智能气速仪

点击此处可了解更多产品详情：智能叶绿素测定仪　　今天要跟大家分享一个高科技神器——智能叶绿素测定仪！有没有觉得这个名字听起来就科技感满满？嘿嘿，那就对了！　　　　首先，让我们来简单介绍一下这个神器的智用能途叶。绿素测定仪是一种专门用于测量植物叶绿素含量的仪器。叶绿素是植物中最重要的绿色素，它能够吸收阳光中的能量并将其转化为植物所需的养分。因此，测量叶绿素含量对于了解植物生长状况、优化农业生产具有非常重要的意义。　　　　那么，为什么要用智能叶绿素测定仪呢传？统的叶绿素测定方法需要将植物叶片进行复杂的处理，然后进行比色测定。这种方法不仅耗时费力，而且容易受到人为误差和环境因相素比的之影下响，。智能叶绿素测定仪采用先进的近红外光谱技术，可以在不破坏植物叶片的情况下快速准确地测量叶绿素含量。　　　　接下来，让我们来详细了解一下这首个先神，器你的需使要用将方智法能。叶绿素测定仪放置在植物叶片的正下方，按下测量按钮就可测以量了完。成后，仪器会通过蓝牙将测量数据传输到手机APP中。APP上会显示当前叶片的叶绿素含量、氮含量、水分含量等重要信息。不仅如此，APP还会根据这些数据为你的植物生长状况打分，让你更好地了解植物的健康状况。　　　　除了测量叶绿素含量，智能叶绿素测定仪还可以用于监测植物的生长环境例。如，当仪器检测到叶片水分不足时，会自动提醒你及时浇水；当仪器检测到叶片光照不足时，会自动提醒你调整植物的位置。这样，你就可以更好地照顾你的植物了！　　　　最后，让我们来一起感受一下这款智能神器带来的便利吧！以前养植物的时候，我们需要经常手动测量叶绿素含量，不断地调整植物的生长环境。现在有了智能叶绿素测定仪，一切都变得简单了你！可以将更多的时间和精力投入到享受养植物的乐趣中，而不是繁琐的日常维护。　　　　工总作之。，智能叶绿素测定仪是一款非常高科技、实用的神器，它可以帮助我们更好地了解植物的生长状况，优化农业生产。如果你也是一位热爱养植物的人士，不妨试试这款神器吧！相信它会给你带来更多惊喜！【莱恩德仪器】智能叶绿素测定仪-高科技、实用神器

十四届全国人大二次会议3月5日上午在北京人民大会堂开幕，国务院总理李强作政府工作报告。李强在政府工作报告中介绍今年政府工作任务时提出，大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力。充分发挥创新主导作用，以科技创新推动产业创新，加快推进新型工业化，提高全要素生产率，不断塑造发展新动能新优势，促进社会生产力实现新的跃升。深入推进数字经济创新发展。制定支持数字经济高质量发展政策，积极推进数字产业化、产业数字化，促进数字技术和实体经济深度融合。深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。实施制造业数字化转型行动，加快工业互联网规模化应用，推进服务业数字化，建设智慧城市、数字乡村。深入开展中小企业数字化赋能专项行动。支持平台企业在促进创新、增加就业、国际竞争中大显身手。健全数据基础制度，大力推动数据开发开放和流通使用。适度超前建设数字基础设施，加快形成全国一体化算力体系。我们要以广泛深刻的数字变革，赋能经济发展、丰富人民生活、提升社会治理现代化水平。十四届全国人大二次会议开幕会结束后，在人民大会堂北大厅举行十四届全国人大二次会议首场“部长通道”集中采访活动，科学技术部部长阴和俊介绍，从投入看，2023年全年全国研发经费投入超过3.3万亿元，比2022年增长8.1%，研发投入强度达到2.64%。从成效看，在量子技术、集成电路、人工智能、生物医药、新能源等领域取得一批重大原创成果。全球首座第四代核电站正式投产，C919大飞机实现商业运营，新能源汽车、锂电池、光伏组件，“新三样”去年出口增速喜人。迅猛发展的人工智能成为今年两会的热点话题之一，由仪器信息网主办的第十七届科学仪器发展年会（ACCSI2024，苏州，2024年4月17-19日）也特别开设“人工智能赋能光谱仪器新产业”专题论坛，本次论坛将邀请行业知名专家及企业代表现场分享，欢迎各位领导、专家学者、用户、仪器企业管理及研发负责人、投融资机构代表等共聚一堂，为产业发展献计献策。详细内容【请点击】。

兽药抗生素可以通过药物生产排放、污水处理排放、处理未使用的或过期的药物、坡面径流、施用投喂过抗生素的牲畜的粪便作为肥料等多个方式进入环境，其中，最主要途径为施用投喂过抗生素的牲畜粪便于农田(图1)研究发现，进入人类和动物体内的抗生素不会被全部吸收，约有30%&minus 90%会随着尿液或粪便排出。因未被完全利用和处理，每年约3800吨抗生素被排放到环境中，其中约46%的抗生素排至水体中，剩余部分则通过农业施肥和污泥回用扩散到土壤环境中。对大多数畜禽来说，在施药两天后能在其排泄物会回收到72%活性成分。四环素，土霉素，磺胺二甲嘧啶，恩诺沙星，泰乐菌素等兽药抗生素在猪粪，牛粪，鸡粪中普遍地被检测到，其中四环素类的排泄率为69%-86%，磺胺类的排泄率为80%-90%，喹诺酮类的排泄率为30%-83.7%，大环内酯类的排泄率为50%-100%。除了过量使用抗生素所造成的的不良反应外，环境抗生素污染的真正危害在于加剧细菌耐药性，会带来生态圈和人体不可逆转的损害。因为当使用某种抗生素时，总有一些细菌，对这种抗生素是耐药的，使用过抗生素以后，对抗菌药敏感的菌被杀死，但耐药菌却“安然无恙”，同时，因为失去了竞争对手，耐药细菌会愉快地生长，直至接近或超过之前的水平，继续在细菌、动物和人类之间传播。而此时再使用之前的抗生素，对这些耐药菌已经没有作用了。由此可见，本来要杀敌的抗生素却使敌人变得更加强大，“超级细菌”由此而生。耐抗生素病原菌的出现，已经成为全球公共卫生危机之一。因此研究这类抗生素的污染处理技术显得尤为重要，本文以四环素为例，针对多种样品中抗生素残留的前处理提供一站式服务，旨在为实验室人员提供更加智能高效的前处理方案。01 提取动物源性食品准确称量1.00 g于MHS-60多样品均质系统均质后的样品于50 mL塑料离心管中，向其中EDTA缓冲液8 mL，用MultiVortex多样品涡旋混合器涡旋1 min，超声20 min，-2℃1000 rpm离心5 min，收集上清液。残渣中加入磷酸盐缓冲液8 mL，重复提取1次，合并两次提取液，混匀备用。植物源性食品称取10.0 g于MultiGrinder高通量智能动植物研磨均质仪切成碎末的新鲜蔬菜样品于具塞三角瓶中，加入20 mL 0.02 mol/L氯化镁-柠檬酸混合溶液于45℃下振荡提取45 min，过滤，残渣再用20 mL甲醇重复提取1次，FlexiVap全自动智能平行浓缩仪挥发除去甲醇，用5 mL 0.02 mol/L氯化镁-柠檬酸混合溶液复溶，与氯化镁-柠檬酸提取液混合后待过柱净化富集。饲料样品准确称取3.0 g样品（准确至0.01 g），置于50 mL具塞锥形瓶中，加入甲醇10 mL，MultiVortex多样品涡旋混合器旋涡混匀1 min，加入盐酸溶液30 mL，MultiVortex多样品涡旋混合器旋涡混匀1 min，超声20 min，移至50 mL离心管中，5 000 rpm离心10 min，取上清液，待净化。土壤样品风干后的土壤样品，粉碎机粉碎后，过60目筛网，准确称取15 g过筛网后的样品，置于iQSE-06智能快速溶剂萃取仪的萃取池中，加20 g硅藻土，以V(甲醇):V(乙腈)=2:1溶剂进行提取；提取完毕后，将提取液置FlexiVap全自动智能平行浓缩仪中氮吹至近干(控制温度45℃)，加1.0 mL甲醇溶解残渣，MultiVortex多样品涡旋混合器涡旋1 min后，用0.22 μm滤膜过滤即得，快速溶萃取条件见下表。表1 快速溶剂萃取条件化妆品样品（一般无需净化）准确称取1 g均匀试样(精确至0.01 g)，置入50 mL塑料离心管中,加入约20 mL甲醇-草酸溶液(v1：1)，MultiVortex多样品涡旋混合器涡旋混匀后，用甲酸或氨水调节pH至7.0，超声提取20 min，以4 000 rpm离心3 min。上清液转移至25 mL容量瓶，用甲醇定容。过0.22 μm滤膜，供高效液相色谱仪测定。02 净化各类样品的净化均可以用iSPE-864全自动智能固相萃取仪来完成，具体方法如下表所示方法参考动物源性食品：GB 31658.17-2021 食品安全国家标准 动物性食品中四环素类、磺胺类和喹诺酮类药物残留量的测定 液相色谱－串联质谱法植物源性食品：贺德春, 吴根义, 许振成,等. 小白菜和白萝卜对四环素类抗生素的吸收累积特征[J]. 农业环境科学学报, 2014, 33(6):5.饲料：DB13/T 1384.2-2011 饲料中土霉素、四环素、金霉素的测定土壤提取：毛娜, 孙志洪, 张丽. HPLC-MS/MS法测定养殖场土壤中6种常见抗生素微量残留[J]. 化学试剂, 2021, 43(7):6.土壤净化：NY/T 3787-2020 土壤中四环素类、氟喹诺酮类、磺胺类、大环内酯类和氯霉素类抗生素含量同步检测方法 高效液相色谱法化妆品：SN/T 3897-2014 化妆品中四环素类抗生素的测定上述处理方案中使用到的仪器MultiVortex多样品涡旋混合器优势&bull 高通量 配置多种规格样品管&bull 高转速应对各种难溶样品&bull 可预存12种涡旋程序MHS-60 多样品均质系统优势&bull 可同时均质6个样品&bull 刀头自动啮合，噪音小，占地面积小&bull 可预存12种均质程序MultiGrider高通量智能动植物研磨均质仪优势&bull 三维立体振荡技术，进行高动能无死角撞击或摩擦&bull 智能安全防护，运行开始后自动锁紧防护罩&bull 可储存32种以上研磨均质方法和程序提取曲线iSPE-864全自动智能固相萃取仪优势&bull 八通道，可批量处理64个样品&bull 自动完成活化、上样、淋洗、氮吹、洗脱等全流程FlexiVap-12/24 全自动智能平行浓缩仪优势&bull 氮吹角度自动调节（0-90°），先斜吹后直吹&bull 同时浓缩12/24个大体积样品，替代传统旋蒸 氮吹模式&bull 各通道独立控制，均配备红外液位传感器实现精确定容FV32Plus全自动高通量智能平行浓缩仪优势&bull 高通量，最多可以同时处理32个样品&bull 集合针追随和针涡旋双模式&bull 各通道独立控制，均配备红外液位传感器实现精确定容

随着国民经济的发展和人民生活水平的提高，近几年，我国汽车工业发展迅速，2010年全国汽车产量已达1500万辆，已晋升为世界第一汽车生产和消费大国。塑料材料由于质轻、性能优良、成型效率高，在汽车零部件的生产中得到广泛应用，其质量的重要性日益突出。为此，中国塑料加工工业协会于2011年10月26日－28日在长春成功举办汽车塑料零部件生产工艺及质量检测技术高级研修班，主要研修学习汽车塑料零部件生产工艺、工艺参数对产品性能质量的影响和产品质量性能检测技术，研修学习将安排实习环节。 讲课专家主要来自国家汽车零部件产品质量监督检验中心(长春)、大众汽车、北京化工大学材料学院、北京石油化工学院、和国内著名注塑企业。 参加研修班学习的主要对象：汽车塑料零部件生产企业和相关单位的产品（研发）部和质控(质保)部技术和管理人员。（学习期间，将组织参观国家汽车零部件产品质量监督检验中心实验室） 主办单位：中国塑料加工工业协会 承办单位：中国塑料加工工业协会教育与培训委员会 北京三德斯科技有限公司 赞助单位：长春市智能仪器设备有限公司 北京化工大学材料学院&mdash &mdash 苑会林教授参观长春智能&mdash &mdash 转矩流变仪 高级研修班工程师参观&mdash &mdash 长春智能仪器&mdash &mdash 设备展厅 研修班工程师王茜（左）与长春智能芮工（右）合影留念 研修内容 1、 我国汽车用塑料需求分析 2、 国内外汽车用工程塑料性能比较 3、 中国强制性产品认证制度（CCC）认证详解答疑 4、 汽车塑料零部件（保险杠、仪表盘、油箱、内饰件、车灯、密封圈（条）、接线板等）对材料性能要求 5、 汽车塑料零部件的生产（PP、ABS、PS、PVC、PA、PC、POM、PBT等的）成型工艺及工艺条件对产品性能的影响 6、 汽车塑料零部件改性配方与应用(保险杠、仪表板、 内饰件、方向盘、暖风机壳、空调管道及空调风口、后视镜壳、汽车电动玻璃机构部件、燃油系统部件、安全系统部件、座椅部件、发动机室内部件）7、 塑料零部件注塑缺陷原因分析 8、特种工程塑料的研究与应用 9、气体辅助注射技术在汽车塑料零部件生产成型中的应用 10、汽车非金属材料零部件生产及供应（生产现状，在整车中的应用，主机厂供应要求等） 11、汽车塑料零部件性能检测 12、橡塑产品检测实验室管理 13、Rosh指令及其相关法规概要 报告主要专家： 一汽大众质保部非金属材料试验专家 于慧杰 高工 吉林大学化学学院麦柯德尔米德实验室 卢晓锋 副教授 北京化工大学材料学院 苑会林 教授 北京石油化工学院 杨明山 教授 国家汽车检测中心（长春） 魏学颜 主任 研究员 国家汽车零部件产品质量监督检验中心（长春） 李尚禹 博士 总工 国家质检总局REACH工作组组长 李 聪 研究员 国务院特殊津贴获得者

随着食品安全和品质控制要求的不断提高，辣椒素的有效检测变得尤为重要。手持式辣椒素检测仪凭借其智能化技术，为辣度检测带来了全新的体验。本文将介绍该设备的智能检测功能、便捷的使用方式以及在农业和食品行业中的应用优势。了解更多手持辣椒素检测仪产品详情→https://www.instrument.com.cn/show/C541329.html一、智能化检测：精准度与效率的结合手持式辣椒素检测仪配备了先进的传感器和智能算法，能够快速准确地检测出辣椒中的辣椒素含量。通过内置的微处理器，仪器能够对采集到的电信号进行实时分析，自动调整测量参数，以适应不同种类和成熟度的辣椒。这一智能化检测方式不仅提高了检测的精准度，还大幅缩短了检测时间，让大家可以在短时间内获得准确的辣度数据。二、便携设计：随时随地的检测体验手持式辣椒素检测仪以其小巧轻便的设计，赋予大家随时随地进行辣度检测的能力。设备无需复杂的准备或设置，只需将辣椒样品置入仪器，即可完成测量。操作界面直观易用，大家只需简单几步操作即可获取检测结果。无论是在田间地头，还是在市场或实验室，该设备都能轻松满足各种场景下的辣度检测需求。三、数据管理：智能化的记录与分析除了实时检测功能，手持式辣椒素检测仪还具备数据存储和分析功能。仪器能够自动记录每次检测的数据，并通过内置的无线连接功能，方便地将数据传输至智能手机或电脑进行进一步分析。大家可以轻松管理、对比历史数据，掌握辣椒的辣度变化趋势，为种植、加工和销售决策提供科学依据。四、广泛应用：从田间到餐桌的全面保障手持式辣椒素检测仪在农业和食品行业中具有广泛的应用前景。对于辣椒种植者，该设备可以帮助他们在不同生长阶段监控辣椒的辣度，从而优化种植策略，提升产量和品质。而对于食品加工企业，检测仪能够确保产品的辣度符合标准，保证产品的一致性与安全性。此外，该设备在市场和餐饮行业中同样适用，为消费者提供辣度明确的产品选择。结语手持式辣椒素检测仪凭借其智能化的检测技术和便捷的操作方式，改变了辣度检测的传统模式。无论是在农业生产、食品加工，还是市场流通中，这款设备都以其可靠、有效的表现，为大家带来了智能辣度检测的新体验，成为保障食品品质的得力助手。

