高度智能化人工智能透过率测试仪

[align=center][b][size=16px]人工智能的计量校准[/size][/b][/align][size=15px][color=rgba(0, 0, 0, 0.298039)]梁志国,姜延欢[/color][/size] [size=15px]计量论坛[/size] [size=15px][color=rgba(0, 0, 0, 0.298)]今天[/color][/size][size=14px][color=#888888] [/color][color=#3333ff]摘要:针对人工智能的计量校准，阐述了其紧迫性、必要性以及可行性。提出了2种不同的人工智能计量解决方案。其一为基础方式，从智能的7个维度出发，分别进行语言智能、数理逻辑智能、空间智能、肢体运动智能、音 乐智能、人际关系智能、内省智能的计量校准研究，然后，针对同时含有两种以上智能的多元智能系统，进行面向具体任务目标的综合加权，给出面对具体任务目标的智能水平定量评价结果。其二为工程方式，从每一个具体而明确的人工智能系统入手，依据愿景目标确立评价指标体系，开展计量校准研究，最终以定量量化方式，评价系统的分项与综合智能水平。其主导思想是以定量量化方式，评价任意智能系统的智能水平。[/color][/size][size=15px][b]1概述[/b][/size][size=15px] 人工智能(AI，artificialintelligence)的思想，自从1956年在达特茅斯(Dartmouth)被麦卡赛(JohnMcCarthy)、明斯基(MarvinMinsky)、罗切斯特(Rochester)和香农(Shannon)等提出，经过60余年的发展变化，时至今日，已经形成为一个热点和前沿方向的代名词。[/size][size=15px] 由此导致全世界的技术发展都在向智能化方向飞速挺进［1～11］，智能机器人、智能翻译机、智能身份识别、智能诊断、智能网络、智能社区、智能制造、智能材料、智能武器、智能弹药、智能战士、智能飞机、智能机器、智能手表、智能交通、智能家电等等，几乎人类生活的所有方面，都无处不在体现智能化发展和智能化趋势。而且，在可以预见的将来，这种趋势将继续持续发展下去，并且更加深入持久地渗透和影响到人们的生产、生活的各个方面。[/size][size=15px] 远在20世纪70年代，人工智能就与空间技术、能源技术並称为20世纪的3大尖端技术，进入新世纪后，人工智能又与纳米科学、基因工程並称为21世纪的3大尖端技术。各大工业化国家，为了抢占未来的科技制高点，在新一轮科技竞争中占得先机，纷纷投入重兵，开启自身的有关方向的各类计划与研究。[/size][size=15px] 2018年4月16日，英国议会下属的人工智能特别委员会发布《英国人工智能发展的计划、能力与志向》(AIintheUK:Ready，willingandable?)报告［12］，从其概念、设计、研发和其对工作、生活、医疗等领域的影响以及应对人工智能威胁、塑造人工智能未来等层面进行了系统阐述。[/size][size=15px] 欧盟委员会发布了由人工智能高级专家组(AIHLEG)编制的《人工智能道德准则》(AIEthicsGuidelines)草案［13］，指出AI的发展方向应该是「可信赖AI」，即确保这一技术的目的合乎道德，技术足够稳健可靠，从而发挥其最大的优势并将风险降到最低。旨在为AI系统的具体实施和操作提供指导。[/size][size=15px] 2019年2月11日，美国总统Trump签署了《美国人工智能倡议》(AmericanAIinitiative)行政令［14］，将美国人工智能技术发展上升到了国家级战略的高度。这份倡议有5大核心要点:一是重新定向资金，要求联邦资助机构优先考虑人工智能投资 二是提供资源，为人工智能研究人员提供联邦数据、计算机模型和计算资源 三是建立标准，要求美国国家标准与技术研究院制定标准，以促进“可靠、强大、安全、可移植和可交互操作的人工智能系统”的发展 四是建立人才队伍，要求各机构优先考虑学徒、技能计划和奖学金，为美国培育能够研发和利用新型人工智能技术的研发人才 五是加强国际化参与，呼吁制定国际合作战略，确保人工智能的开发符合美国的“价值观和利益”。[/size][size=15px] 为抓住人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，2017年7月20日，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》［15］。提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，为我国人工智能的进一步加速发展奠定了重要基础。[/size][size=15px] 2018年1月18日，我国国家标准化管理委员会在北京宣布成立国家人工智能标准化总体组和专家咨询组，负责全面统筹规划和协调管理我国人工智能标准化工作。