2025年9月11日、実験室数智化フォーラム及び2025益谷フォーラムが北京中国国際展覧センター（順義館）で開催された。今回のフォーラムは中国分析試験協会が主催し、中国検査検査検査学会試験装備分会、中国検査検査検査学会情報と知能化工作委員会、中国出入国検査検疫協会実験室設備分会、北京益谷検査科学研究院が主催し、中国科学技術協会科学技術者の家、計器情報網、食品パートナー網、ナツメグ享学術、AEIC学術交流センターの支持を受け、同時に特に国家市場監督管理総局技術革新センター（分析計器と装備試験評価）と北京普遍分析汎用計器有限責任会社の尽力に感謝した。

フォーラム「智啓未来、AIは新しい生態を与える」をテーマに、グローバルな知恵を結集し、協同革新を促進するハイエンドコミュニケーションプラットフォームの構築に取り組んでいます。会議に出席したゲストは実験室の知能化のアップグレードとデジタル化のモデルチェンジに焦点を当て、人工知能、ビッグデータ、モノのインターネットなどの最先端技術の実験室の研究開発、検査、管理及びサービスにおける深い融合を深く検討し、効率の向上とモデルの革新を推進した。

大会は近くを引きつけた200ビット政府機関、科学研究院及び計器企業の専門家が現場に参加した。オンラインで計器情報網のビデオ番号を通じて行われた同時生中継も大きな反響を呼び、視聴者数3万近く。

会議の現場

清華大学正高級エンジニアのケイ志氏が開幕式を主宰

ゲスト挨拶

中国分析テスト協会の田禾副理事長が挨拶

中国検査・測定学会常務副会長生飛挨拶

生態環境部情報センター元副主任、正高級エンジニア

中国環境保護産業協会社会化モニタリングサービス・運営専門委員会主任委員楊子江氏が挨拶

中国出入国検査検疫協会の段小紅事務総長が挨拶

挨拶ゲストはフォーラムの開幕に熱烈な祝賀の意を表し、今回のフォーラムをきっかけに、手を携えて人工知能エネルギー賦能実験室の新しい生態を推進し、デジタル知恵で共に科学技術の未来を切り開くよう呼びかけた。

大会レポート

その後、中国計量科学研究院研究員の方向、北京市科学技術研究院分析テスト研究所副所長の高峡、中国合格評定国家認可センター処長の史新波、清華大学正高級エンジニアのケイ志、中国計量科学研究院研究員の張慶合などの重量ポンド級ゲストが大会テーマ報告を行った。核心議題はAI駆動の知能実験設計、自動化とロボット応用、データ駆動の研究開発決定、知恵実験室建設基準と安全、及びAI賦能の検査認証新業態を含む。同時に、AIがどのように分野を超えた協同を促進し、実験室の新しい生態を促進するかに注目している。

中国検査・測定学会常務副会長の生飛氏が大会報告を主宰

中国計量科学研究院研究員の方向

報告テーマ：「人工知能エネルギー賦能質量分析技術」

方向報告書では、質量スペクトルビッグデータとビッグモデルの深い融合は、科学パラダイムの知能変革をリードし、生命の健康と最前線の計量発展を推進する重要なエンジンになると指摘した。彼は、国家の重要な需要に焦点を当て、核心技術を突破し、研究開発の考え方を再構築し、質量分析技術強国の新しい生態を共同で構築しなければならないと強調した。

北京市科学技術研究院分析テスト研究所（北京市理化分析テストセンター）副所長高峡

報告テーマ：『標準デジタル化とデジタル化分析テスト』

高峡ダムは、デジタル化分析テストは標準的なデジタル化を基礎にしなければならないと提案した。彼女のシステムは国内外の標準デジタル化の研究進展を紹介し、プラスチック業界と分析テスト分野の具体的な実践を重点的に述べ、同時に北科学院のデータ専門区とデジタル取引プラットフォームの建設成果を分かち合った。

中国合格評定国家認可センター処長史新波

報告テーマ：『認可領域の数智化研究と応用』

史新波氏はCNASレビューにおける人工知能の実際の応用を紹介し、未来を展望して人工知能関連認可制度をさらに健全化し、AI技術を通じて認可プロセスを最適化し、サービス効率と品質を向上させ、手を携えて業界の質の高い発展を支援する。

清華大学正高級エンジニアケイ志

報告テーマ：『数智化Inspur：検査測定と光学機器の革新の道』

ケイ志は検査測定及びスペクトル計器における数智化の現実的な需要と重要な役割を深く検討し、そしてどのように数智技術を用いてこの分野が直面している痛い点と難点の問題を解決するかを分析した。

午後のフォーラムは北京化学工業大学の李紅梅教授（左）と中国税関科学技術研究センターの正高級エンジニア劉シン氏（右）

大会報告を主宰する

中国計量科学研究院化学所研究員張慶合

報告テーマ：『クロマトグラフィー―高分解質量分析法非標的分析の数智化：需要と挑戦』

クロマトグラフィー-高分解能質量分析非標的分析は未知化合物構造の鑑別、サンプル分類、未知物の定量分析において巨大な応用の将来性を持っている。しかし、データ情報量が多いため、デジタル化は新たな課題に直面している。クロマトグラフィー-質量スペクトル情報データベース評価、スペクトルビッグデータ情報前処理、保存時間予測、化合物分類、未知物含有量予測などの各種モデル、保存時間と質量軸オフセット較正、回収率較正などのアルゴリズムに関連し、その数智化需要、研究関連のアルゴリズムモデルを明確にし、切実な需要を持っている。