高内涵细胞成像分析系统是一种利用高倍镜成像技术对细胞进行图像采集和分析的仪器设备。得益于显微成像、自动化和计算机等技术的迅猛发展，使其能够对大量细胞进行高分辨率成像和数据分析，实时提供海量多维生物学信息，广泛应用于生物医学、药物筛选等领域。为帮助大家及时了解高内涵成像分析前沿技术、创新产品与解决方案，仪器信息网特别组织策划《窥微探秘，高内涵细胞成像前沿技术与进展》专题。本期，特别邀请到美谷分子仪器（上海）有限公司产品经理苏园园博士谈一谈Molecular Devices高内涵成像分析系统发展历程、创新技术以及她对未来市场的看法。仪器信息网：请介绍一下高内涵成像技术的发展历史。苏园园：基于细胞或者小型模式生物的高内涵细胞成像与分析筛选（HCS，High-content screening）属于现代表型筛选系统的一种，主要由高速显微镜、图像分析和数据管理三个部分组成。有别于传统显微镜或共聚焦，高内涵系统以高通量、高分辨率、高度自动化、多参数分析等特点被广泛应用于药物筛选、细胞生物学和生物医学等研究领域。在保持活细胞结构和功能完整性的前提下，高内涵系统可以在亚显微形态下同时检测不同条件对细胞形态、生长、分化、迁移、凋亡、代谢途径及信号转导等方面的影响，从单一实验中获取大量相关信息，利用灵活且丰富的分析手段，对复杂的细胞学机理和相互作用有更深入的研究，从而确定分子的作用机制、代谢途径和潜在毒性。这些特点使其能够最大程度上避免传统显微镜的主观性或其他高通量筛选检测方式因检测指标相对单一而带来的假阳性和假阴性结果。高内涵细胞成像分析系统的诞生可以追溯到20世纪90年代。随着光学技术、形态学分析方法和自动化控制的发展，科学家们开始意识到利用高通量自动化技术对细胞进行观察和分析的潜力。1997年，美国Cellomics公司成功开发出首个高内涵高通量筛选技术平台，其后随着生命科学的高速发展和生物医药研发活动的激增，高内涵成像系统不断迭代。根据成像方式的不同，高内涵细胞成像分析系统分为荧光成像系统和透射光成像系统。荧光成像系统主要用于观察和分析荧光标记的细胞分子、蛋白质或细胞器等，特异性强易追踪；透射光成像系统则用于直接观察非荧光标记的细胞结构和形态，无需标记简便快捷。根据光路设计的不同，高内涵又分为共聚焦高内涵及宽场高内涵两大类。通常来说宽场成像可以满足大部分日常需求，例如荧光强度、类器官球体大小、神经生长、细胞形态、细胞迁移、细胞周期等。但是在某些对信噪比要求较高的实验中，共聚焦则表现出更大的优势。例如对比较厚的样品进行三维成像并精确定量，或想要成像尺寸较小的结构时（如囊泡、细胞器等），由于宽场非焦面信息的干扰，图像信噪比较差，无法获得准确的分析数据。而共聚焦最大的优势在于去除了来自非焦面的信号，极大地提高了图像的信噪比，图像更清晰。目前主流的高内涵都是转盘共聚焦的设计原理，相较宽场和点扫描共聚焦，转盘共聚焦兼顾了图像质量和扫描速度，以高速获取高质量的动态图像，从而进行下游分析。仪器信息网：请介绍当前全球及中国高内涵细胞成像分析系统市场规模及现状。苏园园：据Market research的调研报告显示，2022年，全球高内涵筛选市场规模达到12亿美元，预计到2028年，市场规模将达到20亿美元，2023-2028年期间的年复合增长率（CAGR）将达到8.4%。这其中仪器设备及配套软件占比约60%~65%。生物技术和制药研发活动增加、医药研发领域对成本控制的需求、信息学解决方案和成像仪器的进步以及发达市场的政府资助和风险投资的热度是推动高内涵筛选(HCS)市场增长的主要因素。高内涵市场分布地区差异明显，北美是最大的高内涵筛选市场（40%），其次是欧洲、亚太地区、拉丁美洲以及中东和非洲。在预测期内，亚太地区市场预计将实现最高增长，这主要得益于药物发现研究的增加、政府举措、跨国公司对新兴市场的日益关注以及研发基础设施的发展。根据仪器信息网报道，从全国招标数据来看，国内高内涵筛选市场近几年稳中有升，主要玩家以进口品牌为主，包括Molecular Devices（美谷分子，美国）、Revvity（瑞孚迪，美国）、Thermo Fisher Scientific（赛默飞，美国）、Agilent（安捷伦，美国）、YOKOGAWA（横河电机，日本）等，国产品牌仍属于空白状态。从2023年中标金额来看，Molecular Devices和Revvity两家品牌抢占70%市场份额。另外，市场细分之下，超半数集中在高校和科研院所。成像技术在药物发现和研究中发挥着巨大作用，未来随着工业市场的复苏和蓬勃发展，高内涵的应用场景和采购规模在这个细分市场也会随之增加。仪器信息网：贵司高内涵细胞成像分析系统的发展历程是怎样的？有哪些里程碑事件？苏园园：Molecular Devices（以下简称美谷分子）隶属于丹纳赫集团生命科学平台，创立于1983年的美国硅谷。在1986年推出第一款酶标仪后，美谷分子通过研发投入和战略收购，不断拓展生命科学研究及药物研发产品组合方案。美谷分子也是最早进入细胞成像领域的公司之一，1991年推出了符合行业标准的显微镜自动化成像及分析软件MetaMorph。2002年推出ImageXpress 5000A自动细胞成像和分析系统。在此基础上，跟随生物医药研发领域的小分子药物、抗体药、细胞与基因治疗、核酸药物等发展浪潮，美谷分子逐步发展出更完整的ImageXpress系列高内涵筛选解决方案，在成像模式、水镜、人工智能分析等领域都实现了突破。目前美谷分子高内涵成像系统家族，主要有五款成员，包括ImageXpress Confocal HT.ai, ImageXpress Micro Confocal，ImageXpress Micro 4，ImageXpress Nano，ImageXpress Pico。从宽场到智能化共聚焦，美谷分子帮助用户实现从2D到3D、从基础科学到药物发现的一系列研究。ImageXpress全系产品都配备独特的激光/图像自动聚焦，通过多个反射面的寻找自动定位焦面，样品适用性强，无需使用特定板材，轻松实现玻片、孔板、transwell孔板、微流控芯片、组织芯片等各种类型的样品的聚焦和成像。特别是在培养耗材个性化定制、异质性越来越强的今天，如何利用对焦系统解决焦面的寻找和稳定问题是广大用户的一大呼声。有别于传统成像系统，高内涵的特点之一就是提供异常丰富的数据分析结果。美谷分子的ImageXpress产品系列配置的图像分析软件以经典软件Metamorph为基础，进化出基础模块、自定义模块、人工智能分析、AcuityXpress生信分析、StratoMineR云分析等，为图像数据提供更多洞察。同时其强大的第三方设备的可扩展性和灵活性，也为实现用户的完整工作流程和自动化设备的接入提供了优质平台。ImageXpress Confocal HT.ai智能型共聚焦高内涵成像分析系统，是美谷分子公司目前最高端型号的共聚焦高内涵产品。它在灵活的ImageXpress Micro Confocal共聚焦高内涵成像分析系统基础上，集成了智能分析软件IN Carta，使高内涵图像分析进入了AI时代。只需要画笔勾画出代表性目标和背景，AI会自动学习并形成分析方法，无需繁琐的参数设置，无需实验者花费大量的时间学习和积累经验，新手即可入手复杂的分析。Phenoglyphs 模块提供了一种强大的可训练分类，同时，硬件上使用7色激光光源、双转盘共聚焦、自动补水的水镜系统和活细胞孵育装置等，使该型号仪器可为3D细胞球及类器官等前沿应用提供更适合的成像与分析系统。宽场代表产品ImageXpress Micro 4属于第四代成像技术。新颖灵活的设计，极快的成像速度用于完成钙流、纤毛摆动等快速动力学实验；还可在未来需要时，将系统升级到共聚焦的成像水平。联合使用 MetaXpress 系列高内涵图像获取和分析软件，ImageXpress Micro 4 系统以多维化和高通量筛选的方法，帮助用户发现下一个重大突破。而ImageXpress Pico系统是桌面级的平台产品，能够方便地安装于任何实验室。跟随软件图像化的按钮，一步一步地按照工作流程进行图像的采集和分析即可。系统软件集成有超过 25 种分析方案，从简单的细胞计数到复杂的神经轴突分析，软件都能自动、快速的进行参数优化，而无需反复调试。获得的分析结果可通过各种可视化的形式进行展示，包括热图、散点图、表格、柱状图和视频等。仪器信息网：贵司高内涵细胞成像分析系统主要应用哪些领域的哪些实验环节？有哪些代表性用户单位？苏园园：借助软硬件及独特的聚焦方式，美谷分子高内涵产品适用性极强，从细胞、组织、类器官到微流控芯片、模式动物以及活细胞等样本都可实现高质量的成像和分析。各种生物学实验环节都有涉及：药物药效和毒性评价、药物筛选、活性组分评价、类器官的培养与检测、神经细胞的发育与调节、血管生成、细胞自噬等。这些研究被广泛的应用于：药物筛选、毒性毒理、肿瘤免疫、干细胞、脑科学、生物信息化技术、疾病模型构建、类器官3D模型、生物探针开发、生物医学工程、环境学和食品安全等领域。以独特的软硬件设计和快速高质量服务及广泛的合作基础上，美谷分子高内涵产品赢得了用户群的认可和赞誉。罗氏、诺华、GSK、阿斯利康、默克、拜耳等国际知名药企，斯坦福大学、剑桥大学等研究机构及相关医院都是美谷分子的用户。国内代表性用户有清华大学、上海交通大学、浙江大学、中山大学、中国药科大学、天津中医药大学、中医科学院、中科院植生所、北京大学肿瘤医院、仁济医院、中检院、CDC、恒瑞医药、义翘神州等知名科研院校、医院、政府机构及企业等。美谷分子也不断保持与行业内专家和机构的合作，持续进行方法或产品的共同开发，实现合作共赢。仪器信息网：未来高内涵细胞成像分析系统技术发展趋势如何？最看好哪些应用细分？苏园园：现阶段在分析大量图像时，显微镜的使用者需要花费时间和精力学习各种分析方法，调试合适的识别参数，还要面对不同类型的图像，如低信噪比、荧光强弱差距大的目标、各种明场图像等，甚至有可能在付出大量精力后也不一定能形成好的分析方法。人工智能图像分析软件的出现可以为高内涵生成的海量数据提供简易、省时、高效的分析手段。随着算法的精进和改良，相信以AI为基础的图像分析会是未来高内涵发展的一大趋势。另外，实验室自动化技术以超过10%的年复合增长率在加速发展，如何在药物研发降本增效压力下，将自动化与高内涵更有机的结合在一起，加速样本转移、成像和分析，消除人为误差，提高候选药物的筛选效率，也是高内涵未来的发展目标或趋势。就细分领域而言，随着技术的应用和发展，3D细胞模型的研究迎来了新的高峰。“3D Cell Culture”相关的文献，近五年的发表量占据了60%。与传统的2D培养模型相比，3D模型能够更好地模拟体内组织结构、基因表达和代谢情况。其中的类器官，凭借其高度的仿生性和大规模可及性，成为疾病机制研究、疾病治疗和药物研发的新窗口，有望提高药物筛选的效率，提升药物进入临床的成功率。在临床上类器官具备个性化治疗和构建生物样本活库的潜力，对于罕见病的机制和治疗的研究也独具优势。这些应用场景都会涉及到类器官的形态学评价，如高通量药物筛选、细胞治疗、siRNA文库筛选用于新型疗法、药效评价、毒性评估等。而对3D类器官的高速、高通量成像和大数据的分析和挖掘，目前也只有高内涵系统能够胜任。另外，对于类器官无法模拟的血液流动或多器官间的相互交流，器官芯片/类器官芯片的诞生，为科学家们带来了新的研究利器。随着研究者对体外模型仿生性的不断追求，以及药物研发过程中动物使用相关法规政策的完善，相信这一细分市场对于高内涵的需求也会越来越多。借助独特的自动聚焦、转盘技术和数据分析挖掘能力，美谷分子高内涵在3D类器官/器官芯片领域积淀多年。除了下游分析系统，在上游的类器官制备培养阶段，目前美谷分子也推出了全自动智能化类器官工作站，通过自动化流程、标准化protocol和人工智能，提升培养的标准化和一致性，大规模提供高度可重复的3D细胞模型，进而推动其大规模应用和产业化进程。苏园园 美谷分子仪器（上海）有限公司产品经理苏园园，中科院生化细胞所博士，2013年进入显微成像行业，长期从事共聚焦、高内涵及其他高端成像仪器的技术支持工作，在细胞、神经、免疫等领域有十多年的支持和推广经验，目前在美谷分子仪器担任产品经理，负责成像产品线的市场推广工作。欢迎投稿！投稿文章将在《高内涵成像技术》专题展示并在仪器信息网相关渠道推广。投稿邮箱：zhaoyw@instrument.com.cn，关于征稿内容要求也可邮件咨询或电话联系：13331136682（同微信）。

8月24日，连日闷热的苏州在一场小雨后透出一丝秋高气爽的气息，2022姑苏对话如约而至，本届活动联手多家企业共同打造热点会议主题，汇聚来自全国各地的医药包装企业和具有影响力的产业嘉宾，为与会者奉上医药包装产业前沿的创新探索和实践感受，带来一场沉浸式的行业嘉年华。作为本次活动的承办单位之一，凌云光邀请了百余位客户到苏州园区参观，并邀请客户共同见证了凌云光的新品发布和凌云图像检测产业学院的揭牌仪式。活动开始，凌云光董事长姚毅博士致欢迎词。他讲道，面对市场变化带来的压力，企业管理者会更加注重质量管理，而质量管理的核心要义就是要减少废品，把废品变成好品。在二十余年深耕印刷质量检测领域的基础上，凌云光把深度学习、AI算法等技术融入到生产质量管理中，并通过对大量检测数据的分析，帮助客户改善工艺，提升良品率，减少废品。未来，凌云光将通过更贴近客户需求的产品帮助客户提升质量管理效率，帮助客户在激烈的市场竞争中提升实力。希望大家此行都能有所收获。新品发布，重磅出击嘉宾致辞后，凌云光智能工业事业部产品行销经理方文钊发布了PackHERO印刷质量检测系统。PackHERO是凌云光在深入挖掘客户需求的基础上推出的新一代智能印刷质量检测系统。其核心在于通过软硬件的全面升级，嵌入AI智能算法，极大程度地提升系统的易用性和检测性能，真正助力客户实现“零瑕疵”交付。相机升级，成像更清晰防抖抗震结构组件强 力加持，采图稳定智能光源组件，亮度自检，时刻保持 佳状态搭载全新VisionPrint7,性能更卓 越产学共建，同筑未来新品发布后，上海出版印刷高等专科学校党委副书记顾凯和凌云光智能工业事业部总经理李宁共同为凌云图像检测产业学院揭牌。上海出版印刷高等专科学校和凌云光于 2019 年签订战略框架协议，双方建立了良好的合作关系，真正实现了资源共享，联合共建。顾凯老师提到，未来，我们将携手围绕 “产业学院”聚焦印刷包装产业链、创新链展开人才培养、 技术应用等一系列深度的合作。通过校企深度融合，把握协同育人内涵，发挥学校和企业各自的优势，通过共建现代产业学院，培养知行合一的应用型人才。李宁先生提到，为了更好地进行人才培养，为行业提供人才资源，凌云光选择校企合作的方式，通过组织学生实地实习、参与工程师培训等方式让学生了解到实际就业中会用到的知识。今天，“上海版专-凌云图像检测产业学院”正式揭牌，以此为契机，未来校企双方将在技术、人才、信息和资源方面进一步深化合作，优化创新资源配置模式，促进教育链、人才链与产业链、创新链的有机衔接，推动产教融合的深度发展，共同打造职业教育产教融合新范式。实地参观，设备展示仪式后，到场的百余名嘉宾分成两队到苏州园区车间进行参观。软包、标签、彩盒行业的产品负责人为大家详细讲解了 新的设备功能并进行操作演示，现场反响热烈。除了苏州园区会场外，24日下午，在苏州独墅湖世尊酒店的医药包装与安全新技术论坛上，凌云光智能工业事业部产品行销经理李强也带来《明星产品有灵魂，赋能智能工厂》的主题演讲，为到场嘉宾详细介绍了凌云光印刷行业的明星产品，并介绍了凌云光智能工厂全流程解决方案。质量兴业，赢在智能！作为国内少有的在软包、标签、彩盒行业都有全流程印刷质量检测解决方案的企业，未来，凌云光将一直致力于推动印刷行业质量检测与质量管理水平的提高，帮助用户控制和优化生产过程中的每一环节，提高核心竞争力，努力成为客户 优的、战略的、信赖的和荣耀的选择！

天美公司-日立高新全新一代高智能热场扫描电镜SU5000新品发布会于10 月28 日在广州隆重举行，包括天美公司、日立高新、以及知名专家和VIP 客户在内的大约60 余人参加了此次发布会。全新一代高智能热场扫描电镜SU5000，它采用了全新的EM Wizard用户界面，相比于传统电镜操作方式具有更好的可操作性，使非专业人员也可以轻松获得高品质的图像。全新一代高智能热场扫描电镜SU5000 　发布会首先由天美公司华南区总经理吴灵威先生致辞，吴总在致辞中首先对各位贵宾的到来表示衷心的感谢，并对天美公司的发展历程进行了概括性介绍，指出了天美公司是目前中国仪器行业内实力最强，规模最大的上市公司，并且具有目前全国范围内最大的分销网络和售后服务网络。发布会随后由日立高新科学仪器事业部代理部长Watabe先生致辞，在致辞中Watabe先生首先对各位贵宾的到来表示衷心的感谢，并对SU5000 做了总体介绍，在致辞中其对日立高新在研发实力和多年的高品质的保障做了整体介绍。　天美公司华南区总经理吴灵威先生和日立高新科学仪器事业部代理部长Watabe先生分别致辞　　日立高新科学仪器设计部本部长Sato先生详细介绍了最新推出的SU5000新的用户操作界面EM Wizard，它可以帮助用户在没有专业技能的前提下获得符合需求的样品图片。EM Wizard采用了经验设计理念来显著改进电镜的可操作性，它包含了多种自动化功能，无需用户进行复杂的设置。用户只需要选择观察的目标，如观察表面信息或找出材料的分布情况，EM Wizard即可完成从设置到图像捕捉的一系列工作。当然，SU5000也允技能熟练的用户像过去一样自由的设定操作条件。除此之外，EM Wizard还有各种教育培训工具，可以帮助初学者或对电镜了解较浅的用户更好的操作电镜，提高他们的技能；对于技能熟练的用户，它提供全面的操作能力和对初学者的培训支持。日立高新科学仪器设计部本部长Sato先生报告　　随后日立高新技术主管工程师罗琴对SU5000 进行详细讲解，拥有的“multi-finder”功能可以帮助用户快速确定样品的观察位置，相比于传统的图片导航功能更加直观方便，提高了数据的重复性以及测量通量。同时，SU5000具有强大的扩展功能，其最大工作电流为200nA，确保了可观察和分析的样品范围。SU5000可以装配多种附件，如EDS、WDS、EBSD、CL等，能够满足未来日益广泛的材料观察和分析需求。全新的五分割高灵敏度BSE探测器和低真空二次电子探测器UVD可以使我们在低真空下同时获得样品的成分和形貌信息，对于荷电样品和含水样品的观察具有重要意义。日立高新技术主管工程师罗琴和应用工程师席小宁分别报告　　接着日立高新技术应用工程师席小宁简要介绍了超高分辨冷场发射扫描电镜SU9000及SU8200的尖端电子枪技术和超高分辨本领及最新的应用实例。　　　　　会议现场 合影　　发布会后各位知名专家和 VIP 客户对SU5000热场扫描电镜进行了热烈讨论和提问，对SU5000 表现出操作简便且功能强大的扫描电镜充满信心，希望这款高智能热场扫描电镜能够给广大用户带来真正的帮助。公司介绍： 　　天美(中国)科学仪器有限公司(“天美(中国)”)是天美(控股)有限公司(“天美(控股)”)的全资子公司，从事表面科学、分析仪器、生命科学设备及实验室仪器的设计、开发和制造及分销 为科研、教育、检测及生产提供完整可靠的解决方案。天美(中国)在北京、上海、等全国15个城市均设立办事处，为各地的客户提供便捷优质的服务。 　　天美(控股)是一家从事设计、研发、生产和分销的科学仪器综合解决方案的供应商。继2004年於新加坡SGX主板上市后，2011年12月21日天美(控股)又在香港联交所主板上市(香港股票代码1298)，成为中国分析仪器行业第一家在国际主要市场主板上市的公司。近年来天美(控股)积极拓展国际市场，先后在新加坡、印度、澳门、印尼、泰国、越南、美国、英国、法国、德国、瑞士等多个国家设立分支机构。公司亦先后收购了法国Froilabo公司、瑞士Precisa公司、美国IXRF公司和英国Edinburgh等多家海外知名生产企业，加强了公司产品的多样化。 更多详情欢迎访问天美(中国)官方网站：http://www.techcomp.cn

光谱是超越人眼限制，让大家感受更高维度世界的一种重要方式。光谱技术的新发展改变大家对传统技术认知的同时，也在改变着大家的生活。特别值得一提的是，随着信息技术的迅速发展，科技进入了数据爆发的阶段，光谱数据也日益呈现出大数据的特点，传统的数据处理方法已经难以满足人们对光谱数据的处理和分析需求。近年来，人工智能和机器学习技术的快速发展为光谱大数据的挖掘和分析提供了新的解决方案，人工智能赋能的光谱仪器新产业迎来了新的时代，同时也为行业带来更多的发展机遇。当光谱技术插上人工智能的翅膀，能给产业带来什么样的机遇和挑战？日前，仪器信息网特别采访了南开大学邵学广教授，请他从专业的角度谈一谈人工智能赋能光谱产业将带来怎样的变革。以下为视频采访详情：人工智能或催生新型光谱仪仪器信息网：您预期人工智能将给科学仪器行业，特别是光谱产业带来哪些影响或者变革？邵学广教授：目前，人工智能的话题特别火热，对众多行业和产业也产生了较深远的影响。对于科学仪器，尤其是光谱仪器行业，人工智能既带来了机遇也提出了挑战。我本人也还在学习人工智能技术和方法的过程中，对其有深入和全面理解尚需时日。但是，我认为人工智能将对科学仪器行业产生多方面的影响，也会带来很多变革。在仪器设计方面，今后可能会出现更多基于新型原理的光谱仪器；在生产过程中，人工智能技术更有利于生产的智能化；更为重要的是，人工智能在信号处理，特别是数据分析方面的影响会更大。传统的基于单变量、单波长进行峰位置和形状分析的方法或许已不再适应时代需求了，取而代之的是基于多元数据的多维度分析方法，特别是以深度学习模型为基础的人工智能分析方法，这无疑将对我们的仪器设计、生产以及后续应用带来巨大变革。仪器信息网：现阶段，光谱和人工智能如何更好地结合才能赋能产业的发展？在这样的思路下，有哪些新型的光谱仪器值得期待？邵学广教授：我认为人工智能与仪器的结合主要体现在三个层面：仪器的结构与设计、生产以及应用。前面我所提到的数据处理方法的革新，对仪器的要求也会随之改变。传统而言，仪器设计侧重于单变量和单波长，以确保光谱波长的准确性和测量的高精度。然而，基于多元校正和人工智能的新型分析方法，可能会对波长准确性的要求有所降低，但却对仪器的稳定性和不同波长间的差异性提出更高要求。因此，新型仪器在结构上可以进行创新，不必过分强调波长的准确性，而应强调稳定性。基于这一原理，已经有新型的仪器设计问世，例如多元光谱仪，它已经打破了传统光谱仪的结构，无需分光，可以直接对混合光进行检测从而获得结果。未来，基于深度学习模型的分析方法也可能会对仪器提出新的要求。目前，这种设计可能还尚未出现，但随着技术的发展，相信在不久的将来会看到这样的创新仪器。“人工智能可解决传统化学计量学的难题”仪器信息网：您如何评价当前我国近红外光谱技术的应用现状？邵学广教授：近红外光谱技术在我国的发展已经非常出色，无论是在科研还是应用方面，都已经取得了非常好的成果。虽然我们已经谈论了很多，但未来的前景仍然非常广阔。尽管我们已经在很多领域中使用了这项技术，但深入到各个行业中仍有很大的发展空间，特别是对于那些我们不太熟悉的行业。最近，我听说近红外光谱技术在农业领域中得到了广泛应用，同时在化工行业和其他特殊环境下的应用也具有很大的潜力。现在比较强调将在线光谱仪应用于实际场景中，这对我们的仪器制造行业提出了更高的要求。仪器信息网：贵课题组在相关层面具体开展了哪些工作？在仪器、技术、算法及应用等方面有什么样的突出成果？未来有什么样的科研计划？邵学广教授：其实对于化学计量学来讲，人工智能是对其提供了新的技术和方法，因此我们可以通过人工智能技术解决传统化学计量学难以处理的问题。我们课题组的主要工作集中在三个方向。首先，近年来我们致力于近红外光谱建模及相关数据处理、变量选择、模型转移等方法的研究，这些方法已日趋成熟。因此，我近期的工作重点是制定一些应用流程的相关标准和基本步骤，希望可以帮助大家按照这些流程操作做出优秀的模型。其次，我们利用化学计量学和人工智能技术在光谱分辨率方面开展了一系列工作。特别是我们成功解析了水的光谱高分辨结构，从而可以用水作为探针来探究化学体系和生物体系中的结构变化和相互作用，我们称之为“水光谱探针”。下一步，我们计划将水光谱探针技术应用于成像分析，并且希望建立无需外源探针的方法，直接利用体系中无处不在的水分子作为探针进行成像。这项工作可能在未来的几年中有些许突破。最后，在仪器方面，我们基于多元分析的多元校正原理设计了多元光谱仪。尽管基本的思路和框架已经设计出来，但由于知识方面的欠缺，我们希望能够与电气和光学领域的伙伴合作，希望在未来的1-2年内能有所突破。拥抱人工智能，这些问题亟待解决仪器信息网：在人工智能赋能光谱产业过程中，技术、应用、人才以及产业模式等层面还面临哪些问题？邵学广教授：确实，我们面临着一些挑战，当前主要体现在人才培养方面。仪器行业是一个交叉学科，融合了光学、电子学、机械制造以及计算机科学、数学等多个学科的相关知识，然而在教育方面，特别是大学教育仍然按照数学、物理、化学等传统的学科体系进行布局。以分析化学学科为例，虽然该学科在化学技术方面有了深入的研究，但在仪器学、数学、计算机科学，特别是人工智能等领域的教学上还相对缺乏。这也导致了相关人才供应的短缺，有些知识许多本科生在本科阶段基本没有接触过，等到研究生阶段才有少数研究生学习过。这就使得我们在实际工作中不得不现学现用，从而对技术推广造成了一定的阻碍。为此，我认为我们可以通过学会、协会，多做一些基础知识推广的工作，以便更好地培养出符合行业需求的人才。仪器信息网：您对仪器研发及应用的同行们有什么样的建议？邵学广教授：我希望我国的仪器制造行业或厂家未来能够做好三个方面的工作。第一，提高现有仪器的质量稳定性，如果未来分析方法发生变化，那么对仪器的性能要求也会有所不同，希望厂家能够做好准备；第二，根据应用场景的需求对仪器进行改进调整，紧跟形势以适应不同的场景分析或工况分析；第三，希望厂商能多关注新型原理的研究，特别是多元光学和基于多元多变量的光学仪器。目前，这方面的研究还比较薄弱，希望厂家能够多给予关注和支持，共同推动这项技术的发展。