[/size][size=15px] 2019年3月4日，第十三届全国人大二次会议举行新闻发布会，已将与人工智能密切相关的立法项目列入立法规划。2019年6月17日，国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》［16］，提出了人工智能治理的框架和行动指南。[/size][size=15px] 在智能制造领域，德国首先提出了人工智能特色鲜明的工业4.0 相应地，美国提出了再工业化 中国也提出了中国制造2025，站在历史的新高度，从全局战略出发，明确我国实施制造强国战略的第一个十年的行动计划，将高档数控机床和机器人作为重点推动领域之一。日本韩国也都将机器人和人工智能列为国家重大战略。[/size][size=15px] 人工智能的意义、价值、重要性，由此可见一斑。这也表明，人工智能已经上升为国家战略。相应地，人工智能的计量校准面临重大行业需求。[/size][size=15px] 与科技界、工业界等轰轰烈烈的人工智能运动相比，在计量测试行业一直没有明显的应对措施，人们所从事和所规划的，仍然是几何量、热学、力学、电磁学、无线电电子学、时间频率、光学、声学、化学、电离辐射等10大传统方向的物理量值计量校准，另外附加了有关生物量值、医学量值等新兴领域的量值计量，正在进行工作的展开和专业的深化。所有这些，目前都与人工智能相去甚远。现阶段提及人工智能的计量，人们甚至都不知道该计量校准什么，以及用什么样的量值和定义来衡量人工智能，更谈不上如何实现这些量值的计量校准了。[/size][size=15px] 然而，人工智能若被作为一门科学加以研究和发展，就需要探索其中的定义、范畴、领域、规律、规划，并对其进行符合性量化、差异性评估。没有计量手段介入，将无法细化和深化，很难进步和发展。若其被作为一种技术加以应用，其质量比较、完善程度、水平高低、效率高低、能力大小等，依然需要计量手段的衡量，以定量方式进行量化评估。如此才能给其应用提供指导、借鉴、参考和依据。[/size][size=15px] 由此可见，不论是否艰难，以及距离当今的工作有多遥远，人工智能的计量校准一直是一个典型的客观需求。在未来的计量科学发展中，应该是主流方向之一。目前，还远未达到这一地步，仅停留在功能展示、竞技博弈、人机博弈等粗浅层面。[/size][size=15px] 例如:[/size][size=15px]1997年5月，IBM公司研制的深蓝(DEEPBLUE)计算机人工智能系统战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫(Kasparov)［17］。2016年以来，AlphaGo成为第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人［18］。[/size][size=15px] 2019年10月25至27日，中国智能机器人格斗大赛在杭州梦想小镇举办［19］，场面的热烈与火爆，恰恰说明了计量校准的缺失。[/size][size=15px] 本文后续内容，将主要讨论人工智能的校准问题，试图将计量校准理念引入人工智能的计量评价中，从而寻求技术解决方式。[/size][b][size=15px]2智能的有关阐述[/size][size=15px][/size][/b][size=15px] 智能，是智力和能力的总称［20］。其中，“智”是指进行认识活动的某些心理特点 “能”则是指进行实践活动的某些心理特点。可以认为，智是指认知世界的能力，而能是指改造世界的能力。[/size][size=15px]智能是一种多维度的范畴概念，哈佛大学的霍华德加德纳(HowardGardner)的多元智能理论将其分为7个范畴:语言智能、数理逻辑智能、空间智能、肢体运动智能、音乐智能、人际关系智能、内省智能［21］。[/size][size=15px] 其中，语言智能指能有效利用音(语言)、像(文字、手势、动作、图形)等表达自己的思想，并确切理解他人思想表述的能力，以及灵活掌握语音、语义、语法、语气，具备语言思维、语言表达、语言欣赏，并灵活运用语言的能力。[/size][size=15px] 数理逻辑智能指可有效计算、测量、推理、归纳、分类，并综合运用的能力。其包括逻辑方式和关系、陈述和主张、功能及其它相关抽象概念的敏感性。[/size][size=15px] 空间智能，指准确感知听觉、嗅觉、触觉、视觉空间及周围事物，并能将感觉到的形象以三维空间坐标图型方式表达出来的能力。其中包括对色彩、线条、形状、形式、气味、声音等的空间关系的敏感能力。[/size][size=15px] 运动智能，指善于用全部或局部身体表述思想和情感，以及灵活制作或操作物体的能力。包括平衡、协调、敏捷、力量、弹性、速度、触觉等方面的能力。 [/size][size=15px]音乐智能，指敏锐感知、识别和表达音调、旋律、节奏、音色及其变化的能力。该项智能强调的对节奏、音调、旋律或音色的敏感性，称为音乐天赋，包括表演、创作及思考音乐的能力。