中科雲計算研究院院長季統凱

報告テーマ：「工業品質検査AI垂類大モデルの構築と応用」

工業生産において、伝統的な人工品質検査方法はずっと精度が限られており、速度不足と誤審が頻発するなど多くの制限が存在している。これらの課題に直面して、AI大モデルの応用は工業品質検査に新しいソリューションをもたらした。季統凱氏は産業におけるAI大モデルの応用を紹介し、製品の設計と開発、生産過程の最適化、品質制御と故障予測、アフターサービス及びサプライチェーン管理など多くの段階をカバーした。

上海広利特艾斯科技有限公司

首席知能技術官孟文韜

報告テーマ：『AIエージェントの技術的突破と産業の着地』

孟文韜はAIエージェントの基礎概念と技術図景を述べ、その定義、核心能力、異なるタイプ、重要な技術突破及び現在の産業現状を含む。その後、彼は検査・測定業界の知能化遷移に焦点を当て、技術融合、エッジ計算、多モード相互作用など変革を駆動する核心的な力を検討し、さらにこの分野の市場チャンス、規模予測、新興ビジネスモデル及び潜在的なソリューションを分析した。

中国税関科学技術研究センター正高級エンジニア劉鑫

報告テーマ：「食品安全検査自動化実験室建設の初期調査」

自動化実験室は現代化実験室の発展方向であり、海科センターは多品種、小ロット、多標準技術需要を研究開発目標とし、知能食品サンプルの理化前処理ワークステーションシステムを設計し、このシステムは実験室の知能化の発展方向を探索し、モノのインターネット、人工知能などの各種の新型生産ツールを用い、新品質の生産力を解放し、発展させ、食品安全検査の自動化のショートボードを補完し、伝統的な検査実験室に対して全面的なアップグレードとリスクを解消する探索的な解決方案である。劉シン氏はこの自動化前処理システムを詳しく述べ、自動化、インテリジェント化実験室の建設で直面した問題と挑戦を検討した。

清華大学助教授特別研究員盧志

報告テーマ：「超高速高忠実メソスコピック生体顕微鏡技術と応用」

光場イメージングは光学収集と計算再構築を結合した新しいイメージング知覚方式として、その優れた高次元イメージング能力で人類が物理世界を観測する技術ルートを開拓した。科学的観測による情報取得ニーズの高まりに伴い、伝統的な光場再構築方法は再構築の質と速度にボトルネックを達成した。これらの問題に対して、盧志は重点的に物理駆動の光場高解像度感知と再建方法に対して探索を行い、伝統的な深さ学習方法のペアデータへの深刻な依存を突破し、自己監督の高解像度三次元再建を実現した。

中国農業科学院研究員曹振

報告テーマ：「食用農産物AI知能迅速検査技術研究及び産業応用」

食品安全検査の分野では、従来の検査方式には効率的なボトルネックが存在してきた。人工知能技術の発展に伴い、AI迅速検査設備は正確で高効率な食品安全検査を実現するために突破をもたらした。曹振氏は共有中にAI知能快速検査技術の応用要点を紹介し、この技術の検査効率と正確性の向上における核心的優位性を深く分析し、知能化監督管理に確実で実行可能な実施経路を提供した。

中国農業大学教授張リード

報告テーマ：「AI賦能野菜霜カビ菌の侵染メカニズム解析」

本研究は多源データ収集と尺度横断、多モード情報融合技術に基づいて、人工知能を利用して野菜霜カビ菌感染構造の定性特徴、形態特徴の定量抽出、感染程度の定量評価及び病原機序の深い解析を実現した。重点としては、機械視覚と植物病理学に基づく侵襲構造形態検出と行動解析モデルを構築し、侵襲過程における病原菌形態と行動特徴の定量化方法を系統的に探索し、その動態進化規則を明らかにし、それによって霜カビ病原菌の侵襲と病原メカニズムを深く解析することを含む。

北京普析通用計器有限責任公司

IoT製品発展センターディレクター郭春濤

報告テーマ：「機器データ標準化に基づくオープンな相互接続スマート実験室の建設と応用モデル」

科学機器業界が自動化、デジタル化、インテリジェント化に拍車をかけている今日、「デジタル化」は産業のグレードアップを推進する核心エンジンとなっている。普遍分析は「智造のアップグレード」を方向とし、伝統的な分析機器と実験室数智化プラットフォームの深い融合の実現に力を入れている。長期以来、実験室のデジタル化の転換はデータ相互接続のボトルネックに直面し、インタフェースとプロトコルが統一されていないため、異なるブランドと年代の設備の協同困難を招き、データ価値の放出を制約してきた。この痛い点に対して、標準化された数智プラットフォームであるDLabsシステムを自主的に研究開発し、実験室の効率が著しく向上し、誤り率が大幅に低下し、訓練周期の短縮及び管理報告書の自動生成などの多重効果を実現した。現在、DLabsは食品、環境、医薬、新材料などの多くの分野に成功し、多くのトップ科学研究機関にサービスを提供している。

まとめ

人工知能技術は実験室の各段階を深刻に変革しており、質量分析、クロマトグラフィー、光学機器及び食品安全などの分野で、AIと数智技術の深い融合を通じて、機器の相互接続、データの相互接続と知識の共有を推進し、実験室の革新能力、運営効率とサービスレベルを全面的に向上させ、検査・認証の新業態を誕生させている。今回のフォーラムは国内外のトップクラスの科学研究機関、大学及び企業の専門家、学者を集め、最先端の成果と実践経験を分かち合い、各方面の深い交流、共通認識の凝集、協力を促進し、共同で実験室の数智化の新しい未来に踏み出す。