每个洁特人心中都有一份不可撼动的坚守一路奔赴，不负每一次托付一路奔赴，不负每一次信任一路奔赴，不负每一次使命全力以赴勇往直前将货物第一时间送到客户手中 洁特生物物流宣传片震撼上线作为专注于国内生物实验室耗材行业的企业，洁特生物始终致力于民族品牌的崛起与壮大，目前在售产品已达千余种，产品远销欧美等50多个国家和地区。 为顺应全球业务的迅猛发展，打造更高效、更便捷的配送服务，洁特生物专注于智能仓配一体化服务，目前已建设拥有一套完善的数据化、信息化、智能化的国际和国内物流配送体系，与客户携手共赢璀璨明天。我们以技术为驱动，倾力打造优质的物流配送服务体系。截至目前，我们已在全国范围内设置了10多个办事处，配备有专业的“总部仓-办事处仓-代理合作仓”三级安全仓储。建设有100多个物流配送网点，自有物流配送车辆200余辆，可覆盖全国20多个省，70多个市，最大限度地实现了货物的全覆盖及高效率的优速调配。同时，我们始终坚持标准化运营，致力于为客户提供更优质、更贴心的配送服务。我们采用卫星定位系统、智能配送调度系统、物流运输管理系统，实现客户一键下单、实时响应、仓储接单、订单核对、扫码配货、清点出库、货物装载、物流运输、实时跟踪、送货上门、订单确认、扫码签收、配送入库每一环节均可实时查询。真正实现了物流运输全流程的可视化、数据化、智能化，提高了配送效率和客户服务质量。洁特生物始终怀着一颗使命必达的炙热之心倾心研发每一款产品用心服务每一位客户物畅其流，货通天下我们为您一路呵护！

引言实验室工作流程正在快速变化，以跟上当今快节奏的世界。因此，产品和人员也必须适应，不仅要提高生产力，还要消除人为错误和工艺变化引起的异常或不一致。主要挑战包括要求越来越复杂的质量控制来抑制错误，结合先进的分析来获得有意义的信息或可靠的诊断。数据再现性也至关重要，因为在再现和验证结果方面的失败威胁到科学研究的完整性和声誉。自动化必须与人类的专业知识相结合。仪器智能可以在许多方面提供帮助。例如，取决于数据的性质以及获取和存储数据的过程。关键资源是实施基于机器学习和统计数据分析的工具，该工具可用于突出显示异常值或可疑值序列，识别不同数据源和数据模式的不一致性，并通过自动填写缺失值或指出应收集更多数据的位置来减少测试次数。本电子书概述了仪器智能解决方案，并展示了如何修改几个实验室部门，以实现更快、无错误的生产。这尤其可以通过数字化和数字化转型来实现。本电子书的内容包括威利的著作《实验室的数字化转型》的摘要，该书讨论了与人工智能（AI）在实验室转型中的作用相关的机遇、需求和挑战，生物医学研究中“工业”革命的一篇文章的摘要，以及安捷伦智能反射工作流工具的信息图。一、生物医学研究的“工业”革命——数据爆炸和再现性危机促使实验室工作流程发生变化有几个因素正在推动生命科学实验室组织工作流程的方式发生深刻变化，无论是医学诊断还是基础研究。这些变化的一个常见原因是生成的数据量激增，同时数据生产成本快速下降。这需要越来越复杂的质量控制来抑制错误，并结合先进的分析来获得有意义的信息或可靠的诊断。对实验室工作流程造成变化的另一个挑战是再现性，这一点至关重要，因为重要结果的再现和验证失败威胁到生物医学研究的完整性和声誉。深度学习和自动化深度学习（DL）的兴起越来越要求产生准确的数据集，以避免偏见和错误结论。反过来，这需要更多地使用自动化来消除由人为错误和过程变化引起的异常或不一致。例如，批量效应——这会破坏DL工作——在没有自动化的情况下会变得更糟。可以减轻批量效应的算法通常使用某种形式的贝叶斯推理，该推理比较不同条件下的实验结果，以过滤与过程相关的不一致性。然而，这些算法也可以消除生物学上显著的变化。不断增长的自动化从一开始就消除了批量效应的许多原因，从而为DL的强大应用奠定了基础。链接不同的专业知识‍尽管如此，工作流的挑战并不局限于自动化和数据分析。更大的问题在于协调自动化与人类专业知识，特别是在诊断实验室。随着全基因组测序（WGS）和全外显子组测序（WES）的出现，对帮助临床医生有效利用计算能力的新技术的需求变得更加迫切。为了克服诊断瓶颈，已经开发了能够识别数百种与罕见遗传病相关的突变的扩大的携带者筛查小组。这些小组可以发现否则无法检测到的突变，这就是机器和人类之间的整合变得重要的地方。工作流和人工变化实验室的工作方式将发生根本性的变化，正如安捷伦科技公司（Agilent Technologies）最近的一项举措所表明的那样。安捷伦技术公司是实验室工作流程分析工具和软件的专业开发商，于1999年由惠普公司（Hewlett-Packard）分拆而成。Frost&Sullivan开展的一项研究中，根据来自中国、德国、印度、韩国、瑞士、奥地利和美国的650名实验室经理、主任和主管的回答，他们的第一次制药实验室领导者调查结果于2019年6月公布。安捷伦高级副总裁兼首席技术官达琳所罗门（Darlene Solomon）表示，研究结果已经导致实验室设备发生了变化。她说：“85%的受访者告诉我们，他们正在购买更精密、更具特异性的仪器。”。所罗门补充道，工作流程的压力，以及实验室技术人员技能水平的变化，都推动了更易于使用和培训需求的减少。所罗门说：“我们有一些例子表明，一个看似微小的改变，例如使用带有触摸屏的仪器，确实有助于提高使用和训练的便利性。”。“这一点很重要，因为一些地区的实验室技术人员的形象已经发生了变化。虽然几年前，实验室技术人员可能是具有质谱或气相色谱专业教育的理科毕业生，但如今，他们很可能是具有人文学科学位的多面手，这意味着实验室管理人员希望仪器易于使用、易于培训，以及不需要由专家操作。”另一个主要趋势是人工智能（尤其是DL）的日益融合，以适应实验室中复杂或重复的任务。所罗门说：“基于深度神经网络的现代人工智能方法在基于组织染色的数字病理学领域尤其有前景，可以提高癌症诊断和治疗决策中病理切片解释的准确性并降低其复杂性。”。“例如，人工智能可以提高效率，提高计算细胞等耗时任务的准确性，或者识别高级细胞染色产生的复杂模式的准确性，这些模式可能会让人工解释感到困惑。”所罗门强调，需要可靠的数据来为DL算法提供数据，并强调了整个工作流程一致性的重要性。“样本分析总是从样本准备开始。良好和一致的样本准备是迈向自信和高质量结果的一大步，这将在后端产生有意义的理解，”她解释道。解决治理和道德问题安捷伦调查范围之外的工作流程还有另一个维度，即激励和道德考量的作用，以确保一致和公平的结果。马拉维大学公共卫生和流行病学教授亚当森穆拉强调了这一点。他解释说：“如果没有适当的系统，即使是最好的设备也无法发挥最佳作用。”。“也许我们也可以采用约瑟夫姆富索本戈（Joseph Mfutso Bengo）的LEGS（领导力、道德、治理和系统）模型。”穆拉指的是马拉维为加强卫生系统而开发的名为LEGS的框架，特别是在治理和法治相对薄弱的发展中国家[1]。根据LEGS研究的作者，道德规范会在各个层面，如采购、临床工作和研究，加强内部社会控制。提高再现性虽然临床需要一致性和准确性，但再现性已成为基础研究和转化研究的一大挑战。无法再现结果的主要原因之一是当正面结果比负面结果更受青睐时，发表偏见。还有一种被称为HARKing（结果已知后假设）的现象，研究人员呈现出意想不到的结果，就好像他们从一开始就被假设了一样[2]。虽然并非所有研究人员都同意HARking完全不利于科学进步，但这其中存在不诚实的因素，更重要的是，它可能会带来偏见，因为该假设可能只是从结果中推断出的几种假设中的一种。一种解决方案是再次改变工作流程，在进行实验之前预先注册工作计划和假设，以避免选择性报告或HARking。英国布里斯托大学生物心理学教授马库斯穆纳夫（Marcus Munafò）是感兴趣的研究者之一，他研究与酒精和药物滥用相关的神经通路。Munafò博士毕业后，在进行了系统回顾和荟萃分析后，发现许多发现不如看起来可靠时，他对工作流程和再现性之间的联系产生了兴趣。他解释道：“我对我们的激励结构和工作方式有何贡献感兴趣。”。“现在，我有兴趣思考如何改进我们的激励结构和更广泛的研究文化，以关注质量，至少与创新、新颖性和发现一样多。在过去几年中，我们朝着开放的研究工作流程迈进。我们从预注册研究协议开始，现在我们定期归档数据，我们开始归档用这些分析脚本，我们发布所有手稿的预印本。最初，这仅用于赠款资助的活动；现在是我们所有的活动，包括学生项目。”Munafò补充道，在这一正在进行的过程中，还有更多的工作要做，比如分享更多的研究材料。他说：“这有几个好处——它允许对我们的工作进行更严格的审查，并为内部检查提供了激励。”。根据Munafò的说法，最大的挑战是在研究人员中灌输长期观点，并清楚地阐明其益处，以便团队成员认同所需的努力。这与马拉维LEGS项目传达的信息一致，其基本主题是，研究的动机需要围绕科学和数据而不是希望和愿望引导的一致性和透明度进行重新调整。这几乎是对人性本身的挑战。References[1] Mfutso-Bengo, J., Kalanga, N., and Mfutso-Bengo, E.M. (2018) Proposing the LEGS framework to complement the WHO building blocks for strengthening health systems: One needs a LEG to run an ethical, resilient system for implementing health rights. Malawi Med. J., 29 (4), 317.[2] Kerr, N.L. (1998) HARKing: Hypothesizing After the Results are Known. Personal. Soc. Psychol. Rev., 2 (3), 196–217.[3] Hunter, P. (2020) The “industrial” revolution in biomedical research. EMBO Reports 21, e50003.二、人工智能（AI）改造实验室数字化正在我们的工作和日常生活中蔓延，从纸张到数字不仅仅是改变存储数据的媒介。本文讨论了与人工智能（AI）在改造实验室中的作用相关的机遇、需求和挑战。实验室的数字化在某些领域比其他领域更快，这取决于从纸面向数字化转变的需求和机会。Al可以作为过程中的催化剂，提供一系列附加服务，包括健全性检查、异常值检测、数据融合和数据预处理阶段的其他方法、数据分析和建模的不同方法、数据消耗监测和实验室中的其他动态过程，以及对领域专家的决策支持（图1）。图1。从数据预处理和来自不同来源的数据融合到数据分析和不同过程的监控，AI可以在不同方面支持实验室。资料来源：Dunja Mladinic提供。数据预处理和数据分析根据数据的性质、获取和存储数据的过程或其他一些数据属性，Al方法可以以不同的方式帮助数据预处理。例如，我们可以有一个基于机器学习和统计数据分析的工具来突出显示异常值或可疑值序列，识别不同数据源和数据模式的不一致性，并通过自动填写缺失值或指出应收集更多数据的位置来减少测试数量。如今，Al方法能够高效组织大量异构数据，支持高效搜索和检索。除此之外，根据数据形态，可以为用户提供强大的数据探索工具，包括丰富的数据可视化、自动异常值检测、数据建模和预测。此外，数据分析可以应用于实验室工作的不同阶段，从监测和指导数据收集、数据预处理、存储和建模到搜索历史实验室数据（例如，测试结果和笔记本），并使科学家能够跨问题和实验室共享数据和模型。过程监控实验室中的过程涉及可能从监控和建模中受益的活动和数据。我们讨论的是一个过程或一组可能相互关联的过程的动态和结果建模。历史数据可用于建立一个参考模型，该模型可根据监控过程的当前背景和趋势进行调整。由于Al方法用于构建机器、物流流程或生产工厂的数字孪生，因此它们也可用于构建实验室中某些流程的数字孪生。这将有助于监控相互依赖性、可能的异常检测以及对流程未来发展的模拟，使专业人员能够提出假设问题。通过对输入数据进行实时建模和监控的能力，我们可以在同一实验室内或不同实验室内分析数字实验室笔记本。以类似的方式，由于机器学习方法已被用于数十年的研究出版物中，以预测科学中的下一件大事，[1]人们可以分析和监控实验室中的过程和数据流。人类在回路中无论我们在实验室中使用了多少以及在哪些过程中使用了人工智能，我们都应该记住，人工智能可以涵盖一些智能，但人工智能无法涵盖人类给过程带来的其他维度，在采取行动之前预测行动的后果，并制定实现目标的策略。智力与清晰、专注和有选择的思维有关，需要我们的指导，以避免迷失在细节或幻想中。根据瑜伽哲学，智慧是实现人生成功所需的三种创造力之一：意识、智慧和能量。[2] 例如，为了知道我们想要表现什么以及如何表现，我们需要资源/能量来真正做到这一点；要知道要展示什么和拥有资源，我们需要一个策略。人类通过有意识地决定某些工作或实验室实验的目标，智能地制定实现目标的策略，并利用资源来实施策略和实现目标，在这一过程中发挥着至关重要的作用。References[1] Lawton, G. The next big thing in chipmaking. Computer (Long. Beach. Calif). 40, 18–20 (2007).[2] Mladenic, D. Artificial Intelligence (Al) Transforming Laboratories. in Digital Transformation of the Laboratory 289–295 (Wiley, 2021). doi:10.1002/9783527825042.ch21.原文：Advances in Instrument Intelligence——Using AI to Achieve Digital Transformation供稿：符 斌，北京中实国金国际实验室能力验证研究有限公司

检测土壤含元素的机器设备：云唐新智能型土壤养分检测仪新品上市Uusi ?lyk?s maaper?n ravinteiden ilmaisin土壤污染导致生物品质不断下降，我国大多数城市近郊土壤都受到了不同程度的污染，有许多地方粮食、蔬菜、水果等食物中镉、铬、砷、铅等重金属含量超标和接近临界值。此外，土壤污染除影响食物的卫生品质外，也明显地影响到农作物的其他品质。有些地区污灌已经使得蔬菜的味道变差，易烂，甚至出现难闻的异味 农产品的储藏品质和加工品质也不能满足深加工的要求。随着经济全球化的不断深入，在100多个国家内有机农业生产方式得到了广泛推广，其面积与种植人数也越来越多。当前，我国有机产品主要为植物类产品，动物性产品较少，野生采集产品增长速度最快。其中主要出口品种包含有机茶、有机大豆等。截至2010年底，我国从事有机产品认证的认证机构都已达到26家，发放证书4 800张，获得认可的企业超过4 000家，有机产品认证面积在260万公顷以上。功能多、测试项目齐全：1、土壤养分：●铵态氮、硝态氮、速效磷、速效钾、有机质、全氮、pH值、含盐量、水分、碱解氮等十项；●中微量元素：钙、镁、硫、铁、锰、硼、锌、铜、氯、硅、钼等。2、肥料养分：●单质化肥中的氮、磷、钾；●复（混）合肥及尿素中的铵态氮、硝态氮、磷、钾、缩二脲；●有机肥中速效氮、速效磷、速效钾、全氮、全磷、全钾、有机质，各种腐植酸、微量元素（钙、镁、硫、铁、锰、硼、锌、铜、氯、硅、钼）等。3、植株养分：●植株中的氮素、磷素、钾素；硝酸盐、亚硝酸盐；钙、镁、硫、铁、锰、硼、锌、铜、氯、硅、钼等项。4、烟叶养分：全氮、全磷、全钾、还原糖、水溶性总糖、硼、锰、铁、铜、钙、镁等20项。5、土壤、肥料重金属：铅、铬、镉、砷、汞、镍、铝、氟、钛、硒等十余种重金属。6、食品(水果、蔬菜等):硝酸盐、亚硝酸盐、重金属(铅、铬、镉、砷、汞、镍、铝、氟、钛、硒)等项。 7、水质：●铵态氮、硝酸盐、亚硝酸盐、磷、钾、硬度、PH、铁、铜、锰、锌、硼、氯、硫、硅、钼等。技术指标： 1.电源：交流 220±22V 直流 12V+5V（仪器标配内置锂电池也可用车载电源）2.功率： ≤5W 3.量程及分辨率：0.001-99994.重复性误差： ≤0.02%（0.0002，重铬酸钾溶液） 5.仪器稳定性：一个小时内漂移小于0.3%（0.003，透光度测量）。仪器开机预热5分钟后，三十分钟内显示数字无漂移（透光度测量）；一个小时内数字漂移不超过0.3%（透光度测量）、0.001（吸光度测量）；两个小时内数字漂移不超过0.5%（0.005，透光度测量）。6.线性误差： ≤0.1%（0.001，硫酸铜检测）7.灵敏度：红光≥4.5 ×10-5 蓝光≥3.17×10-3 绿光≥2.35×10-3 橙光≥2.13×10-38.波长范围 ：红光：680±2nm 蓝光：420±2nm 绿光：510±2nm；橙光：590±4nm9.PH值（酸碱度）： (1)测试范围：1～14 （2）精度：0.01 (3)误差：±0.110.含盐量（电导）：(1)测试范围：0.01%～1.00% (2)相对误差：±5%11.土壤水分技术参数水分单位：﹪（g／100g）；含水率测试范围：0-100﹪；误差小于0.5%12.土壤中速效N、P、K三种养分一次性同时浸提测定、科学推荐施肥量（农业部速测行业标准起草者）13.肥料中氮（N）、磷（P）、钾（K）等养分同时、快速、准确检测（专利技术）14.测试速度：测一个土样（N、P、K）≤30分钟（含前处理时间，不需用户提供任何附件）15.同时测8个土样≤1小时（含前处理时间）16.仪器尺寸：43×34.5×19cm, 主机净重：5.1kg

