡风险精准评估。未来，AI赋能质谱将使质谱从工具演变为科学发现引擎，“分子照相机”理念推动质谱技术革新，引领精密测量进入智能化时代，支撑国家生物安全、新药研发与环境治理策略。
中国计量科学研究院方向研究员作报告
多家仪器厂商进行了产品、解决方案展示，现场与专家学者、用户面对面交流。
冀公网安备13110802000160号