[/size][size=15px] 人际关系智能，指能良好理解他人并与之交往的能力。包括觉察他人情绪情感、体会他人感觉感受、辨别他人暗示、以及做出相应反应的能力。[/size][size=15px] 内省智能也表现为自认知能力，包括自我认知和自然认知。自我认知是指有自知之明，并据此进行行为规范的能力。包括自身的长处和短处、爱好、情绪、意向、脾气、自尊、独立思考的能力。[/size][size=15px] [size=15px]自然认知是指对自然界中各种事物的观察、体察、辨别、分类的能力。包括好奇心、求知欲、敏锐观察力、体会细微差别的能力。[/size][/size][size=15px][size=15px] 从上述有关智能的7个范畴来看，目前的计量校准工作中，仅仅在声学计量的部分工作与语言智能有一些关联，几何量计量的工作与空间智能有一定关系。有关智能的计量校准，基本上呈现空白状态。其根本原因，是智能从总体上说，仍然属于潜在的能力，尚未形成任何实体或状态。而计量校准则一直面对的是能够看得见、摸得着、或感受得到的实体和状态，对于未能形成任何实体状态的潜在能力，无法使用计量校准手段进行直接计量评价。若想对其进行计量评价，则必须通过具体实体的变化，将其潜在的能力进行释放，然后，根据潜在能力释放的效果对其进行计量评价。[/size][/size][size=15px][size=15px] 人工智能计量校准的工作之一，就应该是寻找出合适的各种状态变化的标准，并将其施加给相应的人工智能系统，以其对于不同智能范畴的标准状态变化的响应情况，定量评价其相应的智能水平。[/size][/size][size=15px] （未完待续）[/size]

央广网宁波11月15日消息（记者 俞烨 通讯员 周佳贝 仇维杰）近日，宁波市北仑区建成投用浙江省首个区县级水质监测AI人工智能实验室，通过监测技术升级、监测装备升级、监测效能升级等实现了水质监测实验室的全新建设。11月14日，一批地表水样品送达宁波市北仑区环境保护监测站的水质监测AI人工智能实验室，实验室里的设备如同工厂内的自动化生产线一样，开始不停地运行。智能移动机器人首先通过多模式扫码技术，对样品台上的样品进行迅速扫描识别，随后，精准抓取样品放上传送带。通过传送带后，水样进入自动取样系统，自动取样系统则以多方位多重感知技术、液体流路自动控制、机器人自动进样等一系列关键技术，实现批量地表水样品从分液、前处理、检测分析到数据报告的全流程自动化。[align=center][img]https://img1.17img.cn/17img/images/202311/uepic/a14e2d09-af1a-406a-b113-90dff0c30216.jpg[/img][/align][align=center]AI人工智能实验室（央广网发 通讯员供图）[/align]该实验室将自动化分析与人工智能、物联网、区块链、数据库管理等新技术融合创新，实现氨氮、总磷、总氮等9项监测因子的全过程智能化自动测试。移动机器人与智能样品台的“乐高组合”，使样品位扩充到200个，后续还可根据需要增加清洗、预处理等功能或拓展其他监测项目，满足不断变化的监测需求。“AI智能实验室实现了检测项目由‘单台测试’向‘协同测试’的转变，可以24小时无休眠工作，工作效率达到传统手工监测的5到10倍。”宁波市北仑区环境保护监测站站长祝旭初说，“同时，它有效减少了检测过程中引起的人为误差，并且大幅减少监测人员与含毒试剂等危险源的直接接触，降低安全风险”。[align=center][img]https://img1.17img.cn/17img/images/202311/uepic/6d84a480-a732-4bce-a2ea-1736f0463500.jpg[/img][/align][align=center]AI人工智能实验室（央广网发 通讯员供图）[/align]据了解，目前北仑区每月监测地表水样品量近500个，且监测项目多元化，城市水质监测任务繁重。开发建设AI智能实验室，有效缓解了生态环境监测系统“人少事多”的问题。以每日100个样品9项参数检测计算，传统人工监测预计需要投入约7至8人，而利用AI智能实验室，仅需2人便能完成试剂配置、方案确认及数据上传工作，节约人力成本超80%。近年来，北仑在生态创建、降碳减污、改革创新上发挥示范引领作用，并着力推进数字化水环境治理，不断增强城市水环境大脑。此次建成投用的AI人工智能实验室“升级版”， 把传统实验室以人力为中心的运行模式转变到以数据为中心的人工智能监测模式，为地表水样品的大通量检测提供了新思路、开辟了新路径，打造了全面提升生态环境监测自动化、智能化、信息化能力的样板工程，为北仑全面建设生态环境监测现代化区县奠定基础。[来源：央广网][align=right][/align]