北京莱伯泰科仪器股份有限公司（以下简称“莱伯泰科”）在分析实验室智能自动化检测领域获突破。9月7日BCEIA 2023期间，“智无边界 引领未来--智能自动化释放无限生产力”新品发布会在中国国际展览中心莱伯泰科展台隆重举行，重磅推出针对于实验室无机元素检测的MidiLab9000-E无机元素智能在线分析系统。BCEIA 2023大会副主席、组委会主席、学委会秘书长张新荣教授、中国科学院生态环境研究中心胡立刚研究员作为揭幕嘉宾出席了本次发布会，现场与直播平台观众共计近千人共同见证了莱伯泰科的这一重要时刻。发布会现场照片作为一家致力于实验室自动化领域的企业，莱伯泰科一直在不懈努力，为提供更高效、智能化的解决方案，为科研和实验室工作中的众多挑战寻找解决办法。经过二十多年的不懈努力，莱伯泰科已经拥有了无机元素分析领域的全线产品，从电热板-消解仪-各种微波消解-AA, AF, ICP, ICP-MS, ICP-MS/MS, ICP-Q-TOF，从手动到半自动再到全自动。本次MidiLab9000-E无机元素智能自动化分析系统的发布，更是对莱伯泰科无机元素分析全线产品的一次全新升华，将进一步解放双手、提高实验效率。莱伯泰科董事长胡克博士致辞活动伊始，由莱伯泰科董事长胡克博士致开幕词，胡克博士向首先向所有一直以来支持莱伯泰科的用户以及现场嘉宾表示了最衷心的感谢。胡克博士表示，莱伯泰科坚信科技创新不仅仅是技术的进步，更是改善人们生活、提高工作效率的途径。胡克博士热烈欢迎更多的用户与莱伯泰科合作，根据客户的需求，定制更多实验室智能自动化产品。胡克博士深信，通过双方的不懈探索和努力，科技将释放无限的生产力，为人类带来更多的奇迹。专家访谈接下来，就“无机元素智能自动化检测系统的发展现状及未来趋势”这一话题仪器信息网资深编辑万鑫对中国科学院生态环境研究中心胡立刚研究员进行了访谈对话。胡立刚研究员在访谈中表示，他理想中的无机元素分析场景，首先要洁净，其次是人少好操作，然后是测量快速覆盖面广，最后在数据处理上智能化，快速反应给实验人员。但是就目前的发展状况来看，理想和现实还是有一定的差距，尤其是前处理部分，目前处于人介入程度高、花费时间长的状态，急切亟待改善。单就ICP-MS这样复杂的分析仪器来说，ICP-MS技术并不具备极高难度，而是我们的前处理步骤太多特别零碎，从称量、加热到赶酸，而且有可能是不同厂家的产品，兼容性很难保证，不像后端的ICP-MS在一个系统里容易兼容。所以智能自动化检测系统的全方位兼容性是未来必须要重点考虑和升级的部分。针对自动化和智能化中软件的发展，胡立刚研究员建议一是针对接受和识别不同模块部分的问题，软件和算法本身也需要不断更新不断精进。二是数据解读部分，最好能给终端用户呈现经过一定处理的数据，而非原始数据。三是根据不同的实际应用场景和使用的分析仪器，能设计出更有针对性的完整的解决方案。总体而言，胡立刚研究员认为，实验室自动智能化检测系统的需求对我们科学仪器行业的发展提出了更高的要求，也是我们行业发展的一个重要方向。揭幕照片随后，莱伯泰科副总经理丁良诚先生与BCEIA 2023大会副主席、组委会主席、学委会秘书长张新荣教授一同开启了激动人心的揭幕仪式，揭开了MidiLab9000-E的神秘面纱。莱伯泰科自动智能分析检测事业部总经理谢新刚最后，莱伯泰科自动智能分析检测事业部总经理谢新刚为大家详细介绍了MidiLab9000-E的研发初心、关键技术以及核心性能。MidiLab9000-E无机元素智能分析系统集成智能化样本库管理、分装称重、样品消解、稀释定容，与质谱、光谱分析方法相结合，通过小莱AI机器人，完成待测样品的转运，实现从样品管理到分析检测全流程自动化。超过15年的自动化样品前处理技术开发经验，聚焦半导体、生命科学、新能源三大新行业，助力高端科学仪器的产业发展，旨在解决复杂难处理样本的在线分析检测，提供样品前处理+分析检测的全自动定制化一站式解决方案，让分析检测更准确、更快速、更智能。莱伯泰科MidiLab9000-E无机元素智能分析系统MidiLab9000-E无机元素智能分析系统亮点&bull 智能化样本库管理系统解决样本管理难题，全天候确保样本安全及信息可追溯性，打通数据孤岛，做到数据溯源。&bull 功能模块化设计无需改造现有实验室，根据检测需求自由模块组合，也可升级现有配套设备。通过柔性AI机器人，实现模块间转运，以及前处理室和分析室之间的待测样品转运，实验流程灵活柔性。各模块可并行工作，效率翻倍。&bull 安全、高效、释放人力解决人员稳定性差、实验员健康风险，将检测人员从重复单调的工作中释放出来，减少与腐蚀性酸试剂的接触，避免人为误差，提高结果重复性和稳定性。将精力投入到方法开发、检测数据的分析和挖掘上。&bull 解决复杂难处理样品的前处理难题工业级称重天平、涡旋混匀和垂直振荡混匀、全自动快速开关盖、超净通风橱专用 PP 聚丙烯防腐蚀板材、聚四氟乙烯涂层防护等，适用于高粘度、易挥发、易潮解等复杂难处理样品的前处理工作。

华东师大学者在Nature子刊发表治疗胰岛素抵抗智能传感器的重要研究成果 随着生活水平的不断提高，人们的生活质量尤其是饮食方面有了显著的改善。但大量高脂、高糖食物的摄入，大大提高了人们患高血糖、高血脂等为特征的胰岛素抵抗综合症风险，严重影响了人们的健康安全。胰岛素抵抗是由于多种因素使胰岛素促进葡萄糖摄取和利用的效率下降，机体代偿性的分泌过多胰岛素产生高胰岛素血症，以维持血糖的稳定。胰岛素抵抗易导致代谢综合征和II型糖尿病等代谢疾病。来自华东师范大学和瑞士苏黎世联邦理工大学的研究者们，为了实现胰岛素抵抗诊疗目的，他们利用合成生物学的策略，设计构建了一种智能胰岛素传感器，并应用于胰岛素抵抗综合症的诊疗。该研究成果发表在Nature子刊Nature Biomedical Engineering。领导这一研究的为来自瑞士苏黎世联邦理工大学的Martin Fussenegger教授和来自华东师范大学的叶海峰研究员，两人是本研究的共同通讯作者。他们巧妙地设计、合成了一种能自我回馈调节的胰岛素传感器，可以高效识别血液中胰岛素水平，当血液里的胰岛素超过一定阈值后，其可以调控表达脂联素(Fc-adiponectin)，从而缓解胰岛素抵抗症状起到治疗效果（下图）。人工智能胰岛素传感器设计及其胰岛素抵抗治疗策略示意图为了验证该胰岛素传感器在体内长期的诊疗效果，他们成功筛选到了一株含有胰岛素传感器的稳转细胞系HEKIR-Adipo，通过微囊包裹技术，并移植到胰岛素抵抗性糖尿病、肥胖症、饮食诱导性肥胖症等多种高胰岛素血症小鼠模型中，通过自动感应血液胰岛素浓度的变化，精准调控细胞表达脂联素(Fc-adiponectin)，有效地降低血脂和血糖从而缓减胰岛素抵抗的症状。实验数据表明，该胰岛素传感器在体内可以长期监测胰岛素水平并协同表达脂联素，从而起到缓解胰岛素抵抗症状的治疗效果（下图）。该胰岛素感受器有利于治疗早期糖尿病。这种自给自足式的基因线路设计在监测某种代谢疾病标记物时能同时协调表达治疗药物，这样的治疗设计理念将有望引领未来个性化精准医疗新时代。胰岛素传感器在胰岛素抵抗的肥胖模型鼠（ob/ob）体内长期诊疗效果注：叶海峰在博士和博士后期间（2007.8-2013.12）师从国际知名合成生物学专家Martin Fussenegger教授，于2014年3月回国受聘为华东师范大学“紫江优秀青年学者”，担任生命医学研究所生化与分子生物学专业研究员、博士生导师。主要从事合成生物学与生物医学工程领域的研究。Martin Fussenegger教授于2016年初被聘为华东师范大学荣誉教授。该研究得到国家自然科学基金优秀青年基金、面上项目、上海市科委项目、青年千人计划以及华东师范大学人才队伍建设等经费资助。论文的三位主要作者，由左至右依次是叶海峰、Mingqi Xie和Martin Fussenegger，叶海峰和Martin Fussenegger为论文通讯作者论文发表花絮：该文从投稿到发表已经接近三年了，第一次投稿Science送审后要求补实验，一补就是大半年将近一年的时间过去了，补完数据后审稿人还有其它要求然后就换了现在这个杂志投稿，结果面临的是相同的类似问题，最终该课题组成员合作完成了后续重要的实验后论文才最终顺利接受。Nature Biomedical Engineering杂志是今年Nature出版集团新增的5种子刊之一，该杂志将面向在实验室从事研究，以了解或抗击各种疾病的科研人员、临床医生和工程师。该刊横跨生命科学、自然科学和工程学，涵盖材料、治疗方法和器材等领域，旨在理解、诊断或改善各种临床和卫生背景下的人类健康问题。值得一提的是该杂志比较有意思的一个特色是推出了一个“Behind the Paper”的专栏，专门邀请论文的主要作者对发表的工作的研究背景和动机写一个简短的介绍，以增进读者对论文更好的阅读和理解 。

蜻蜓落在RS1200的采样探头上 随着国民经济的发展，环境问题日益突出，PM2.5，雾霾，VOC慢慢成为公众关注的焦点和话题。环保部门也建立了大量的自动监测站，以期监控大气环境质量。 由于空气的流动性特质加上城市中化工园区、工业厂区、居民区的不断增加，大气自动监测站不可能覆盖到所有，监测人员也不可能24小时实时在岗或随时到岗，基于上述原因，RS1200苏码罐智能采样系统被BCT应用于河北省重点地区环境空气挥发性有机物监测项目中， RS1200以其BCT的功能设计和技术特点以及实际采样的效果赢得了客户的认可。RS1200各个采样现场 RS1200苏码罐智能采样系统具有多种采样方式，程序定时采样，触发启动采样，遥控启动采样等，通过不同的采样启动方式使得苏玛罐完成各种不同环境、不同需求下的无选择性气体样品的全采样分析。同时，RS1200苏码罐智能采样系统具备强大的软件功能，用户可以通过电脑APP实现对RS1200苏码罐智能采样系统的控制，也可以通过手机APP进行查看控制。并且把多个采样点组成一个网，通过软件可以随时查看不同采样点的工作状态等，这对于多采样点来说显得BCT十分方便了。RS1200专用的手机App，形象直观的展现出各种功能。可以实时通过地图展现采样点GPS位置，实时查看采样罐的各种实时状态，查看采样装置电池电压及通讯状态，查看导出不同采样点的采样报告等等，整体软件方便、快捷、简单。手机APP展示：PC端APP展示： 为了保证采样数据的真实有效是得到正确分析数据的基础，为了保证这点，RS1200苏码罐智能采样系统采用了若干措施：l 实时压力监测：高精度压力传感器实时监测采样罐内部压力，RS1200监测到采样罐压力不在正常范围时，可通过软件界面或采样报告提示报警，从而避免因采样罐泄漏而造成采样数据无效。l 备份样品采集： RS1200设置了备份选项，选择备份采样时，装置同时连接两个采样罐，通过软件实现同时采样。备份罐既可以作为平行样进行分析，也可以在主罐采样出现问题时，作为备份样品进行分析。l GPS实时定位：为保证采样位置和采样分析数据相匹配，让采样更加有据可依，RS1200配备了GPS定位功能，采样时自动将采样时间、采样点位置信息记录到采样日志中，用户可以通过软件进行定位查看。l 限流采样：连接CS1200积分采样器等可实现长期限流采样功能；其他辅助功能介绍：l 大气参数采集：大气采样受天气的影响非常大，采样来的数据必须结合采样时的气候条件进行分析才更真实，才能为环保执法提供科学的依据。RS1200采样器可以将采样时的气候条件：温度、风向、风力、气压等记录到采样报告中。l 集成采样柜：RS1200苏码罐智能采样系统采用了专业设计的野外采样柜，防风防雨防盗窃，此外一体化的集成设计使得采样罐的连接也更加方便。l 多重供电系统：系统配置太阳能电池板，锂电池及电源管理模块，可实现交流电，太阳能以及电池供电的无缝切换，从而保证装置在室内，野外等任何环境下的长期使用。 相关介绍：大气VOC实验室手工监测方案简介北京博赛德提供多种采样方式：单罐人工采样、单罐或双罐远程或定时自动采样、多罐远程或编程自动采样。手工VOC监测方案中，采样质控非常重要，是否到规定的地点进行采样？是否在需要的时间进行采样？采样流速是否能够得到保证？采样如何和分析数据一一对应？北京博赛德的解决方案中软硬件相结合，加入采样质控措施，确保数据的真实性和完整性。 使用苏码罐系统，还有一个很重要的环节关系到BCT终分析数据的准确性，那BCT是配气系统，配气系统可能带来的误差甚BCT高达20%以上。我们推荐使用4700高精度稀释仪，它摒弃了质量流量计（MFC），消除了MFC测量带来的各种误差，尤其是低流速时的测量误差以及不同MFC通道之间的误差；同时也避免了因为MFC平衡造成的标气的大量浪费。整套系统可以BCT配合，可以一次进样直接分析117种VOCs，包含13种醛酮类物质：

近十年来，通过产学研用协同创新、行业企业示范应用、央地联合统筹推进，我国智能制造发展取得长足进步。供给能力不断提升，智能制造装备市场满足率超过50%，主营业务收入超10亿元的系统解决方案供应商达40余家。支撑体系逐步完善，构建了国际先行的标准体系，发布国家标准285项，牵头制定国际标准28项；培育具有行业和区域影响力的工业互联网平台近80个。推广应用成效明显，试点示范项目生产效率平均提高45%、产品研制周期平均缩短35%、产品不良品率平均降低35%，涌现出离散型智能制造、流程型智能制造、网络协同制造、大规模个性化定制、远程运维服务等新模式新业态。但与高质量发展的要求相比，智能制造发展仍存在 供给适配性不高、创新能力不强、应用深度广度不够、专业人才缺乏等问题。随着全球新一轮科技革命和产业变革突飞猛进，新一代信息通信、生物、新材料、新能源等技术不断突破，并与先进制造技术加速融合，为制造业高端化、智能化、绿色化发展提供了历史机遇。同时，世界处于百年未有之大变局，国际环境日趋复杂，全球科技和产业竞争更趋激烈，大国战略博弈进一步聚焦制造业，美国“先进制造业领导力战略”、德国“国家工业战略2030”、日本“社会5.0”等以重振制造业为核心的发展战略，均以智能制造为主要抓手，力图抢占全球制造业新一轮竞争制高点。当前，我国已转向高质量发展阶段，正处于转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期，但制造业供给与市场需求适配性不高、产业链供应链稳定面临挑战、资源环境要素约束趋紧等问题凸显。站在新一轮科技革命和产业变革与我国加快高质量发展的历史性交汇点，要坚定不移地以智能制造为主攻方向，推动产业技术变革和优化升级，推动制造业产业模式和企业形态根本性转变，以“鼎新”带动“革故”，提高质量、效率效益，减少资源能源消耗，畅通产业链供应链，助力碳达峰碳中和，促进我国制造业迈向全球价值链中高端。与机器设备、系统或生产、管理过程过程在没有人或较少人的直接参与下，按照人的要求，经过自动检测、信息处理、分析判断、操纵控制，实现重复性的复现和执行预期的目标的过程的自动化不同，智能制造是面向产品全生命周期，实现泛在感知条件下的信息化制造。智能制造技术是在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等先进技术的基础上，通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术，实现设计过程、制造过程和制造装备智能化，是信息技术、智能技术与装备制造技术的深度融合与集成；智能制造把制造自动化的概念更新，并扩展到柔性化、智能化和高度集成化。而在实现智能制造的进程中，各种检测仪器设备也扮演着重要的角色，一方面一些仪器厂商为制造业提供了智能制造解决方案，另一方面，仪器企业也在推进自身生产线的智能制造。对此，小编特收集整理了一些仪器厂商参与的智能制造案例。中粮油脂携手迅杰光远探索粮油加工行业智能制造可行性粮油加工工业与民生息息相关，其具备传统工业大批量生产的特质，传统品质控制及管理方式主要依靠人员实现，近年来随着智能传感和数据挖掘技术的发展，粮油加工行业与近红外光谱分析技术产生了明显的交集，使粮油工业由传统制造走向智能制造拥有了巨大的潜力和想象空间。中粮旗下某油脂公司（以下简称：中粮油脂）携手无锡迅杰光远科技有限公司（以下简称：迅杰光远），以膨化大豆粉在线品质监控项目为起点，探索了粮油加工行业智能制造的可行性。近红外光谱分析技术有“内含物传感器”之称，具有无损、非接触、实时快速、多个指标同时出结果的特点，是实现在线质量控制的最高效手段之一。中粮油脂选择在“膨化大豆粉”生产线引入近红外在线分析技术，对已有产线进行改造和升级，初步实现了制造过程数字化和可视化。迅杰光远基于中粮油脂的生产需求，设计了配套的膨化大豆粉在线近红外分析解决方案。项目所涉及的膨化大豆粉是由大豆粉经过加热、加湿、高温熟化以及膨化处理得到的产品，其物理状态为粉末态，含油较高具有一定粘性，易结块，容易粘连光学窗口，安装点的样品状态和环境较为复杂。为此，迅杰光远针对近红外主机结构、光谱仪、光学窗口、吹扫模块、光源入射角度等都进行了专门的设计，仪器内置了温湿度传感器、自动参比和波长校正模块，设备开机后即可全自动工作，设备内部引入了环境状态监控机制，根据环境的变化自动控制仪器的参数，实现了光谱的横纵坐标自动修正、样品温度特性打点记录等功能，避免各种复杂因素对测量结果的干扰，保证检查数据的稳定可靠，设备长久稳定运行。如今，信息化技术为粮食行业插上了腾飞的翅膀。而现实是，粮油加工行业还普遍存在加工资源浪费、产线设备不先进、工艺配方靠经验、产品质量有隐患等问题。在助力粮油加工进行产业智能化升级的过程中，利用在线近红外测量技术不但实现了物料品质的分析测定，重要的是还可以结合专家系统(智能算法)，实现工艺参数的智能、实时、闭环调控，可有效防止效率降低、能耗提高、投入增加、人为损失等问题出现，可极大地提升粮油行业的经营效益及现代化管理水平。机器视觉技术让机器拥有更聪明的“大脑”和更明亮的“眼睛”机器视觉和人工智能为核心的生产与质量控制和闭环可以帮助企业提质、增效、降本、减存，机器视觉实现的是从物料追溯、生产加工、部件装配、品质检测的全流程管理，通过“科学数字化” 和“大数据” 手段，完成可度量、可控制、可管理的自动化产线升级，最终打造出全面替代人工操作的智能工厂。2021年，凌云光发布了服务于3C智能终端的屏幕模组外观全自动质量检测设备、中框外观检测设备、螺孔测量设备、螺孔缺陷检测设备等多款新产品。这些设备相当于之前生产线上的检测工人，弥补了行业空白，可以帮助产线工艺制程解决全人工检测、质量管理量化不足、P&Q无法高效闭环等痛点。以屏幕模组外观全自动质量检测设备为例，它采用凌云光专利的准直光源成像技术和人工智能技术，可对微弱点类缺陷精准成像，区分灰尘和真实脏污缺陷干扰，替代手机屏幕IQC、OQC人工外观检测，实现50μm点状缺陷、10μm线状缺陷的有效检出，可检测正面、反面、孔区、侧边区域的50余种外观不良，提升效率和良率，一台设备可以替代模组外观质量检测线上数十名工人。智能设备和智能生产是智能制造的基础，机器视觉技术在“智能工厂”的落地，不仅让机器拥有更聪明的“大脑”和更明亮的“眼睛”，也将进一步完善工业人工智能与工业互联网等新基建领域的产品、技术及生态，为制造企业智能化转型升级提供强有力支撑。上海仪电：液晶显示面板彩色滤光片智能制造集成创新与应用上海仪电显示材料洁净室，室内面积2万多平方米，洁净度要求空气中每立方英尺的微粒小于或者等于0.3微米，温度保持在23度，相对湿度55%。通过智能化生产装备与制造过程数字化建设，已实现了全自动化生产，为在上海仪电集团乃至国内相关行业开展智能制造提供了一个很好的范式与样板。面向智能制造的智能车间建设。上海仪电显示材料智能车间采用的是精益生产U型的单元细胞设计；通过对工厂总体设计、工程设计、工艺流程及布局建模的基础上，应用智能定位识别自动生产线、车间智能化仓储运输、统一管道供给能源、自动排产与执行管控、以及自动在线检测和数字化工艺品质管控等智能化生产装备与手段，实现业内领先的智能化制造的模式。基于数据挖掘技术的工艺质量先进控制应用。针对彩色滤光片7*24连续自动化生产，满足顾客定制化按单生产，生产线每小时可产生的数据就约20万个，生产过程数据采集率大于90%，生产节拍小于44S的工作情况，对人员异常对应和质量管理在线管理能力要求高的特点。开发了面向快速生产节拍的基于数据挖掘技术的工艺质量先进控制异常预防系统，系统包括数据采集、数据挖掘、警报管理和知识管理。上海仪电显示材料有限公司在不增加投资增添抽检设备的前提下，通过工艺质量先进控制系统的实施，产品良率提升10%，直接减少120~200/H的产品损失。面向智能制造的现代集成制造系统（CIMS）应用。上海仪电显示材料有限公司以精益方法为指导规划和实施包含MES的CIMS系统，主要关注生产自动排产、自动传送和搬运的车间物流、自动在线检测的质量管理及与现场设备的互联互通集成与管理，以CIMS系统为生产指挥中心形成标准工作流程。经过在应用中反复验证和二次开发，目前已打造出满足自身需要的CIMS系统，主要包括：生产管理执行系统、自动化控制物流系统、品质管控系统、在线实时生产任务调度系统等。智能车间智能制造装备应用。上海仪电显示材料有限公司智能车间是高洁净度的生产车间，拥有国际先进水平的彩色滤光片生产设备、动力设备及配套设施、化学药液供应设施、测试分析设备等。主要工艺设备237台(套)，含清洗设备、涂布设备、传送运输设备、可靠性试验设备、QC/QA检测设备、包装设备和生产辅助设备等组成；拥有大量的传感器、自动识别智能和工业机器人设备。具备了智能制造的实践基础。智能车间互联互通的异构网络。上海仪电显示材料有限公司的智能车间存在大量的异构设备（AGV小车、机器人、加工过程监控装置、机床、物流信息采集系统、零件质量测量机、立体仓库以及跟外面的生产管理和物流系统等），实现异构设备的可靠通讯传输，是实现车间智能化的关键。为此，在智能车间的自动化设备集成网络建设方面，充分考虑了异构设备的接口、数据传输速度以及可扩展性和可靠性。智能车间（洁净室）涉及到大量的自动化设备、智能设备和传感器，并集成车间管理系统实现全自动生产，同时还要兼顾到能源管理，因此，智能车间（洁净室）的网络以异构方式连接，主要包括：光纤网、无线物联网、以太网、互联网。在智能车间的自动化设备集成网络建设方面，形成了智能车间加工过程实时监控网络；通过车间总线保证了异构设备的可靠通讯传输，实现了数据高速、可靠、实时传输以及其可靠性，为实现车间智能化奠定了基础；通过物联网技术实现自动定位、自动识别、自动反馈、自动搬运、自动传输、自动解包、自动包装、自动加工的生产模式；通过建立较为完备的信息系统保密管理制度、信息系统各种策略文档、程序文件，并配置了较为完善的技术防范手段，有效保证了公司商业秘密的安全。安捷伦打造全新绿色的数字化智慧工厂作为安捷伦气相色谱重要的战略制造中心，安捷伦上海在科技创新方面一直走在前沿，致力于打造全新的数字化智慧工厂。随着工业4.0的发展及“中国制造2025”国家战略的推进，安捷伦上海组建了专人团队负责开展智慧工厂建设。安捷伦上海占地约一万多平方米，其中产线面积约三千多平方米。进入到生产车间，立刻会看到悬挂于头顶的电视，上面用不同的颜色标示着每个生产线、每个房间进行的状态。而在旁边的触摸展示屏上，则是通过数据联动，利用Microsoft PowerBI软件平台，搭建的可视化大数据Dashboard。通过该方式，可实时掌握全球GPSD工厂的生产线状态、发货情况并及时了解客户反馈。工程师的工位上也有这样的屏幕，让他可以实时了解工厂目前生产的情况。再往里面走，除了忙碌的员工以外，还可以看到正在忙碌的机械手臂和协作机器人。例如在8860 GC 和8890 GC气相色谱系统上，其关键流路控制模块就是全自动焊接和测试。这一关键流程自动化，在提高产量的同时也大幅提高了产品质量。而在产品发货前的“最终检查”站点，操作人员只需要将产品推到指定位置，扫码机器序列号后，自动启动数字视觉检测结合AI智能识别，实现了自动化生产结果检测。这一举措，大大简化了以前人工所需的时间和成本，同时可大幅增加检测项目，更重要的是显著改进了产品质量追踪和可追溯性。重庆川仪掀起“智能化”变革重庆川仪自动化股份有限公司曾面临物料配给环节慢等问题，因缺乏信息直达的渠道，检验环节也不能给予及时的反馈。一环扣一环，常常到最后交付时才发现许多产品没有按时完成。对于一个企业来说，客户体验感影响着竞争力。后来，重庆川仪自动化股份有限公司通过大力投入自动化设备生产线、先进的信息化系统，加快推进精益生产，从订单、设计、生产到售后，全流程推动数字化。车间零件全部附上了二维码，实现了全过程跟踪追溯，生产现场变得井然有序。在智能化的助力下，重庆川仪调节阀有限公司在几年内便成为了子公司中的“排头兵”。在工业自动化仪表中，执行器是驱动阀门控制管道流量的部件。很多仪表是在高温、大湿度、腐蚀性的恶劣环境中运行。针对不同的使用情况和要求，需要给每一台产品配置了不同的零部件。然而，标准化才能实现快速生产，这曾是阻碍重庆川仪智能化生产的最大难题。针对于此，川仪车间通过采用信息化管理平台、在线自动检测系统，确保了作业指令有序执行。重庆川仪自动化股份有限公司的第一条智能化生产线建成后，产品生产的节奏从原来的18分钟左右缩短至6分钟。赛默飞+艾默生助力君实生物数字化工厂君实生物是最早决定入驻临港的生物医药企业之一。生物医药行业属于高科技产业，但实际上其生产环节还是非常传统和保守的。已经在其他行业广泛应用的智能制造，却成为了生物医药产业面临的巨大痛点。君实生物首席运营官冯辉认为，生物医药产业的数字化转型已经迫在眉睫。因此君实生物在决定落地临港的那一刻起，就决心要将厂房从设计到建设实现全面的数字化。君实生物希望能将生产环节中的每一个信息点都捕捉下来，所有的生产流程都要可溯源，所有数据都实现实时追踪和自动保存，将人为问题发生的可能性降低到零。君实生物的数字化工厂由艾默生的DeltaV系统整体串联，赛默飞则在其中提供了一次性生物反应器、生产用培养基、一次性使用反应袋等生物药生产过程中所需的全套解决方案。对于君实生物来说，选择赛默飞的重要原因在于，赛默飞的全套解决方案原生适配DeltaV系统。因此君实生物数字化工厂可以在DeltaV系统的整体管控下，真正实现生产管理上的无缝衔接。赛默飞的产品搭建在Trubio开放式的平台上，可以轻松的与其他工厂设备集成，甚至与第三方的设备以及其他生产系统进行连接。正因如此，通过赛默飞 Trubio软件解决方案，赛默飞的客户能够实现从工艺开发到商业制造的快速转化，这种策略将大大简化技术转移，并且加速产品上市。在与君实生物的合作中，赛默飞将为君实生物提供多条2000L一次性生物反应器，以及配套的试剂、耗材和智能系统，以支持君实生物未来在新冠中和抗体药物及其他产品的生产。而与艾默生的合作则聚焦于已经在君实生物工厂中应用的DeltaV系统。赛默飞将与艾默生共同销售和管理DeltaV产品及系统，而艾默生则承诺，将携手赛默飞共同推动生物医药行业产业升级。医药产业的数字化结构转型，可以被分为五个阶段。从基础的纯人工，到第二阶段引入各类不同的数字化管理系统，再到第三阶段打通系统间的数据交换和数据流，第四阶段根据数据实现预测，到最终的第五阶段，完成自适应性的数字化体系。目前医药产业大多还处在第二阶段到第三阶段的位置。自动检测设备在智能制造生产线的应用中航力源液压股份有限公司（501厂）隶属于中国航空工业集团中航重机股份有限公司，成立于1965年，专业从事液压泵/液压马达科研生产，目前已经构建了“一个产品五大领域”的产业格局，成为航空、航天、工程机械、农业机械和工业机械五大主机领域的重点配套单位，同时产品覆盖船舶、兵器等军工行业，是国家级高新技术企业。2015年初，501厂被列为工信部首批智能制造示范单位，结合公司战略，提出了推进智能制造生产模式。通过采取机器代人工程，从根本上彻底解决产品的产能、质量、成本、效益及效率问题，以智能制造为抓手，创新公司体制机制，最终实现管理的转型升级。公司以批量较大的航天产品为实施智能制造的入手点策划实施了智能制造生产线，其中明确提出了测量自动化的要求。根据智能制造线产品零件加工检测全过程无人工操作的要求，以及所加工零件的特性，501厂在智能制造线上配置了英国雷尼绍公司的高精度比较仪。该仪器具备检测准确度高、测量速度快、环境适应力强、数据接口支持性强的特点，非常适合零件现场自动化检测。通过检测工装的设计制造、零件自动检测程序的编制、比较仪与机器人联机对话、检测数据自动上传总控系统等一系列过程，最终实现了检测过程全自动，为智能制造生产线提供了有力的数据支撑。检测数据记录了产品的加工质量信息，同时还应用于刀具补偿计算中，精确计算刀具的补偿值并记录于数据库中，同时反馈于CNC，提高了加工的准确度。这条智能制造生产线还成为了首批46个国家智能制造试点示范项目之一。经过实际生产验证，该生产线比原生产模式生产效率提升55%，能源利用率提升15%，运营成本降低43%，产品不良率降低17%，检验效率提升100%，检测方式和手段为各项指标的提升提供了有力的保证。该项目的实施实际上是一种新检验方式的变革，通过自动化检测的策划，将事后检验变为过程控制并对加工系统进行实时补偿，实现了对加工过程的闭环控制。这样加工过程能力可以得到有效保障，加工一致性得到了大幅的提升，对产品实物质量提升起到了很大的促进作用。同时，通过自动化检测的应用，消除了很多人为因素带来的质量风险。智能制造是制造强国建设的主攻方向，其发展程度直接关乎我国制造业质量水平。发展智能制造对于巩固实体经济根基、建成现代产业体系、实现新型工业化具有重要作用。

近日，赛恩思高频红外碳硫仪和氧氮分析仪在深圳吉阳智能科技有限公司安装调试成功，设备将协助客户检测电池材料中的碳硫氧氮元素，为产品质量把控助力。深圳吉阳智能科技有限公司成立于2006年，专业为新能源汽车动力电池制造提供智能装备及整体解决方案，主要客户包括国内动力电池行业的顶尖企业，如CATL、比亚迪、国轩、ATL、天津力神、万向集团、中航锂电和中天科技等。赛恩思仪器专注于分析仪器的研发与生产。其中高频红外碳硫仪和氧氮分析仪是行业的先进检测设备，为吉阳智能科技提供了精确的分析和质量控制。高频红外碳硫仪用于检测磷酸铁锂样品中的碳硫含量，而氧氮分析仪则用于检测负极材料中的氧氮元素含量。这些关键数据对于锂电池的质量和性能至关重要，而赛恩思的仪器则确保了数据的准确性和可靠性。四川赛恩思仪器有限公司是深圳吉阳智能科技的得力合作伙伴，为其提供了高品质的仪器和技术解决方案。高品质元素分析仪将有助于吉阳智能科技在锂电装备行业进行产品质量把控，为新能源汽车动力电池制造提供优质产品。如果您也在寻求先进的科技和精密分析，那么赛恩思仪器是您值得信赖的合作伙伴！

我国分析仪器和传感器产品，已经加大力度朝向智能化、信息化、网络化方向发展，以实现更灵敏、更准确、更快速、更可靠地实时检测。　　分析仪器是我国科技、经济和社会持续发展的基础，无论在工业过程控制、设施农业、生物医学、环境控制、食品安全乃至航空航天、国防工程等领域，均迫切需要各类新型传感器作为信息摄取源的小型化、专用化、简用化、家庭化的新一代分析仪器，以迅速改变我国分析仪器的落后状况。　　传感器作为现代科技的前沿技术，传感器产业也是国内外公认的具有发展前途的高技术产业，它以其技术含量高、经济效益好、渗透能力强、市场前景广等特点为世人瞩目。　　几十年来，以微电子技术为基础，促进了传感器技术的发展。多学科、多种高新技术的交叉融合，推动了新一代传感器的诞生与发展。例如：我国重点开发的MEMS、MOMES、智能传感器、生物化学传感器等以及今后将大力开发的网络化传感器、纳米传感器均是多学科、多种学科技术交叉融合的新一代传感器。　　微型化是建立在微电子机械系统(MEMS)技术基础上的，目前已成功应用在硅器件上形成硅压力传感器(如上述EJX变送器)。微电子机械加工技术，包括体微机械加工技术、表面微机械加工技术、LIGA技术(X光深层光刻、微电铸和微复制技术)、激光微加工技术和微型封装技术等。　　MEMS的发展，把传感器的微型化、智能化、多功能化和可靠性水平提高到了新的高度。传感器的检测仪表，在微电子技术基础上，内置微处理器，或把微传感器和微处理器及相关集成电路(运算放大器、A/D或D/A、存贮器、网络通讯接口电路)等封装在一起完成了数字化、智能化、网络化、系统化。(注：MEMS技术还完成了微电动机或执行器等产品，将另作文介绍)网络化方面，目前主要是指采用多种现场总线和以太网(互联网)，这要按各行业的特点，选择其中的一种或多种，近年内最流行的有FF、Profibus、CAN、Lonworks、AS-Interbus、TCP/IP等。　　除MEMS外，新型传感器的发展还有赖于新型敏感材料、敏感元件和纳米技术，如新一代光纤传感器、超导传感器、焦平面陈列红外探测器、生物传感器、纳米传感器、新型量子传感器、微型陀螺、网络化传感器、智能传感器、模糊传感器、多功能传感器等。　　多传感器数据融合技术正在形成热点，不同于一般信号处理，也不同于单个或多个传感器的监测和测量，而是对基于多个传感器测量结果基础上的更高层次的综合决策过程。有鉴于传感器技术的微型化、智能化程度提高，在信息获取基础上，多种功能进一步集成以致于融合，这是必然的趋势，多传感器数据融合技术也促进了传感器技术的发展。　　多传感器数据融合的定义概括：把分布在不同位置的多个同类或不同类传感器所提供的局部数据资源加以综合，采用计算机技术对其进行分析，消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾，加以互补，降低其不确实性，获得被测对象的一致性解释与描述，从而提高系统决策、规划、反应的快速性和正确性，使系统获得更充分的信息。其信息融合在不同信息层次上出现，包括数据层(像素层)融合、特征层融合、决策层(证据层)融合。由于它比单一传感器信息有如下优点，即容错性、互补性、实时性、经济性，所以逐步得到推广应用。应用领域除军事外，已适用于自动化技术、机器人、海洋监视、地震观测、建筑、空中交通管制、医学诊断、遥感技术等方面。　　近年来，传感器正处于传统型向新型传感器转型的发展阶段。新型传感器的特点是微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化，它不仅促进了传统产业的改造，而且可导致建立新型工业，是21世纪新的经济增长点。

分析仪器是我国科技、经济和社会持续发展的基础，无论在工业过程控制、设施农业、生物医学、环境控制、食品安全乃至航空航天、国防工程等领域，均迫切需要各类新型传感器作为信息摄取源的小型化、专用化、简用化、家庭化的新一代分析仪器，实现更灵敏、更准确、更快速、更可靠地实时检测，以迅速改变我国分析仪器的落后状况。　　传感器作为现代科技的前沿技术，传感器产业也是国内外公认的具有发展前途的高技术产业，它以其技术含量高、经济效益好、渗透能力强、市场前景广等特点为世人瞩目。　　几十年来，以微电子技术为基础，促进了传感器技术的发展。多学科、多种高新技术的交叉融合，推动了新一代传感器的诞生与发展。例如：我国重点开发的MEMS、MOMES、智能传感器、生物化学传感器等以及今后将大力开发的网络化传感器、纳米传感器均是多学科、多种学科技术交叉融合的新一代传感器。　　微型化是建立在微电子机械系统(MEMS)技术基础上的，目前已成功应用在硅器件上形成硅压力传感器(如上述EJX变送器)。微电子机械加工技术，包括体微机械加工技术、表面微机械加工技术、LIGA技术(X光深层光刻、微电铸和微复制技术)、激光微加工技术和微型封装技术等。　　MEMS的发展，把传感器的微型化、智能化、多功能化和可靠性水平提高到了新的高度。传感器的检测仪表，在微电子技术基础上，内置微处理器，或把微传感器和微处理器及相关集成电路(运算放大器、A/D或D/A、存贮器、网络通讯接口电路)等封装在一起完成了数字化、智能化、网络化、系统化。(注：MEMS技术还完成了微电动机或执行器等产品，将另作文介绍)网络化方面，目前主要是指采用多种现场总线和以太网(互联网)，这要按各行业的特点，选择其中的一种或多种，近年内最流行的有FF、Profibus、CAN、Lonworks、AS-Interbus、TCP/IP等。　　除MEMS外，新型传感器的发展还有赖于新型敏感材料、敏感元件和纳米技术，如新一代光纤传感器、超导传感器、焦平面陈列红外探测器、生物传感器、纳米传感器、新型量子传感器、微型陀螺、网络化传感器、智能传感器、模糊传感器、多功能传感器等。　　多传感器数据融合技术正在形成热点，不同于一般信号处理，也不同于单个或多个传感器的监测和测量，而是对基于多个传感器测量结果基础上的更高层次的综合决策过程。有鉴于传感器技术的微型化、智能化程度提高，在信息获取基础上，多种功能进一步集成以致于融合，这是必然的趋势，多传感器数据融合技术也促进了传感器技术的发展。　　多传感器数据融合的定义概括：把分布在不同位置的多个同类或不同类传感器所提供的局部数据资源加以综合，采用计算机技术对其进行分析，消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾，加以互补，降低其不确实性，获得被测对象的一致性解释与描述，从而提高系统决策、规划、反应的快速性和正确性，使系统获得更充分的信息。其信息融合在不同信息层次上出现，包括数据层(像素层)融合、特征层融合、决策层(证据层)融合。由于它比单一传感器信息有如下优点，即容错性、互补性、实时性、经济性，所以逐步得到推广应用。应用领域除军事外，已适用于自动化技术、机器人、海洋监视、地震观测、建筑、空中交通管制、医学诊断、遥感技术等方面。　　近年来，传感器正处于传统型向新型传感器转型的发展阶段。新型传感器的特点是微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化，它不仅促进了传统产业的改造，而且可导致建立新型工业，是21世纪新的经济增长点。