随着现在的人工智能技术的不断发展，越来越多的行业中都开展了人工智能化发展，在仪器行业中，像[url=http://www.made-instruments.com]超声波分散仪[/url]这些产品都在不断的发展自己的新技术，那么人工智能技术在中国应用发展如何呢？中国曾今是一个农业大国，在农业上很多事都需要人工去做，但是随着现在的科技的发展，像收割机、插秧机等等的机器的问世，大大的减轻了人们的工作，但这还不是最终，在现代社会中，无人农场的渐渐发展，这样的梦想将会成为现实。 一切关于农作物的播种等工序都由机器人代替。其中包括：1， 根据大麦种子需要播种的特定深度来钻孔松土，并由自主劳作机器人控制大麦生长所需的间隔。2，在必要时，按需喷洒杀真菌剂、除草剂和化肥。3，自主收获。由于现代农业比过去只有播种、待农作物成熟再收割的农业模式更为复杂。而如今针对农作物的不同状态、杀虫、除草、施肥的适当分量都需要依靠数据驱动去实行。在实施劳作策略之前，这一对“机器人侦察兵”组合（农用劳作机器人+无人机）不停地对田地监测。并给人们带回拍摄的田野视频样品。另外，在农业等领域里，机器人变得越来越高效、亲民。我们预测在不久以后，农业自动化将会通过常规的农作方法来实现，并保证一定的产出率和稳定性。小型移动机器人或分布式传感器系统可对农作物进行人类难以实现的不间断监测，并将数据反馈给系统，由此系统能够利用位置感知判断并提供农作物所需要的对策。近些年出现的自动除草机器人如Tertill等为农业作出了巨大贡献。无人精确农业预计会成为未来一种可行的农业解决方式 。从上述的种种技术都可以看出现在的科技发展的快速，渐渐的人工智能技术逐渐将取代人力，在超声波分散仪等等产品都是很好的体现现代化发展的快速。

[align=center][font=宋体][color=#444444][b]人工智能的计量校准[/b][/color][/font][/align][font=宋体][color=#444444][back=#ffffff]梁志国 姜延欢[/back][/color][/font][font=宋体][color=#444444][back=#ffffff][/back][/color][/font][url=http://www.gfjl.org/thread-13318-1-1.html][u][font=宋体][color=#336699][back=#ffffff]北京长城计量测试技术研究所[/back][/color][/font][/u][/url][font=宋体][color=#444444][back=#ffffff]计量与校准技术重点实验室[/back][/color][/font][font=宋体][color=#444444][back=#ffffff][/back][/color][/font][font=宋体][color=#444444][back=#ffffff]摘要：针对人工智能的计量校准,阐述了其紧迫性、必要性以及可行性。提出了2种不同的人工智能计量解决方案。其一为基础方式,从智能的7个维度出发,分别进行语言智能、数理逻辑智能、空间智能、肢体运动智能、音乐智能、人际关系智能、内省智能的计量校准研究,然后,针对同时含有两种以上智能的多元智能系统,进行面向具体任务目标的综合加权,给出面对具体任务目标的智能水平定量评价结果。其二为工程方式,从每一个具体而明确的人工智能系统入手,依据愿景目标确立评价指标体系,开展计量校准研究,最终以定量量化方式,评价系统的分项与综合智能水平。其主导思想是以定量量化方式,评价任意智能系统的智能水平。[/back][/color][/font]

从去年全国两会开始，“人工智能（AI）”就成为一个备受关注的热议话题，今年全国两会延续了这一热度。国务院总理李强日前在政府工作报告中多次提到人工智能，并提出开展“人工智能+”行动。对于“人工智能+”行动，接受《证券日报》记者采访的多位全国政协委员和人工智能相关企业普遍认为，“人工智能+场景创新”“人工智能+算力基础”“人工智能+法治建设”有望率先“动起来”。[color=#c00000]人工智能+场景创新[/color][color=#c45911]推动大模型与数字化系统融为一体[/color]我国人工智能技术快速发展、数据和算力资源日益丰富、应用场景不断拓展，为开展人工智能场景创新奠定了坚实基础，当前人工智能技术已经在医疗保险、交通运输、智能制造、智能家居、教育等领域广泛运用。全国政协委员、上海移动总经理陈力对记者表示，要明确我国人工智能所要解决的技术、社会和经济发展等问题，在此基础上锚定我国人工智能的发展模式和方向。明确人工智能产业发展规划布局，集中资源投入上游基础层企业，解决中高端人工智能产品自主供应能力不足的问题。提升我国人工智能主管部门与其他部门的联动，自上而下地激发人工智能与各行各业的融合活力。全国政协委员、360集团创始人周鸿祎在接受《证券日报》记者采访时表示，中国发展人工智能大模型的一个重要方向是借助产业和场景的优势，将大模型与业务流程、产品功能相结合，寻求多场景应用、垂直化和产业化的落地。