2024年，人工智能(AI)技术在仪器研发领域展现出了前所未有的深度融合和广泛渗透。AI不仅为仪器研发带来了新的设计理念和研发模式，更重要的是赋予了仪器更强大的功能和智能化水平，推动了整个行业的技术进步和效率提升。通过深度学习、计算机视觉、自然语言处理等先进算法，AI赋能了仪器研发的自动化、智能化和高效率，为科研和工业生产带来了革命性的变革。　　AI驱动的智能制造　　实时质量监控与自动化调整　　AI系统可以实时监测生产过程中的各种参数和指标，及时发现异常情况并自动采取措施，确保产品质量符合标准。例如，AI可以通过分析来自传感器的数据流，识别与正常运行状态的偏差，提前预警潜在的质量问题。一旦发现问题，AI可以自动调整工艺参数，如切削速度、温度、压力等，从而避免不合格品的产生。　　工艺优化与参数调整　　基于AI的工艺优化技术可以分析海量的生产数据，识别影响产品质量的关键因素，并自动调整最佳的工艺参数组合，提高生产效率和产品质量。例如，AI可以通过对切削速度、进给速度、刀具类型等参数对加工质量的影响进行建模，从而实现对这些参数的自动优化，达到提高加工精度和一致性的目的。　　缺陷检测与分类　　利用计算机视觉和深度学习技术，AI可以自动检测和识别仪器产品表面的各种缺陷，如划痕、污染、图案偏差等。这比传统的人工目视检查更加高效、准确，可大幅提高产品的合格率。深度学习模型可以从大量标注的图像数据集中学习，熟练区分正常产品和有缺陷的产品，实现高精度的自动缺陷检测。　　预测性维护　　通过监测仪器设备的运行数据，AI可以预测设备可能出现的故障和异常，从而提前进行维护和保养，减少停机时间，确保设备处于最佳状态，间接提高产品质量的稳定性。例如，AI可以分析传感器数据，识别出设备性能的下降趋势，提前发出维护警报，减少维修成本。　　AI赋能数据分析与建模　　数据驱动的设计优化　　AI可以通过模拟和预测分析，帮助研发团队更快地迭代和优化产品设计。例如，在医疗仪器研发中，AI可以分析大量的医疗数据，包括病历、影像数据和临床试验结果，从中发现新的诊断和治疗模式，为仪器设计提供依据和建议。　　需求预测与资源配置　　AI技术在需求预测和资源配置方面也发挥着重要作用。AI算法能够分析历史数据，识别资源利用率模式，并基于此预测未来的资源需求。这样研发团队就可以提前调配资源，避免资源浪费或短缺。同时，AI驱动的资源调度系统能够根据项目需求、员工技能等因素，自动生成最优的资源分配方案，提高资源利用效率。　　材料科学与生物领域应用　　2024年，AI在材料科学和生物领域的应用取得了突破性进展，推动了科学发现和创新。例如，AI助力高内涵成像系统的发展，开启了类器官研究的新纪元。通过AI算法，研究人员可以从复杂的生物数据中提取有价值的信息，优化成像系统的性能和应用场景，为生物技术和制药研发提供了强大支持。　　多模态AI系统与自动化　　多模态人机交互　　多模态AI系统能够处理文本、图像、语音等多种形式的数据，为仪器的设计和使用带来了新的交互方式。例如，AI可以通过语音识别和自然语言处理技术，帮助用户更方便地操作和控制仪器。在医疗诊断中，AI可以结合患者的病历、影像数据和语音描述，提供更全面的诊断支持。　　实验室自动化　　AI推动了实验室自动化的发展，实现了无人值守的实验室操作。机器人可以执行样品准备、实验操作、数据分析等任务，而AI系统则负责实验设计、结果解释和报告生成。这极大提高了实验室的工作效率和准确性。例如，卡内基梅隆大学研发的"合作科学家"AI工具能够自主设计、规划和执行复杂的科学实验，显著加快了科学研究的进程。　　智能制造与自动化　　AI在智能制造和自动化方面的应用将显著提升仪器研发的效率和精度。通过AI驱动的自动化系统，研发团队可以实现全天候的实验室自动化操作，减少人工干预，提高数据采集和分析的速度。例如，AI可以在药物研发中使用全基因组、原子分辨率仪器和机器人技术，建立海量医疗数据集，加速药物发现过程。　　质量控制与缺陷检测　　实时质量监控　　AI系统可以实时监测生产过程中的各种参数和指标，及时发现异常情况并采取措施，确保产品质量符合标准。例如，AI可以通过分析来自传感器的数据流，识别与正常运行状态的偏差，提前预警潜在的质量问题。一旦发现问题，可以及时调整工艺参数，从而避免不合格品的产生。　　自动化缺陷检测　　利用计算机视觉和深度学习技术，AI可以自动检测和识别产品表面的各种缺陷，如划痕、污染、图案偏差等。这比传统的人工目视检查更加高效、准确，可大幅提高产品的合格率。深度学习模型可以从大量标注的图像数据集中学习，熟练区分正常产品和有缺陷的产品，实现高精度的自动缺陷检测。　　工艺优化与参数调整　　基于AI的工艺优化技术可以分析海量的生产数据，识别影响产品质量的关键因素，并自动调整最佳的工艺参数组合，提高生产效率和产品质量。AI可以自动调整多种参数，包括切削速度、温度、压力、流量、生产速度、设备设置等，确保产品质量的稳定性和一致性。　　预测性维护　　通过监测仪器设备的运行数据，AI可以预测设备可能出现的故障和异常，从而提前进行维护和保养，减少停机时间，确保设备处于最佳状态，间接提高产品质量的稳定性。例如，AI可以分析传感器数据，识别出设备性能的下降趋势，提前发出维护警报，减少维修成本。　　质量数据分析与持续改进　　AI可以对历史的质量数据进行深入分析，挖掘影响质量的潜在因素，为制定质量改进措施提供依据。同时，AI也可以从质量数据中学习，不断优化质量控制策略。通过利用历史工艺数据，AI可以帮助企业识别出影响质量的根本原因，并制定针对性的改进措施，实现持续改进。　　降低生产成本　　自动化与智能化　　AI技术可以自动化生产流程，减少人工干预，从而降低人力成本。例如，柯尼卡美能达使用高分辨率机器视觉系统与AI相结合，在汽车流水线上进行漆面瑕疵检测，确保产品质量的同时降低了生产成本。　　此外，AI可以通过预测性维护技术，提前识别设备故障并进行预防性维护，减少停机时间和维修成本。例如，AI驱动的预测性维护系统可以分析传感器数据，预测设备何时可能发生故障，从而主动进行修复，最大限度地降低成本。　　优化资源配置　　AI可以优化资源配置，确保资源的高效利用。例如，AI系统可以根据项目需求、员工技能和可用资源，自动生成最优的资源分配方案，减少资源浪费。　　在供应链管理中，AI的应用可以显著降低成本。通过生成式AI技术，企业可以优化采购、库存管理和物流，减少库存积压和物流成本。例如，AI可以预测装配线资产需求，优化库存水平，并提出高效的存储和运输路线。　　提高生产效率　　AI可以通过分析生产数据，优化生产流程，提高生产效率。例如，AI可以在生产过程中实时调整参数，确保每个产品都符合质量标准，从而减少废品率和返工成本.此外，AI可以优化工厂的能源使用，降低能耗。例如，西门子利用AI算法创建工厂的数字孪生，监控设备性能，优化生产计划，并调整能源使用模式，从而减少能源相关的成本。　　降低研发成本　　AI可以通过高效的数据分析和模型构建，减少研发时间和成本。例如，AI可以分析大量的实验数据，识别出最优的实验条件和参数，减少实验次数和成本.同时，AI推动实验室自动化，实现无人值守的实验室操作，减少人工成本。例如，AI可以自动执行样品准备、实验操作和数据分析等任务，提高实验室的工作效率和准确性。　　降低硬件成本　　AI可以帮助开发低成本的高性能设备。例如，中国香港大学的研究人员利用现成硬件和AI技术，开发出低成本的超低场核磁共振成像设备，其性能堪比高端仪器，但成本大大降低。　　供应链优化　　需求预测与库存管理　　AI可以通过分析历史数据和实时数据，提供更准确的需求预测。这有助于优化库存管理，减少库存积压和缺货情况。例如，AI可以基于销售管道、营销线索、市场趋势、经济前景和季节性销售趋势等内部和外部信号，预测需求变化，从而帮助制造商平衡库存水平与持有成本.AI驱动的库存优化系统可以评估物料数量，推荐最佳的仓库布局，加快库存存取速度和运输速度。通过规划理想的路线，AI可以加速库存运输，提高履行率，减少库存相关的成本。　　供应链可见性与风险管理　　AI可以处理大量数据，提供供应链的全面可见性。这包括实时监控供应链中的各个环节，识别潜在的瓶颈和低效问题，从而提高整体供应链的效率和透明度.同时，AI可以预测供应链中的潜在风险，如设备故障、物流中断等，并提前采取措施进行缓解。例如，AI可以通过分析传感器数据，预测设备的维护需求，减少停机时间和相关成本。　　自动化与智能化　　AI可以自动化许多供应链管理任务，如订单处理、库存管理和物流调度。这不仅提高了效率，还减少了人工错误。例如，AI可以自动生成和优化生产计划，确保资源的高效利用.AI可以通过动态路线优化、管理交付时间窗口、优化燃油消耗和负载能力利用率等方式，提高物流配送的速度和质量。这有助于减少运输成本和时间，提高客户满意度。　　供应商管理与采购优化　　AI可以根据财务指标、经营风险、履约能力等建立供应商画像，进行供应商推荐和评估。这有助于企业选择最合适的供应商，降低采购风险和成本.AI可以自动分析供应商报价、市场行情和历史价格，快速核定合理的价格区间，帮助企业科学控制采购成本，提高采购效率和质量。　　质量控制与维护　　AI可以在制造过程中实时监控产品质量，及时发现并纠正缺陷，确保产品的一致性和可靠性。例如，AI可以通过计算机视觉技术检测产品表面的缺陷，提高质量控制的效率和准确性.AI可以通过预测性维护技术，提前识别设备故障并进行预防性维护，减少停机时间和维修成本。这在复杂的制造环境中尤为重要，可以显著提高设备的整体效能.总的来说，AI在优化仪器研发的供应链方面提供了全面的解决方案，从需求预测、库存管理到物流调度、质量控制和风险管理，显著提高了供应链的效率和灵活性，降低了运营成本。　　质量控制　　AI在仪器研发中可以通过以下几个方面提高质量控制：　　缺陷检测与分类　　利用计算机视觉和深度学习技术，AI可以自动检测和识别仪器产品表面的各种缺陷，如划痕、污染、图案偏差等。这比传统的人工目视检查更加高效、准确，可大幅提高产品的合格率。例如，深度学习模型可以从大量标注的图像数据集中学习，熟练区分正常产品和有缺陷的产品。通过迭代训练和验证，模型可以适应不同类型的缺陷模式，实现高精度的自动缺陷检测。　　实时质量监控　　AI系统可以实时监测仪器生产过程中的各种参数和指标，及时发现异常情况并采取措施，确保产品质量符合标准。例如，AI可以通过分析来自传感器的数据流，识别与正常运行状态的偏差，提前预警潜在的质量问题。一旦发现问题，可以及时调整工艺参数，从而避免不合格品的产生。　　工艺优化　　基于AI的工艺优化技术可以分析海量的生产数据，识别影响产品质量的关键因素，并自动调整最佳的工艺参数组合，提高生产效率和产品质量。例如，AI可以通过对切削速度、进给速度、刀具类型等参数对加工质量的影响进行建模，从而实现对这些参数的自动优化，达到提高加工精度和一致性的目的。　　预测性维护　　通过监测仪器设备的运行数据，AI可以预测设备可能出现的故障和异常，从而提前进行维护和保养，减少停机时间，确保设备处于最佳状态，间接提高产品质量的稳定性。　　质量数据分析　　AI可以对历史的质量数据进行深入分析，挖掘影响质量的潜在因素，为制定质量改进措施提供依据。同时，AI也可以从质量数据中学习，不断优化质量控制策略.总的来说，AI为仪器研发的质量控制带来了自动化、智能化和高效率的解决方案，有助于提高产品质量、降低不合格品率、减少人工成本，推动仪器制造业的质量水平不断提升。但同时也需要注意AI系统的可解释性、可靠性等问题，保证质量控制的科学性和安全性。　　分析和利用历史工艺数据，提高质量控制　　AI通过分析和利用历史工艺数据，可以显著提高质量控制的效果。以下是具体的方式：　　预测性维护和预防性措施　　预测设备故障　　AI可以通过分析历史工艺数据，预测设备何时可能发生故障，从而提前进行维护，避免生产中断。例如，AI算法可以分析传感器数据，识别出设备性能的下降趋势，提前发出维护警报，减少停机时间和维修成本。　　预防性质量控制　　通过利用历史数据，AI可以识别出生产过程中可能出现的质量问题，并在问题发生之前采取预防措施。例如，AI可以分析过去的生产数据，识别出哪些工艺参数与产品缺陷相关，从而优化这些参数，减少缺陷的发生。　　实时监控和自动化调整　　实时质量监控　　AI系统可以实时监控生产过程中的各种参数和指标，及时发现异常情况并采取措施，确保产品质量符合标准。例如，AI可以通过分析实时数据流，识别与正常运行状态的偏差，提前预警潜在的质量问题。　　自动化工艺调整　　基于历史数据的分析，AI可以自动调整生产工艺参数，以确保产品质量的一致性。例如，AI可以在生产过程中实时调整温度、压力、速度等参数，确保每个产品都符合质量标准。　　数据驱动的决策支持　　数据分析与模式识别　　AI可以分析大量的历史工艺数据，识别出影响产品质量的关键因素和模式。例如，AI可以通过机器学习算法，发现哪些工艺步骤容易导致质量问题，从而优化这些步骤，提高整体质量控制水平。　　提供决策支持　　AI可以为质量管理人员提供数据驱动的决策支持，帮助他们做出更明智的决策。例如，AI可以根据历史数据，预测未来的质量趋势，建议改进措施，优化生产计划和资源配置。　　提高检测精度和效率　　自动化缺陷检测　　利用计算机视觉和深度学习技术，AI可以自动检测和识别产品表面的各种缺陷，比传统的人工目视检查更加高效、准确。例如，AI可以从大量标注的图像数据集中学习，熟练区分正常产品和有缺陷的产品。通过迭代训练和验证，模型可以适应不同类型的缺陷模式，实现高精度的自动缺陷检测。　　提高检测效率　　AI驱动的自动化检测系统可以显著提高检测效率，减少人工干预。例如，AI可以在生产线上实时监控产品质量，及时发现并纠正缺陷，确保产品的一致性和可靠性。通过使用高清高速摄像机和深度学习算法，AI系统能够快速处理大量图像数据，实时检测并分类缺陷，从而提高生产线的整体效率。　　持续改进和优化　　持续监控和改进　　AI可以持续监控生产过程中的数据，识别出新的质量问题，并不断优化质量控制策略。例如，AI可以通过分析实时和历史数据，发现新的质量问题，并提出改进建议，帮助企业实现持续改进。通过不断学习和调整，AI系统能够适应生产环境的变化，保持高效的质量控制。　　数据驱动的质量改进　　通过利用历史工艺数据，AI可以帮助企业识别出影响质量的根本原因，并制定针对性的改进措施。例如，AI可以分析过去的质量数据，发现哪些因素导致了质量问题，从而优化这些因素，提高整体质量水平。数据驱动的质量改进不仅提高了产品质量，还减少了生产成本和资源浪费。总的来说，AI通过分析和利用历史工艺数据，可以显著提高质量控制的效果，减少缺陷率，提高生产效率，降低成本，帮助企业实现更高的质量标准和客户满意度。　　自动调整多种参数　　AI在质量控制中可以自动调整多种参数，以确保产品质量的稳定性和一致性。以下是一些具体的参数和调整方式：　　工艺参数　　切削速度和进给速度　　在数控系统中，AI可以通过分析切削速度、进给速度等工艺参数对加工质量的影响，自动调整这些参数以提高加工效率和质量。例如，通过优化切削速度和进给速度，可以减少刀具磨损，提高表面光洁度。　　温度、压力和流量　　在化工生产过程中，AI可以监测和调整温度、压力、流量等参数，以确保工艺的稳定性和产品质量。例如，AI可以通过实时数据分析，检测潜在的问题或异常情况，并自动调整这些参数以最大程度地提高产量和质量。　　湿强度化学品剂量　　在造纸行业，AI驱动的自动控制系统可以调节湿强度化学品的剂量，确保湿张力质量参数达到目标粘附程度。这种自动调整可以减少误差率，提高产品的一致性。　　生产控制参数　　生产速度和设备设置　　AI可以根据实时生产数据，自动调整生产速度和设备设置，以优化生产效率和产品质量。例如，AI可以在生产过程中实时调整设备的运行参数，确保每个产品都符合质量标准。　　质量特性参数　　AI可以分析生产控制参数与最终产品质量特性之间的关系，自动推荐和调整最优的工艺参数。例如，AI可以在生产过程中实时调整参数，以最小化质量特性的波动，确保产品质量的稳定性。　　设备运行参数　　设备维护和保养参数　　AI可以通过预测性维护技术，提前识别设备故障并进行预防性维护，自动调整设备的运行参数以延长设备寿命和减少停机时间。例如，AI可以根据设备的运行数据，自动调整维护计划和保养参数，确保设备始终处于最佳状态。　　传感器和监控系统参数　　AI可以优化传感器和监控系统的参数设置，以提高数据采集的准确性和实时性。例如，AI可以根据生产过程中的变化，自动调整传感器的灵敏度和监控系统的阈值，确保数据的准确性和及时性。　　质量检测参数　　检测标准和阈值　　AI可以根据历史质量数据和实时检测结果，自动调整质量检测的标准和阈值。例如，AI可以在检测过程中实时调整检测标准，确保每个产品都符合质量要求。　　检测频率和方法　　AI可以根据生产过程中的质量波动，自动调整检测频率和方法。例如，AI可以在质量波动较大的时候增加检测频率，确保及时发现和纠正质量问题。总的来说，AI在质量控制中可以自动调整多种参数，包括工艺参数、生产控制参数、设备运行参数和质量检测参数。这些自动调整不仅提高了生产效率和产品质量，还减少了人工干预和操作错误，推动了制造业的智能化和自动化。　　结论　　2024年，AI在仪器研发中的应用将继续深化和扩展，推动各行业的技术创新和效率提升。AI技术不仅提高了研发过程的自动化和智能化水平，还为新一代仪器的设计和优化提供了强大的数据支持和分析能力。通过自动化生产流程、预测性维护、优化资源配置、提高生产效率和降低研发成本，AI显著降低了生产和运营成本。此外，AI在质量控制中的应用，通过自动调整多种参数，提高了产品质量和生产效率，减少了人工干预和操作错误，推动了制造业的智能化和自动化。总的来说，AI为仪器研发带来了革命性的变革，推动了各行业的技术进步和效率提升。未来，随着AI技术的不断发展和应用的深入，仪器研发将迎来更加智能化和高效化的新时代。　　参考资料　　1. 罗东亮, 蔡雨萱, 杨子豪, 章哲彦, 周瑜, & 白翔. 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近日，国务院印发了《关于开展第三次全国土壤普查的通知》，决定自2022年起开展为期四年的第三次全国土壤普查，全面掌握我国土壤资源情况。这是自1979-1985年开展第二次全国土壤普查后，时隔近四十年后的又一次大摸底行动。莱伯泰科作为具有20年历史的分析仪器生产厂家，拥有质谱、光谱、色谱以及各种前处理设备，并且在环境检测领域深耕多年，成为了广大环境检测实验室值得信赖的合作伙伴。针对第三次全国土壤普查，特推出《莱伯泰科土壤普查无机元素解决方案》供大家参考，公众号留言即可领取。在《莱伯泰科土壤普查无机元素解决方案》中，使用到了如下前处理设备与分析仪器：前处理设备类REVO微波消解仪1、优秀的防爆能力，极低的微波泄漏量，高安全等级设计贯穿于产品设计的各个方面。2、全不锈钢安全门，智能软件控制温度门锁，确保运行过程安全。3、工业级双磁控管设计，微波谐振腔体结合专利的微波均匀技术，确保样品的均匀性。4、全罐温度和压力控制系统，监控所有样品罐的反应条件。5、大工作腔体，高通量设计，可同时消解40个样品。6、彩色触摸屏控制，图标式菜单，简单易操作，一键智能消解。UltraWAVE 超级微波消解仪1、超级微波化学平台 改变了传统微波消解的设计规则！2、实现了超高温度和压力的消解，可在200bar压力长时间工作，工作效率是常规微波的3倍以上；3、同一批次消解食品，土壤，矿石，塑料，金属等多种类型样品；4、仅需2-3mL加酸量，与常规微波相比减少70%，无需赶酸； 5、很低的使用成本，无需使用特殊的消解罐，普通的石英/玻璃/TFM试管均可使用；6、大幅减少人力消耗，10秒左右快速密闭消解罐，避免了几十分钟的装罐过程；7、大样品批处理量和称样量，同时消解77个样品。D-MASTER全自动消解仪1、全自动过程：消解过程自动化，标准化，有效提高实验精密度和重现性2、智能化控制：远程控制系统，操作更便捷，预约开机功能让仪器真正实现无人值守自主实验3、实验更高效：完全独立的双模块设计，不同的方法可同时运行，互不干扰无污染4、高等级防腐：全防腐操作平台，自带通风系统，隔绝酸气酸液，让仪器运行更稳定DigBlock ST36消解仪1、环绕式加热方式，消解速度更快2、智能程序升温，消解过程程序化，无人值守节省人力3、原装进口保温材料，整机在消解过程中可节能80%，用低功率实现快速升温4、整机密封防腐，增加了主机台面的防酸气、酸液浸入功能5、智能手机控制器，远程控制让实验过程随手掌握minilab3000全自动液体处理平台1、标准化：保证不同人员，不同实验室，不同地点都可以得到相同的结果。2、提高数据完整性和可靠性：具备完整的数据及操作过程记录，具备溯源及权限管理功能3、降低误操作机率：防止人为操作失误4、有效提高工作效率：24小时连续工作，不会因疲劳出错5、把技术人员从重复的体力劳动中解放出来：技术人员可以从事更重要的工作 6、保护操作者：保护操作人员免受有毒有害试剂伤害分析仪器类LabMS 3000 ICP-MS1、强劲：集成型超高基质进样系统，支持在线氩气稀释和有机样品加氧除碳，从而减少样品前处理时间并避免此过程中引入的各种污染。2、精准：第三代动能歧视碰撞池技术，消除棘手的多原子和双电荷离子干扰，提升数据质量。3、 安全：具有五重安全防控以及定时维护日志，确保仪器在安全、可靠的状态下运行，最大化减少计划外的停机和提供安全保护。4、智能：HiMass 智能工作站，中英文语言实时切换，支持接入实验室管理系统和定制报告模版，向导式设计更符合中国人操作习惯。5、可靠：与LabTech 前处理设备无缝衔接实现一站式元素分析解决方案，使元素分析更高效、更准确、更安全。DMA-80 evo 全自动直接测汞仪1、无需任何样品前处理，2-5min内获取准确结果2、固体/液体/气体直接进样，无需模块切换3、出色的稳定性，其标准曲线仅需3-6个月校正一次，真正做到即开即用；4、0.0005ng的超低检出限，7个数量级极宽的线性范围，RSD≤1%；5、分析过程不消耗任何化学试剂，不会产生任何废液废气，绿色分析；6、众多国内外权威标准分析方法的制定仪器。