昆仑万维董事长兼CEO方汉向记者介绍，在交通物流行业，人工智能技术应用可以助力企业提升运输效率，降低全社会物流的成本；在文化旅游行业开发文化大模型，能够贯通各类文化机构的数据中心，充分挖掘文化数据的价值；在科技创新领域以科学数据支撑大模型的开发，可以更深入地挖掘各类科学数据和科技的文献应用。[color=#c00000]人工智能+[/color][color=#c00000]算力基础[/color][color=#c45911]建立全国一体化算力大市场[/color]从ChatGPT到Sora，从单模态到多模态，从单一智能到通用智能，人工智能大模型技术正在引领新一轮全球人工智能创新热潮，同时，大模型计算也带来了智能算力需求激增，随着“东数西算”工程推进，去年以来全国多地掀起了智算中心建设热潮。全国政协委员、天娱数科副总经理、山西数据流量生态园董事长贺晗在接受《证券日报》记者采访时表示，需要鼓励引导市场主体建设区域级、行业级、企业级等多层次智算聚合服务平台、算力并网平台，广泛汇聚多方算力资源，整合闲置算力，特别是各地政府主导建设智算资源，实现多地算力资源的共享和最优利用，减少投资浪费，增加有效供给。贺晗提出，健全算力调度标准规范体系，为算力资源供给方提供能力自查参考，同时为算力需求方提供算力调度能力使用参考，引导新建算力资源按统一标准建设及接入。全国政协委员、中国信息通信研究院院长余晓晖对记者说，要发挥全国超大规模市场优势，利用互联网发展成功经验，以算力先互联、再成网、构建大市场为主线，基于统一标识符实现多样性算力互联感知，通过弹性网络能力和标准化架构接口实现业务和数据流动互通，进而打造智能感知、高速弹性、安全绿色、先进普惠的算力互联网。[color=#c00000]人工智能+法治建设[/color][color=#c45911]确保人类“守法”、机器“守德”[/color]去年7月份发布的《生成式人工智能服务管理办法》，促进生成式人工智能健康发展和规范应用；去年10月份发布的《全球人工智能治理倡议》，围绕人工智能发展、安全和治理三个方面系统阐述了人工智能治理的中国方案。全国政协委员、陕西省高级人民法院副院长巩富文对《证券日报》记者表示，我们应当以《全球人工智能治理倡议》为指引，全面整合相关法律、法规，形成“中国特色”人工智能伦理指南，建立科技伦理审查及负面清单准入、分级分类管理、协同监管等制度，确保人类“守法”、机器“守德”。巩富文建议设立新型财产权——“人工智能生成物者权”，认定其权利主体为人工智能生成程序的使用人，不仅可以明确生成物法律地位和归属，推动其进入相关产业链、价值链，激励人工智能生成物的创作传播和产业投资，还可以为侵权责任认定打下良好基础，降低人工智能生成物对现有创作市场的冲击，以达到激励人工智能生成物的生产传播与公共领域保留相平衡的目的。全国政协委员、金杜律师事务所高级合伙人张毅对记者表示，应该尽快推进《人工智能法》的制定和出台，以《人工智能法》及配套的监管工具为核心，形成完整的人工智能技术法律体系。全国政协委员、南方科技大学副校长金李对记者表示，我们在消费过程中，逐渐从现金支付到手机二维码支付，再到人脸识别支付，科技让我们的生活变得更加便捷高效，但这背后也面临着身份信息泄露和隐私安全风险，在科技的便利性和隐私保护之间，需要法律与监管尺度进行平衡，人工智能等新一代信息技术的发展，带来更多新的商业模式和应用创新，相关法治建设也要与时俱进。[来源：中国发展网][align=right][/align]

计量仪器智能化，仪器利用人工智能等新技术实现智能检测，无需人工参与计量检测过程，同时仪器具备多种网络接口以便实现联网。

纺织品 纤维含量测定 人工智能识别法发布实施的必要性 最近看到网上有了一个新标准，名称为TGDBX XXX－纺织品 纤维含量测定 人工智能识别法（征求意见稿），看完征求意见稿，个人有一些感悟，与大家分享一下。 纺织品成分分析是一个技术和经验要求都比较高的项目，也是各个实验室出错率较高的项目， 所以很多检测机构这些年一直都有讨论是不是有智能化的检测方法，但是行业内至今还没有比较切实可行的标准方法，大家实验室还是主要靠有经验的检验分析人员进行人工定性定量，分析时间长，对操作人员的经验要求高。 目前纺织行业实验室使用的国标标准GB/T 16988、纺织行业标准FZ/T30003、FZ/T 01101这三种镜检法，就是取样后在载玻片上平铺试样，然后根据整个视场的根数和直径，进行计算出此试样的各种纤维的比例。 物理法采用的就是常说的镜检法，则是根据纤维在显微镜下纤维形态的区别，经有经验的分析人员对纤维进行分类和测量进行定量的操作 目前纺织品实验室成分分析镜检法有两种方法，一种用之前的生物显微镜，用的是普通的羊毛纤维检测系统，做镜检时要一个手拿鼠标，一个手拿计数器，用鼠标不停地操作，从纤维的一边拖到纤维另一边，测量纤维的直径，然后计数器要跟着手动计数，看到一根按一下计数器，有时一个视场不够，要取多个试样，接着测量，最终达到测量最少根数后，计算平均值。