4月17日，“CHINAPLAS 2023 国际橡塑展”拉开帷幕，首次启用深圳国际会展中心的全馆共18个展厅，以380,000平方米的展会面积创下历史新高。展会以“启新程塑未来创新共赢”为主题，携手逾3,900家全球高质量展商，一连四天（4月17 - 20日）上演橡塑科技的“塑”度与激情。“随着中国制造业的升级和转型，对先进技术的需求将会持续上升。深圳作为高端转型的标杆城市，将在这个关键时刻发挥巨大的推动作用。”展会主办方 - 雅式集团董事长朱裕伦表示。“CHINAPLAS 2023 国际橡塑展”回归深圳，将以推动行业高质量发展和先进制造业发展为使命，与业界共同迈向高端制造、智能制造以及绿色制造。△“CHINAPLAS 2023 国际橡塑展”开幕式△（由左至右）德国杜塞尔多夫市长Dr. Stephan Keller、杜塞尔多夫展览公司总裁兼首席执行官Mr. Wolfram Diener、雅式集团董事长朱裕伦出席开幕式并致辞△德国杜塞尔多夫市长Dr. Stephan Keller（右二）首次访问中国，并参观“CHINAPLAS 2023 国际橡塑展”启新程︱为先进制造业注入新动力诞生于1983年的“CHINAPLAS国际橡塑展”，已经成长为全球领先的国际塑料橡胶展。无论是深耕40年的“时间”，还是380,000平方米展会面积的“空间”，无不见证了中国橡塑业的蓬勃发展。来到2023关键一年，这个橡塑行业年度盛会的故事翻到了新的篇章。走进18个展厅，创新气息扑面而来，1,500多家材料供应商百花竞妍万紫千红，3,000台机械激情舞动争奇斗艳。作为疫情防控平稳转段后首个在中国举行的世界级橡塑工业展览会，“CHINAPLAS国际橡塑展”积极呈现全球顶级智慧成果，为橡塑业迈向高端制造的新征程注入新动力。2022年中国新能源汽车销量同比增长93.4%；以风能、太阳能、氢能等为代表的清洁能源在中国能源消费中的占比上升到25%以上；电商物流包装、预制菜包装、新型创新医疗器械等增长势头迅猛。瞄准行业的热点领域及市场需求，展会推出海量创新解决方案，其中包括200多件全球/亚洲首发技术项目，以及多项前沿及热点技术，包括长纤维增强热塑性树脂多端应用、用于电动车的高性能和可持续的阻燃方案、太阳能光伏组件用热封层膜料，以及在超低温-114℃的环境里依然保持其性能的生物制药管用的硅胶等高新材料；在今届展会首设的“创新科技制品专区”中，双向拉伸薄膜、高阻隔包装袋、LCP膜、光学膜、锂电池隔膜、光伏封装膜等功能性薄膜制品，PEEK、PPS、PAI、PVDF、ETFE等材料制成的片材、板材、棒材、管材等特种橡塑制品获得观众高度关注。除了现场展示的展品，一系列丰富充实的同期活动，把橡塑解决方案推向更高层次。研发是企业竞争力的源泉，展会同期举办“科学家论坛”，邀请业界知名科学家、院士带来高分子及应用领域未来发展趋势与突破性成果最新进展分享。中国工程院王玉忠院士将带来“高分子材料的绿色低碳发展新路径与新技术”，加拿大工程院、加拿大皇家科学院Chul B. Park院士分享“高韧高刚塑料的最新研究成果”，加拿大工程院、加拿大皇家科学院朱世平院士将作“聚合过程数字化：聚合物产品高端化创新之路”主题演讲，中国科学院俞书宏院士分享“纳米纤维素--天然高分子材料”。专精特新中小企业是未来产业链的重要支撑，是强链补链的主力军。在今届参展商当中，超过400家荣获“专精特新”企业称号，其中逾100家获得国家级“小巨人”企业认定。为帮助这些行业的生力军树品牌、拿订单、发展壮大，展会同期举办首届“专精特新橡塑‘星势力’”活动，行业协会领导为企业解读最新政策趋势，活动设置“专精特新主题参观路线”及安排汽车、电子电气、包装、建材等行业的优质买家与专精特新供应商面对面交流。工业设计成为撬动产业转型升级的重要“支点”。在塑料科技领域，“CHINAPLAS国际橡塑展”为不断涌现的产品设计灵感，不遗余力地提供强大支持。展会同期活动“设计 X 创新”以“创新产品DNA探秘：低碳智慧健康”为主题，精心制作两大活动 - 创新设计廊及设计论坛，透过作品展示与设计大师的分享，激发参与者的创意灵感。模具是工业之母，“模塑赋能优质产品技术论坛”将展示如何从模具、模塑的角度，来提高产品的质量，解决生产过程中的困难。△观众穿梭在18个展厅，仿佛徜徉在橡塑科技的海洋塑未来︱智能、绿色登场唱主角挥舞翻转的机械臂、屏幕中记录产品信息不断跳动的数字、生产线上勤劳的机器人、琳琅满目的生物塑料、回收再生制品……展会现场一片热闹复苏景象。智能化和绿色化之风，吹到了“CHINAPLAS国际橡塑展”这个世界级舞台，驱动橡塑行业未来发展。数智化是高质量增长的加速器。为降本提质增效，及响应客户越来越多批量产品个性化需求，数智化转型已经不是“选择题”，而是越来越多制造企业的“必答题”和“抢答题”。展会上展示的“高新成型技术”，具有节能降耗降本，高效智能省人工、远程操作、实时监控，高度集成一体化等特点，例如洁净室注塑、液态硅胶注塑、单一材料薄膜MDO技术、一步法多工位挤拉/注拉吹成型、小型产品定制化的包装解决方案等。全自动的流延膜设备、超高速PVC管材挤出生产线、全球首创的拉伸流变(ERE)高效智能挤出装备等“国内研发高新科技”同样吸睛。双碳背景下，绿色赛道持续加码。展会上，性能及应用更接近石油基原料的生物塑料，比如合乎光学性能的生物基PC，可用于断路器、电池外壳的生物基PA，大幅面3D打印用的PLA等，以及各种高性能可再生塑料和生产设备，比如rHDPE食品级再生造粒系统、PET瓶到瓶再生颗粒系统，配备更多人工智能元素和革新性识别技术的回收再生科技等“绿色低碳及循环科技”备受青睐。展会在开幕前一天（4月16日）倾力打造了第四届“CHINAPLAS x CPRJ塑料回收再生与循环经济论坛暨展示会”，业界反响热烈，共吸引超过800位行业精英参与其中。来自世界各地的政府官员、行业组织、品牌商、材料及机械供应商等，围绕塑料回收再生的国际趋势及中国以至亚洲的政策导向，畅谈相关政策和行业趋势，并带来实际案例的演示。透过展会同期活动 – “科技讲台”，可以了解更多绿色先进技术及其应用。活动以开放论坛的形式，围绕5大主题，包括：环保方案、医用塑料及抗菌方案、表面处理解决方案、轻量化解决方案，以及创新材料，密集发布30多项年度最新、最热门、最突破的产品科技。“可持续共鸣体”，是由展会主办方和青年艺术家袁隆共同发起的橡塑行业众创艺术装置。超过1,500名橡塑行业人士及环保人士为艺术装置发出可持续之声。这些声音通过可持续材料及3D打印工艺、参数化设计，制作成一片片“声音单元”，共同构建出一个共创型艺术作品。活动旨在将环保科技与共创艺术融合，传递“绿色环保、回收再生、共塑未来、3D打印、跨界创新、生物降解、可持续发展”的信息。△第四届“CHINAPLAS x CPRJ塑料回收再生与循环经济论坛暨展示会”△橡塑行业众创艺术装置 - “可持续共鸣体”创新共赢︱一场春日里的双向奔赴展会盛情绽放，观众如期而至，“CHINAPLAS国际橡塑展”敞开怀抱广迎天下客。除了热情的国内观众，随着全球商贸交流重归正轨，海外买家正大举回归，带着订单与采购需求奔赴深圳。今届展会预计将迎接逾300个参观团，其中超过40个参观团来自海外，包括印度尼西亚、泰国、印度、越南、马来西亚、菲律宾、韩国、巴基斯坦、俄罗斯等国家及地区的塑料协会和终端用户协会。最美好的奔赴，都是双向的。业界合作如此，技术交流亦如此。聚焦下游应用的热点话题与需求变化，展会同期举办的“应用研讨荟”聚集产业链终端品牌、产学研智力，深入畅谈应用行业的发展趋势与技术前瞻，为业内人士拓宽视野。12场应用行业论坛覆盖各种高性能应用，直击新能源、橡塑抗菌技术、无菌包装、绿色低碳及循环经济等70多个热门话题。展会第四天，活动精彩继续。“塑说市场大本营”系列活动将带来6场专业论坛，就食品及医疗检测标准与法规、塑料市场走势、新媒体营销、厂房营运、RCEP市场机遇等主题进行深入探讨，集行业专家之所长，融业界精英之所思，启发营商灵感。破解大学生就业难问题，同样需要校企双向奔赴。展会联合南方科技大学、深圳大学等多所广东高校和职业学院，举办一场“橡塑高校精英计划”人才对接交流会，旨在促进大学生求职就业及助力橡塑行业人才发展。10多家橡塑企业将提供数百个岗位需求。△面对面的交流，近距离的科技体验，这些都是线下展会的灵魂“创新，已经刻进了‘CHINAPLAS国际橡塑展’的基因。”雅式展览服务有限公司总经理梁雅琪谈到：“市场在变、需求在变、技术在变，不变的是展会促进中外商贸和技术交流、服务全球橡塑业的初心，以及持续追求创新的精神。”

3月18日，重庆市政府印发《重庆市战略性新兴产业发展“十四五”规划(2021—2025年)》(下称《规划》)，提出到2025年，全市战略性新兴产业规模将实现万亿级，战略性新兴产业主营收入超过10亿元的企业突破100家，规模以上工业战略性新兴产业企业达到1500家，新型研发机构数量突破300家。《规划》提出，重庆“十四五”战略性新兴产业发展将围绕“创新驱动、聚焦重点、集群发展、绿色低碳、开放协作”这5个要素进行。其中，重庆市将通过实施战略性新兴产业5类工程，包括集群梯次发展工程、优质企业培育工程、科技创新引领工程、应用示范推广工程和成渝协同发展工程，在发展战略性新兴支柱产业方面，重点建设集成电路、新型显示、新型智能终端、新能源汽车和智能汽车、生物医药、先进材料、高端装备制造、绿色环保、软件和信息技术服务、新兴服务业等10类产业；在面向未来的先导性产业方面，重点建设卫星互联网、氢能与储能、生物育种与生物制造、脑科学与类脑智能和量子信息等5类产业。其中，在高端装备制造方面，《规划》提出，顺应装备高端化、智能化、成套化发展趋势，聚焦汽车、3C(计算机、通讯和消费电子)、无人机等产业发展迫切需求，进一步提升关键基础件的精度和可靠性，提升传感器和智能仪器仪表产业发展能级，提升新能源装备竞争优势，推动智能制造装备迈向中高端水平，在若干细分领域打造西部领先、国家重要的产业集群。提升先进传感器和智能仪器仪表产业发展能级。面向重庆市智能终端、智能汽车、智能制造和智慧城市等领域应用需求，发展互补金属氧化物半导体(CMOS)图像传感器、车身传感器/控制器、超声波传感器、流量传感器、惯性传感器、位移传感器、智能安防设备等传感设备。支持龙头企业整合市内外创新资源建设国家级产业创新平台，牵头开展核心技术攻关、产业孵化、产业招商等工作，提升产业发展能级。依托汽车、智能终端、装备制造等产业优势，加强产业链上下游合作，完善先进传感器及智能仪器仪表配套体系。推动智能制造装备迈向中高端水平。瞄准六轴机器人、双腕机器人、双旋机器人等工业机器人细分领域，提升产品的柔性化程度及低成本生产能力。依托机器人检测与评定中心，进一步完善机器人检验与认证体系，加快推动重庆市乃至西部地区机器人检测认证工作迈向制度化、规范化。拓展焊接、喷涂、柔性抛光等工业机器人应用领域。完善伺服电机、减速器、视觉系统、控制系统、视觉传感器、力矩传感器和碰撞传感器等关键零部件配套体系。发挥齿轮产品等制造优势，发展精密级高效磨齿机、滚齿机、数控加工中心和数控锻压机等中高档数控机床，引进培育高速钻攻中心等高端数控机床企业。紧抓增材制造产业高速发展契机，引进培育激光、电子束、离子束驱动的增材制造装备企业及超细合金粉末、高性能塑料粉末等企业，打造增材制造装备产业链。推动增材制造装备在工业机械、航空航天和汽车等领域的应用。在高端装备制造产业发展重点方面，《规划》提出，加快仪器仪表基地、呼吸机用流量与压力传感器、智能安防设备产业园等项目建设，扩大传感设备规模。此外，《规划》还部署了五项保障措施，包括加强组织领导、加强政策扶持、加强产业引培、加强人才供给和加强考核监测。

点击此处可了解更多产品详情：高智能测土配方肥仪器　　农业生产的规模化使得农业种植个人化越来越少，现代农业的运转需要专业农业仪器，高智能测土配方肥仪器就是其中之一。高智能测土配方肥仪器是一种用于检测土壤中养分含量的仪器，它可以帮助农业生产者更好地了解土壤中养分的含量，从而更好地控制肥料的施用量，实现作物的平衡施肥。　　　　高智能测土配方肥仪器可以帮助农业种植者快速准确地检测土壤中的养分含量，从而合理施肥，提高农作物的产量和品质，同时也保护了生态环境。土壤养分速测可节约成本：通过及时测量土壤养分，可以避免过量施肥和养分浪费。合理施肥不仅可以减少成本，还可以减少对环境的负面影响。同时，由于土壤养分速测仪可以多次使用，长期来看，与传统实验室检测相比，使用成本更低。　　　　高智能测土配方肥仪器可以准确测量土壤中的养分含量，包括氮、磷、钾等关键元素。通过了解土壤的养分状况，农民可以根据作物的需求制定最佳的施肥方案，避免过度施肥和不足施肥。合理使用高智能测土配方肥仪器可以帮助农民实现农业的可持续发展。

C610H智能包装拉力机 塑料拉力机C610H智能电子拉力试验机，专业适用于塑料薄膜、复合材料、软质包装材料、塑料软管、胶粘剂、胶粘带、不干胶、医用贴剂、离型纸、保护膜、组合盖、金属箔、隔膜、背板材料、无纺布、橡胶、纸张等产品的拉伸、剥离、变形、撕裂、热封、粘合、穿刺力、开启力、低速解卷力、拔开力等性能测试。产品特点：1、专业程序，满足多样化需求：仪器集成拉伸、剥离、撕裂、热封、定伸抗拉、下压等专业独立的测试程序，为用户提供了多种试验项目支持拉压双向试验模式，试验速度可自由设定限位保护、过载保护、自动回位等智能设计，保证操作安全2、卓越的测试机构，精度全面升级：配置全球知名品牌的力值测试系统，提供优于0.5级的力值精度，重复性更佳，多量程选择，测试更灵活配置全球知名品牌的伺服运行系统，搭配精密滚珠丝杠多轴定位技术，提供优于0.5级的位移精度，无极调速，使用便利，运行更平稳配置全球知名品牌的气动夹持系统，防止试样打滑，保证测试数据的准确性3、高端嵌入式计算机系统平台，安全易用：大尺寸触控平板，视图清晰， 触控灵敏，易于操作全新软件系统，流程精练，操控流畅，简单易学支持成组试验数据比对分析，具有多单位转换功能内嵌USB接口和网口，方便系统的外部接入和数据传输兰光独有的数据安全性设计，测试数据与电脑分离，避免由计算机病毒等引起的系统故障造成数据丢失符合中国GMP对数据可追溯性的要求，满足医药行业需要（可选）兰光独有的DataShieldTM数据盾系统，方便数据集中管理和对接信息系统（可选） 参照标准：GB 8808、GB/T 1040.1-2006、GB/T 1040.2-2006、GB/T 1040.3-2006、GB/T 1040. 4-2006、GB/T 1040.5-2008、GB/T 4850-2002、GB/T 12914-2008、GB/T 17200、GB/T 16578.1-2008、GB/T 7122、GB/T 2790、 GB/T 2791、GB/T 2792、GB/T 17590、ISO 37、ASTM E4、ASTM D882、ASTM D1938、ASTM D3330、ASTM F88、ASTM F904、JIS P8113、QB/T 2358, QB/T 1130测试应用：C610H拥有丰富的应用，配置了100种以上不同的试样夹具供用户选择，可满足超过1000种材料的测试要求；针对用户材料的不同，Labthink还提供定制服务，满足不同用户的测试需求。部分应用举例：基础应用——抗拉强度与变形率、拉断力、热封强度性能、抗撕裂性能、180度剥离、90度剥离、定伸抗拉测试、下压试验扩展应用（需特殊附件或改制）——安瓿折断力、薄膜穿刺力、带袋输液袋盖穿刺力、软橡胶瓶塞穿刺/拔拉力、组合盖开启力、ZD型瓶盖撕开力、口服液盖撕开力、口服液盖穿刺/拔拉力、 倾斜90度输液袋盖拉拔力 带袋输液袋盖拉拔力、倾斜23度瓶盖拉拔力、带瓶瓶盖和胶塞穿刺/拉拔力、胶带90度剥离力、胶订书页撕开力、90度水性膏药剥离力、胶粘物撕开力、黏附强度测试（软）、黏附强度测试（硬）、软管盖剥开力、导管和导管接头脱离力、化妆刷刷毛拉拔力、牙刷刷毛拉拔力、绳类拉断力、果冻杯和酸奶杯开启力、奶杯杯膜剥离力、胶塞拔出力、瓶膜45度剥离力、自封袋袋口拉力、磁卡磁心剥离力、磁卡90度剥离力、热封膜撕开力、保护膜分离力、离型纸分离力、裤型撕裂力、胶带解卷力、塑料瓶抗压力、20度斜面剥离力、135度插销剥离力、浮辊剥离夹具、偏心夹具、宽试样夹具、日式夹具、英式夹具、隐形眼镜拉断力、果冻杯耐压力测试 容器抗压缩力、海绵抗压缩力、模拟皮肤抗穿刺力技术参数：传感器规格：500 N（标配）；50 N 、100 N 、 250 N 、1000 N（可选）力值精度：示值±0.5%（传感器规格的2%-100%）；±0.01%FS（传感器规格的0%-2%）显示分辨率：0.001N试验速度：0.05~500mm/min 速度精度：示值±0.5%（最大速度的 1% 到 100%）试样数量：1件试样宽度：30 mm（标配夹具）；50 mm（可选夹具）试样夹持：气动气源：空气（气源用户自备）气源压力：0.5 MPa～0.7 MPa （72.5psi～101.5psi）行程：1000 mm外形尺寸：365mm(L) × 472mm(W) × 1740mm(H)电源：220VAC±10% 50Hz / 120VAC±10% 60Hz二选一净重：约110kg产品配置：标准配置：主机、专业软件、平板电脑、薄膜气动夹具选购：标准压辊、试验板、取样刀、打印机（激光）、空压机GMP计算机系统要求、DataShieldTM数据盾备注：本机气源接口系Ф4mm聚氨酯管；气源用户自备创新点：C610H智能电子拉力试验机是Labthink兰光公司2019年7月上市的一款新型号拉力试验机，专业适用于塑料薄膜、复合材料、软质包装材料、塑料软管、胶粘剂、胶粘带、不干胶、医用贴剂、离型纸、保护膜、组合盖、金属箔、隔膜、背板材料、无纺布、橡胶、纸张等产品的拉伸、剥离、变形、撕裂、热封、粘合、穿刺力、开启力、低速解卷力、拔开力等性能测试。 （1）卓越的测试机构，精度全面升级——配置全球知名品牌的力值测试系统、伺服运行系统、气动夹持系统，确保测试的精度、稳定性和数据的准确性； （2）一体机多功能化设计——仪器集成拉伸、剥离、撕裂、热封、定伸抗拉、下压等专业独立的测试程序，为用户提供了多种试验项目； （3）高端嵌入式计算机系统平台，安全易用——大尺寸触控平板，视图清晰， 触控灵敏，易于操作；全新软件系统，流程精练，操控流畅，简单易学； C610H智能包装拉力机 塑料拉力机