这个整个过程一般时间比较长，有时一个平行样需要2-4个小时，甚至更长时间，分析人员眼睛长时间对着电脑看也容易出现视觉疲劳。出现误判。 另一种方法是目前各大检测机构使用的一个数字化纤维样品系统，不用手动计数了，可以直接在程序内设置，可以多层拍照，还可以视场自动排列，测量自动计数，可以在纤维上做标示，相对比较方便了，目前是纺织品成分分析物理测试的主力军，效率相对也会提高很多，还是受到各个检测机构喜爱的。 目前所有的物理方法做成分分析主要就是依靠分析人员的经验，经验不足的分析人员镜检法分析容易出现误差大的情况，基于这样的状况，物理分析方法一般除非是棉麻或者羊毛羊绒这些必须采用此方法，否则，大家都不愿意用镜检法，效率太低。 有部分实验室采用[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析法，DNA分析法以及蛋白质组学分析等方法进行含量测试，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析法有些纺织品实验室会有，对于一些纤维定性定量还是有很大的帮助的。DNA分析法以及蛋白质组学分析等方法一般的纺织品实验室是很少能具备这样的条件，不仅设备贵，而且操作也需要高层次专业的人才。 纺织品成分分析一般用化学分析法，成分分析定量操作中会使用很多危险性的试剂，包括一些强酸强碱，还有有机试剂，有毒试剂，长期使用，不管做怎样的保护都会对分析人员身体健康造成一定的伤害，而且实验操作过程中也很危险，轻则烧坏衣服，重则伤害皮肤，还有可能出现其他危险因素. 纺织品成分分析一般用化学分析法会产生很多有毒有害的废液，虽然一般都是交给专业的公司处理，但是对环境还是会造成影响，也不符合现在国家提倡环境保护的政策。 如果能把人工智能这样的科学技术运用到检测方法中来，这个我相信是大家非常渴望的。现在纺织品 纤维含量测定 人工智能识别法这个团体标准能解决这个问题，也是大势所趋。 纺织品 纤维含量测定人工智能识别法通过在显微镜下自动获取纤维图像，利用图像处理方法获得纤维的特征图和特征指标，并通过图像识别的相关算法进行分类识别，实现纤维含量的自动化、智能化检测。与传统纤维含量测试方法相比，采用这种人工智能自动化测试方法，不仅检测速度更快，且其测试过程中减少了人工参与，可实现部分替代人工操作，将一线检测人员从繁重的重复性检测工作中解放出来，测试结果也更加的客观。 我很期待这样的方法尽快出来，造福一线的纺织品成分分析人员。1. 该设备是否已经商业化2. 设备的价格是否能被接受，售后能否得到保证。3. 该设备生产商是不是此团体标准的参与者4. 有没有用多种纤维标样进行验证

[size=18px][font=&]在科技飞速发展的今天，仪器领域的前沿技术如雨后春笋般不断涌现，为科研工作带来了前所未有的机遇和挑战。作为科研工作者，紧跟这些前沿技术的步伐，是我们不断创新、取得突破的关键。[/font][font=&]近年来，人工智能与仪器的深度融合成为了一个引人瞩目的趋势。通过将人工智能算法应用于仪器的控制和数据分析，实现了仪器的智能化和自动化操作。例如，在光谱分析中，基于深度学习的算法能够快速准确地识别复杂的光谱特征，大大提高了分析效率和精度。而且，智能仪器还能够根据实验条件的变化自动调整参数，优化实验结果，为科研人员节省了大量的时间和精力。[/font][font=&]微流控技术的发展也为生物医学和化学分析领域带来了革命性的变化。微流控芯片将复杂的实验流程集成在微小的芯片上，实现了样品处理、反应、分离和检测的一体化。这种微型化、集成化的技术不仅减少了试剂的消耗，提高了分析速度，还能够实现高通量的检测，为疾病诊断、药物筛选等提供了强大的工具。[/font][font=&]纳米技术在仪器领域的应用也日益广泛。纳米材料具有独特的光学、电学和磁学性质，被用于制造高性能的传感器和探测器。例如，基于碳纳米管的传感器能够检测到极其微量的化学物质，其灵敏度比传统传感器高出几个数量级。此外，纳米技术还用于改善仪器的表面性能，提高仪器的耐磨性和抗腐蚀性。[/font][font=&]追踪前沿技术，不仅让我们开阔了视野，了解到最新的科研动态，还为我们的研究工作提供了新的思路和方法。然而，要将这些前沿技术应用到实际的科研工作中，并非一蹴而就。我们需要不断学习和探索，掌握相关的技术原理和应用技巧，同时结合自己的研究需求进行创新和改进。[/font][font=&]在这个充满机遇和挑战的时代，让我们保持敏锐的洞察力和勇于创新的精神，积极拥抱前沿技术，为推动科学研究的发展贡献自己的力量。[/font][/size]

在人工智能加速发展的今天，人工智能给人们带来了全新的变革，在这样的情况下，给仪器制造带来什么好于坏呢？就拿[url=http://www.xo-china.com]智能温压双控微波消解仪[/url]来说，人工智能带来的利与弊。人工智能带来的好处：1人工智能变得越来越广泛，使得人类解放了很多；2、人工智能可以帮助人类繁荣；3、人工智能可以给人带来方便；那么人工智能带来的弊端呢？1、人工智能为了你的工作而来，让你从此失业变成终生假期；2、机器没智商，不能完成所有人类可以完成的事；3、人工智能使得人类远远落后，在智慧上大大超越人类；4、人工智能安全性，因为今天的计算机漏洞百出，使得人工智能安全让人怀疑。这些的这些都说明了虽然人工智能给人类带来很多的便利，但是还是有着很多问题，在未来的人工智能更加成熟的情况下，这些的问题一定会很好的解决的。