据悉，同惠智能化电子测量器项目位于常州国家高新区龙虎塘街道，总投资3.2亿元，年产电子测量仪器6.5万台(套)。电子测量仪器具有独特的关联战略性产业，它自身的发展好坏，对整个国民经济特别是电子信息产业的发展有着十分明显的影响。我国的电子测量仪器市场庞大，需求量大，电子测量仪器对电子信息产业的发展起到至关重要的作用。深耕电子测量仪器行业20余年的同惠电子对此有深刻认识，成立之初就树立“技术立企”的理念，并在发展过程中不断加大研发投入，今年以来，公司在持续发力科研的同时，加强市场营销网络建设与营销队伍培养，取得了不错的成效，半年度营收、利润增速超过2017年至2020年4年增速。资料显示，同惠电子是一家专注于电子测量器的技术研发与产品开发的企业，经公司仪器检测过的产品被广泛应用于3C消费电子、5G通讯、半导体封测等领域。近几年，随着电子产品市场需求重新呈现增长趋势，主要消费类电子产品如电子计算机行业的需求促进电子测量仪器行业的市场规模的增长。多年来，同惠电子一直保持着高强度的研发投入。研发占比也均在12%左右，突破电子测量仪器行业技术瓶颈。近日，据常州国家高新区消息，同惠智能化电子测量仪器项目已竣工。据悉，同惠智能化电子测量仪器项目位于常州国家高新区龙虎塘街道，总投资3.2亿元，年产电子测量仪器6.5万台(套)。达产后新增年销售2.4亿元，税收3200万元。

2月24至25日，中国智能制造及感知物联高峰论坛暨2023测量控制与仪器仪表高工会在安徽省天长市举行。本次高峰论坛以“共谋产业发展、共创行业新高、共享资源成果”为宗旨，邀请了230余位来自全国仪器仪表行业的专家学者、企业家、技术精英齐聚一堂，共同探讨仪器仪表产业未来发展的重点和方向。高峰论坛现场。天长市委宣传部供图天长市作为安徽省科技创新的典范，是全国有名的“智能仪表之乡”，经过40多年的创新发展，形成了产品门类全、应用范围广、技术水平高、竞争力较强的仪器仪表产业集群。目前，仪器仪表产业已成为天长市工业经济“挑大梁”的首位产业，企业数突破450家，其中规模企业76家，高新技术企业62家，建成了1家国家级企业技术中心、2家博士后科研工作站、5家省级企业技术中心，2022年实现产值近300亿元。天长市智能仪器仪表产业集群获批工业和信息化部首批“100家国家中小企业特色产业集群”，滁州高新区智能测控装备制造创新型产业集群被国家科技部列为“2022年创新型产业集群”，全省仅3家。安徽天康集团技术中心被认定为国家企业技术中心。“天长市仪器仪表产业在过去几十年的发展中，已经成为了天长市的一个支柱产业，以天康集团为首的天长市仪器仪表产业，已经发展成为我们国家重要的综合性工业自动化仪表的研发制造基地。”中国仪器仪表学会副理事长、中国仪器仪表协会会长、重庆川仪自动化股份有限公司董事长吴朋在峰会致辞中对天长市仪器仪表产业的发展予以肯定。安徽天康集团压力变送器智能检测生产线。天长市委宣传部供图近年来，天长市围绕仪器仪表产业补链延链，强化项目支撑，积极对接优质企业，加强业务协同和产业配套，相继引进产业链高端企业近20家，其中德国普力斯特公司投入2亿元，打造智能传感器、变送器研发与制造基地。积极打造产业联盟，30余家仪器仪表骨干企业与5家省内外高校院所、10余家沪苏浙知名企业共同组建仪器仪表产业技术联盟。“我们坚持工业强市战略不动摇，紧盯仪仪表线缆、新能源、合金材料三大传统支柱产业为主体，绿色食品、医药医疗用品及器械、电子信息三大潜力产业，明晰重点发展方向，打造‘3+3’产业体系，在项目招引上做到‘精准出击’。”天长市委常委、常务副市长阚绪瑞作招商推介。峰会邀请了清华大学、浙江大学、西北工业大学、中石化、国机集团、川仪集团、汉威电子科技集团、中铁科研院、中国质量认证中心等近100家国内仪器仪表行业的设计、研发、制造、应用领军企业和单位参会。期间，围绕智能仪器仪表产业链条的缺项和延伸方向，天康集团、安徽自动化仪表公司、徽宁集团、晶锋集团、江元科技等天长市多家企业与重庆川仪集团、汉威科技集团等行业内多家企业、机构达成了合作意向。天康集团依托国家级企业技术中心创新平台，聘请4名行业顶级专家为特聘专家。中国工程院院士、哈尔滨工业大学精密仪器工程研究院院长谭久彬与天长市政府合作多年，是天长市仪器仪表产业顾问。他认为，天长市工业经济发展很好，也很有雄心壮志，希望今后在推动制造业特别是仪器仪表产业发展过程中，一方面要加强顶层设计，大力推行产业链‘链长制’，抓好‘强链延链补链’工程，加速打造产业集群；另一方面要贯穿‘质量立市、品牌强市’理念，通过主动对接行业质量检测资源、建立市域产业质量标准体系等途径，大力提升产品技术附加值和质量水平，打造在一批在国内外具有影响力的知名品牌。”“这次峰会将有力推进天长市补齐仪器仪表产业短板、全方面提升核心竞争力，实现仪器仪表产业高质量发展。下一步，我们将大力引进高层次优秀人才，推动产业共建与研发合作，加快产业转型升级，打响仪器仪表‘天长智造’品牌。”天长市委副书记、市长杜永冰说。

9月29日，由中国石油渤海钻探研发的中国石油集团首套智能综合录井仪——德玛3.0智能综合录井仪正式启用。自此，一个集成现场作业大数据中心和共享平台的井场“智慧大脑”，接过传统录井接力棒，用智能录井实现“找油眼睛”到“勘探大脑”的转变。　　德玛3.0智能综合录井仪是渤海钻探德玛品牌第三代智能产品，具有功能布局人性化、技术组合全面化、数据融合共享智能化等特点。该录井仪集成了多井对比、综合解释、井眼轨迹跟踪等15种工程应用模块，整合8种小型分析化验设备数据，覆盖钻井、泥浆、定向井、固井等多专业256道采集数据，推进工程地质一体化的深度融合；可实现无线化安装和数据采集，并可“一机多井”采集信号；快速色谱实现15秒的快速色谱分析和光谱10ppm的最小检测精度，有效解决薄层和快速钻进油气难发现、远程控制效果不突出、设备运维成本高、劳动强度大等诸多难题。　　遵循中国石油数字化转型智能化发展要求，渤海钻探瞄准国际先进水平，围绕工程地质一体化重点业务，强化井场多专业、多技术、多平台纵向集成，推动智能化综合录井仪研制，确保井场全要素、钻探全过程全面感知全面管控，实现生产协同优化、风险快速响应、决策精准高效，整体效益最大化。　　“德玛3.0智能综合录井仪的成功研制，提升了录井行业数智化发展的水平，满足了超深井施工、快速钻井工艺、智能钻机应用等钻探技术的进步，以及页岩油气、水合物等非常规油气资源的开发需求，提升了录井技术和录井行业在油气勘探开发环节中的核心竞争力。”项目负责人孙合辉说。　　渤海钻探自2006年研制出首台德玛综合录井仪后，面向勘探开发、钻探现场和客户需求，推陈出新，先后自主研发德玛系列40余种产品，产品远销国内外市场。

一、概述随着我国制造业迅速发展，已成为世界第一制造大国，《中国制造2025》指明智能制造是我国现代先进制造业新的发展方向。实现智能制造智就是从原材料、工厂制造、销售、客户需求一体化的数字化管理过程，使产品在生产过程中独立地找到自己的运行路径，持续提升制造执行力(交付能力)，按用户需求动态地匹配产品产时、产量、运销等市场经营品质。智能制造作为一种工具来延展和完善产业链，提升我们认识世界和改造世界的能力,助力国家产业转型升级,将产生是一种全新的智能经济形态。智能制造是信息化和智能化技术与工业制造过程的深度融合，促进了传统制造业到新型的转变。本文主要简要介绍了在线分析仪器在冶金、石化工业生产中（智能制造）的一些应用,以及引导传统制造向智能制造转型升级的思路和过程，力求分析论述预期与客观效果的结合。二、在线分析简介在线分析仪器（成套系统）是在实验室离线分析基础上发展起来的，到目前为止仍有一些仪器是实验室分析技术的平移。起初在线分析仪器主要是解决实验室分析难做到的高分析频次、采样样品物性突变、现场采样安全性等系列问题。随着在线分析技术的发展，不仅解决了上述问题，主要解决数字化生产中“靶点” 和“靶标”问题，或者说是通过网络和大数据代替人工找出解决问题的方法（自学提高），不断完善和优化数字控制过程，实现清晰智能分析功能。在线分析仪器一般有两种基本形式，一种是取样式分析仪器，另一种是非取样式（原位）分析仪器，就使仪器分成了截然不同的两大类。取样式分析仪器由取样单元、样品预处理单元、智能分析仪器、数据处理与输出，以及公用工程的防护、信号传输（通信）、电气辅助设备等设施组成。这类仪器都可嵌入在工业生产流程中，完成对被测工艺介质的自动采样与物性参数定性、定量分析，连续不间断地往生产主控计算机（DCS）传输分析数据。图-1三、原理与分类工业在线分析仪器的种类繁多，用途各异，按分析方法和原理可分为数百种。按照被测介质的相态划分，将在线分析仪器分为气体、液体、固体分析仪器三大类；按照测量原理在冶金、石化等行业使用较多的划分为：光谱类、色谱类、湿法化学类、物性检测类。（1）光学仪器类包括采用吸收光谱法的红外线分析仪、红外光谱仪、紫外光谱仪、激光分析仪等；采用发射光谱法的化学发光法、紫外荧光法分析仪等。（2）湿法化学类包括采用化学滴定、化学色差法，PH、电位、电导、电流法的各种电化学分析仪等。（3）色谱分析类采用色谱柱分离技术和检测器定量的色谱类仪器，与其它分析仪器相比有显著应用特点，而且使用量较大，单独划为一类。（4）物性分析和专用仪器类物性分析仪器按其检测对象来分类和命名，如：露点、热值、浊度、分离指数等类物性分析仪器；针对石油石化行业的水分、密度、黏度、酸度、馏程、蒸气压、闪点、倾点、辛烷值等测定等仪器，统称为石化专用类。（5）其它类分析仪器在上述几类仪器之外的在线分析仪器，如磁氧分析仪、差热分析仪、冷焰燃烧分析仪、射线法分析仪（γ射线密度计、中子及微波水分、X射线能谱）等近代物理方法类的在线分析仪器。典型工业在线分析仪器原理图（如：图-2）图-2四、工业在线分析仪器典型应用仪器（一）湿法化学在线分析（滴定）成套系统在冶金行业应用1、在线酸浓度分析的由来酸洗是冷轧带钢生产的龙头工序，酸洗液浓度的控制会直接影响到产品的质量；如果酸洗液浓度偏低，会有氧化皮残留在钢铁表面；酸洗液浓度偏高，酸洗过度，钢铁表面则会出现针眼状凹坑。正常的盐酸酸洗能够有效溶解氧化铁皮，同时生成溶于水的氯化亚铁。当酸洗过程中铁离子浓度逐渐升高到一定量时，酸洗环境就发生改变，即使再增加酸的浓度，氧化皮（氧化亚铁）不发生置换反应，而是与金属铁发生复杂的氧化反应，致使金属铁被腐蚀。这时候就需要把酸换成新酸，才能恢复正常的酸洗流程。所以钢铁行业迫切需要对下面两个工艺参数动态控制和准确的分析：①酸洗槽中的酸浓度变化值，以动态补酸维持酸洗环境；②跟踪分析铁离子浓度的增加量，确定最佳 “换新酸节点”传统酸洗液检测方法是，人工在生产线上取酸样（通常频次为1次/4h），用化学滴定分析酸浓度和铁离子含量。再由生产线操作人员依据酸浓度分析数据凭经验补酸（维持酸浓度）；依据铁离子含量数据确定换酸（换新配酸洗液）。此方式采样存在较多安全生产隐患，人工分析有及时性和频次问题，不适合规模化生产模式。虽然，行业也使用压差法、电磁法、ＰＨ计、β射线法等酸洗中分析法（压差法和β射线法是测密度原理），终因铁离子的干扰检测和不断补充辅助计算机校正模型库，分析数据误差较大，不适合数字化生产线。实践证明，湿法化学在线酸浓度分析（滴定）成套系统能较好解决上述问题。2、分析模型带钢酸洗件表面氧化层主要为FeO（96%）和少量的Fe2O3和Fe3O4含量，酸洗过程的反应原理为：FeO + HCl= FeCl2 + H2O酸浓度（H+%）和铁离子（Fe2+g/l）含量分析模型，其反应式如下: NaOH + HCl = NaCl + H2O… … … … … … … … … … … … ..(1)2NaOH + FeCl2 = 2NaCl + Fe(OH)2… … … … … … … … (2)滴定HCl溶液，化学计量关系式：（CV）HCL=（CV1）NaOH … … … … (3)滴定Fe2+离子，化学计量关系式：（CV）Fe=（CV2）NaOH ..… … … … (4)综合滴定曲线（如：图-3）图-3红色曲线为改进后实际滴定曲线，红色虚线为人工滴定曲线，红点等当点。计算公式： CHCL %=(CV)NaOH×36.5/VHCl … … … … … ⑴ CFe g/L=(CV)NaOH ×MFe/VHCl… … … .… … ⑵3、控制模型①控制模型流程图（如：图-4）图-4②软件组态图（如：图-5） 图-5③滴定控制图（如图-6）：图-64、智能控制使用在线分析系统后，解决了人工采样分析和自动上传分析数据的问题，接下来就是要把分析系统嵌入到生产工艺控制系统中，实现智能补酸和换酸功能。根据即酸浓度（H+%）和Fe+2离子的浓度建立数据库，门限值和优化区间上下限，以及线性跟踪纠偏辅助数据库，将（H+%）和Fe两组数据间设置关联计算因子，关联计算换酸点，将补酸与换酸数据关联到DCS控制系统中实现智能控制。DCS生产线控制系统显示界面（如图-7）：图-7 酸浓度和铁离子的浓度关系图（交点为换酸点） 5、应用考核与评价技术参数考核结果如下表（表-1）序号项目技术参数检测结论1分析频次每个组分的分析周期6分钟/次达标2酸浓度检测范围盐酸浓度：0～30%(w/v)硫酸浓度：0～80%(w/v)达标3Fe2+检测范围Fe2+含量；0-100 g/l达标4结果单位定义％、g/L、mg/L、ppm达标5分析频次酸浓度和Fe2+检测周期：5-8分钟/次达标6分析精度盐酸浓度：＜1%；Fe2+含量；＜1%达标7系统稳定性2100小时连续考察结果稳定、可靠、无故障达标8自动化程度采样、分析、传输信号、显示酸浓度和Fe2+检测结果全部自动进行达标9结果输出将分析结果远传DCS或独立计算机以二元曲线显示达标10内部存储器每个结果自动存储最近1800组数据达标在线滴定分析仪检测精度数据略（与标样对比验证）（二）在线色谱分析成套系统在石化行业典型应用1、氯化苄及相关生产工艺控制检测背景氯化苄产品是一个易燃、易爆、有毒、有害的危险化学品，相关生产过程危险性较大，安全生产一直是企业永恒的主题。应生产企业要求，我们做了相应在线分析方案，解决生产中检测分析和安全需求。经过实地考察了解相关的生产工艺、物料物性和分析检测现状，充分考虑到生产工艺过程特殊性，有针对性的设计和编制了工业在线分析系统技术配套方案，确保现场应用的可靠性、完整性及安全性。2、物料物性与分析需求（1）检测需求 氯化苄反应工段（区）：8台反应釜的反应产物组成含量分析原料区：2个原料罐物质组成含量分析精馏区：3台精馏塔塔顶塔底产物组成含量分析（2）精馏产物项目密度（g/l）馏程（℃）压力（KPa）流量（Kg/m3）温度（℃）1#塔顶996暂缺-90.7暂缺48.21#塔釜1111暂缺-88.6暂缺111.22#塔顶1114暂缺-98.5暂缺67.52#塔釜1204暂缺-95.3暂缺105.83#塔顶1210暂缺-96.9暂缺84.23#塔釜未知暂缺-93.9暂缺122.33、检测原理 在线分析检测系统，是根据拟定检测的物料按流路输送到各个采样预处理单元，通过临界流量控制动和分子仿真技术，使物料中待测组分和杂质分离，经过高选择性检测器检测出含量信号，分析系统再将检测信号解读成可识别分析结果，并且自动传输到用户DCS窗口。4、分析系统流程5、检测流路取样流程配置说明：反应工序8台反应釜出料（产品），共用一套工业在线分析检测系统（IGC）；精馏区的三个精馏塔的塔顶产品中高沸点杂质较少，共用一套IGC；精馏塔的塔釜回流液和1#塔进料含有高沸点物，共用一套IGC，减少过载。6、色谱分析单元控制图7、无残留进样控制示意图8、分析小屋布局图（视现场情况确定）9、在线分析系统构成（部件）（1）分析仪及相应的采样、前级减压站、样品预处理系统和分析小屋等。序号名称规格単位数量生产厂家备注1分析小屋2.5*2.5*2.7m套2磐诺仪器磐诺仪器2过程在线气相色谱仪PGC-88台3磐诺仪器3取样阀PF-1套15磐诺仪器4前级预处理PQ-2套15磐诺仪器5预处理PY-3套3磐诺仪器6标样4种套1国际标物7管缆米待定8开车备件批1详见清单注：所有预处理系统的部件型号需由乙方审核后方可采购。（2）过程气相色谱仪配置表序号名称规格和型号单位数量生产厂家备注1PGC-80谱分析仪PGC-80 监测套3磐诺仪器2零气发生器A8001套3磐诺仪器3氢气发生器A8002套3磐诺仪器4预处理单元PGC-80监测套3磐诺仪器5PGC-80D电控单元PANNA3.624.004套3磐诺仪器6专用色谱柱0.53×0.5×20m个3磐诺仪器（三）在线色谱分析成套系统在环保领域应用（因篇幅略）五、综述1、在线分析仪器（成套系统）是智能制造企业数字化控制的一个主要组成部分，它解决的是控制环节上的 “靶点”和“靶标”问题，系统配套赋予它代替人工（智能）实现控制的同时，还要融入体系自学提高（不断完善和优化数字控制资源），成为一类嵌入生产控制体系参与控制的智能系统。2、在从事在线分析技术推广应用的实践中，认识到每一个现场应用都是有很大差异的。只有深入现场调查了解应用状况，实际模拟推演才能确定两个模型。照抄照搬的方案遇到的问题很大，甚至导致应用失败。它决定实施应用的成败。仪器主要解决数字化生产中或者说是通过网络和大数据找出解决问题的方法，实现清晰智能分析功能。3、对于一些化工生产过程中，工业在线分析仪器配置较少，或者是配置了也是辅助参考，仍然依赖化验室人工分析数据等的系列问题，主要是企业还没有步入智能制造阶段，在线分析仪器只能代替人工采样分析，智能控制和嵌入生产系统功能未用上。是应用的时机不成熟，并不是智能制造和数字化工厂排斥它。（作者：魏宏杰，李杉）

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