人工智能对实验人员可能会带来以下影响：更高效的实验设计和执行：人工智能可以通过分析海量数据和模拟实验来优化实验设计和执行，从而提高实验的效率和准确性。更多的数据和信息：人工智能可以自动化数据收集和处理，帮助实验人员获取更多的数据和信息，从而更好地理解实验结果和发现新的规律。更高的精度和可重复性：通过使用人工智能技术，实验人员可以减少实验过程中的人为误差，从而提高实验的精度和可重复性。更多的挑战和机会：随着人工智能技术的发展，实验人员将需要不断学习和适应新的技术和工具，以保持自己在领域内的竞争力和创新力。更多的合作和交流：人工智能技术需要跨学科的合作和交流，实验人员需要与工程师、数据科学家和计算机科学家等专业人士紧密合作，才能更好地应用人工智能技术解决实验中的问题。

现在市面上用林上手机镜片透过率测试仪的客户越来越多，也会出现这样或那样的使用方法和操作方法的误区，为了防止客户在使用中出现类似问题而手足无措，现将新老客户在使用中常出现的一些问题列举如下，出现类似问题时能及时处理。 1、仪器插电，三个数据显示100%，但一直在闪烁。那是因为客户把5v的适配器插到9v的仪器里面了（PS：千万注意不能把9v的适配器插到5v的仪器里面，会烧毁）。这个问题一般是出现在老客户身上，老版的LS108A手机ir孔透过率测试仪是9v供电,2014年8月经过改版，供电方式更改为5v供电，拥有新旧两种仪器的客户就有可能出现这种问题。 2、仪器通不过自校准，数据一直往上走。这个是仪器在使用中外界光线太强造成的，如放在太阳直射的窗台上或者距离日光灯太近。 3、仪器测出的数据跟大型光谱仪测出的数据偏差大。这个需了解便携式手机ir孔透过率测试仪测出的是单波长的值，光谱仪是以加权平均的方法测出的平均值，以这两种方法对比是没有意义的，可以单点对比，一般误差不超过2个点。 客户在遇上以上问题是第一反应就是仪器坏了，其实不然，这只是操作方法和理解上的一些误区，通过我的解说，再遇到类似问题的您就轻而易举就解决了。

最近，在科技圈最火爆的话题莫过于Sora的问世。作为首款文生视频模型，它能根据简单的文本指令生成一段视频影像，且细节丰富、画面真实。“这意味着人工智能已经在一定程度上理解了人类物理世界运行的规律，如果未来人工智能能够理解环境系统的物理规律，我们可以更好地解决环境问题。”清华大学环境学院副院长、生态环境人工智能研究中心主任、碳中和讲席教授徐明告诉中国环境报记者。[align=center][size=18px][color=#4f81bd][b]人工智能应用的三个层次：资料库、助手、伙伴[/b][/color][/size][/align]目前，人工智能，尤其是判断式的人工智能已经在生态环境领域有了相对广泛应用。徐明介绍，“判断式的人工智能也可以看作弱人工智能，例如通过机器学习形成的专用模型，能够对环境材料进行判断和预测。”比如，在大气污染方面，利用人工智能判断异常情况及预测未来污染的发展趋势；在固废管理方面，可以辅助进行垃圾分拣分类；在生物多样性保护方面，可以用于监测野生动物的栖息地和迁徙路径。“但是，强人工智能（生成式人工智能）在环境领域尚未普及，在其他行业也基本是同样的情况。”徐明解释，未来强人工智能不仅能实现将现实世界平移到虚拟世界，或许还能实现真正的世界模型功能，拥有和现实世界相同的动态运行规律。从弱人工智能到强人工智能，人工智能的应用具体可以分为几个层次？徐明给出的答案是三个。首先，第一个层次是问答式信息获取，类似于ChatGPT。徐明团队开发的天工AI Chat工具可以实现此项功能，通过提问可以获取专业的生态环境领域的知识。协助处理日常工作的事务，是人工智能应用的第二个层次。人工智能可以在某个领域帮助完成简单的日常工作任务，解放人力，减少时间成本。第三个层次便是自主理解并管理工作，人工智能可以自主理解和解决涉及若干个步骤的所有复杂事件。“当人工智能发展到第三层次时，它将会理解庞杂的环境系统，针对已经发生或可能发生的环境问题提出解决方案，对我们建设美丽世界发挥着关键作用。”徐明说。随着层级的不断提高，人工智能扮演的“角色”也从“资料库”向“助手”转变，直到成为和人类并肩作战的“伙伴”。在生态环境保护领域，人工智能也将是一股强大力量，为保护地球提供全新的可能性。[align=center][size=18px][color=#4f81bd][b]人工智能在环境领域的发展：机遇与挑战并存[/b][/color][/size][/align]不久前，国务院国资委召开“AI赋能 产业焕新”中央企业人工智能专题推进会。会议强调，要推动中央企业在人工智能领域实现更好发展、发挥更大作用。会议的召开也体现了人工智能是进一步推进高质量发展的未来趋势。那么，目前来看人工智能在生态环境领域还有哪些潜在应用？徐明介绍，“比如，成为产品绿色设计、环境管理、绿色供应链管理等业务助手；再比如建立环境管理虚拟实验室，进行难以在大尺度实地进行的实验等。”总的来看，人工智能在生态环境保护领域的应用前景广阔，它可以帮助提高工作的准确性，提升管理效率，但同时也不能忽视其中潜在的挑战和问题。“人工智能对生态环境领域知识的总结和梳理需要大量的数据资料，包括学术文章、教材书籍、统计公报以及专利信息，甚至具体到企业的环评报告等，如何筛选出高质量的资料用以人工智能的训练学习，是目前需要完成的事情。”徐明表示，随之而来的还有数据隐私和安全问题，对于不同级别的数据资料进行合理的分类及管理也是需要解决的问题之一。[来源：中国环境][align=right][/align]

餐饮业在我国经济社会具有重要地位,随着社会的发展及人工智能的应用,餐饮业正向着多元化、专业化、智能化的方向发展。中国农业大学食品科学与营养工程学院和四川成都中农大现代农业产业研究院的吴晓蒙，中国农业大学食品科学与营养工程学院的褚泽军,沈群,胡小松，四川旅游学院烹饪学院的李想，中国人民解放军陆军勤务学院军需采购系的刘楠梳理了我国餐饮行业的发展历程,分析了智慧餐饮4.0的内涵和外延,并系统阐述了相关新型食品科学技术与人工智能技术在该领域的应用趋势。计算机视觉等技术结合深度学习算法等手段实现了原料的品质分级 数字孪生技术不仅可以将上千种电子菜谱转化为工艺参数,而且可模拟烹饪大师烹饪技艺,将中国特色烹饪技法用于机器人烹饪 协同过滤推荐算法、自然语言处理、人脸识别等技术的应用,可对顾客身份信息快速识别,实现个性化膳食推荐。总结了智慧餐饮的现状和主要技术手段,并展望了未来发展方向,即以健康为导向、以美味为基础、以文化为内核,以期为餐饮行业的进一步发展提供参考。[align=center][img=吴晓蒙.jpg,500,619]https://img1.17img.cn/17img/images/202403/uepic/bce0f3b1-ddc6-46f2-9653-db70955c357e.jpg[/img][/align][align=center]吴晓蒙[/align]餐饮业是拉动经济增长和提高人民生活水平的重要行业,数据显示,2023年1～4月全国餐饮收入15 888亿元,同比增长19.8%。我国餐饮业发展至今经历了4个典型阶段,一是高度依赖人工的传统餐饮1.0阶段,二是基于单机操作的机械化餐饮2.0阶段,三是以标准化和数字化为代表的工业化餐饮3.0阶段,四是融合了新型食品科学技术与人工智能技术的智慧餐饮4.0阶段。我国目前已经步入老龄化社会,餐饮相关的公共卫生服务的进一步完善和老年营养餐服务市场的发展已成为亟待关注的问题 因此,多元化、专业化、智能化的智慧餐饮4.0是行业发展的必然趋势。[size=18px][b]1 餐饮业的发展与食品工业息息相关[/b][/size]餐饮业是指通过即时加工制作、商业销售和服务性劳动等手段,向消费者提供食品、消费场所和设施的食品生产经营行业。餐饮业是促进我国经济发展、增加就业机会和提高人民生活水平的重要领域。国家统计局数据显示,2022年全国餐饮收入47 645亿元,同比增长1.6%。食品工业是餐饮行业的上游支柱产业,不仅可为餐饮业提供成品、半成品原料,更为其提供了必不可少的技术支撑。2017—2021年间,我国食品工业及餐饮业产值见图1。2021年我国规模以上食品工业企业总收入10.35万亿元,餐饮业总收入4.68万亿元,两者共计占国内生产总值的13.14%。食品工业的发展不断推动餐饮业的转型升级,二者已深度融合。[align=center][img=图片,500,307]https://img1.17img.cn/17img/images/202403/uepic/79ffc750-3bdd-46d5-86a7-b6bca5b0537f.jpg[/img][/align][align=center]图1 我国食品工业及餐饮业产值Fig.1 Output value of China’s food industry and catering industry[/align]食品工业推动餐饮业的转型,集中体现在烹饪装备和相关技术的迭代升级上。我国餐饮业的发展历程及阶段划分见图2。传统餐饮1.0以手工操作为主,全部依靠人工经验,效率低、劳动强度大、工作环境恶劣、品质不稳定、安全问题频发。随着经济社会的发展及科学技术的进步,20世纪后期,切菜机、和面机等简单的食品加工机械设备在餐饮行业应用和普及,使我们进入了机械化餐饮2.0时代,提升了部分工作效率,同时也降低了部分劳动强度。随着中央厨房的出现,建成了集中规模采购、安全生产的综合系统工程,机械化餐饮2.0完成了向以标准化和数字化为代表的工业化餐饮3.0的跃升。如全自动的包饺子生产线,从和面到包饺子再到入库全部自动化控制,极大地提高了工作效率和食品安全水平。工业化餐饮3.0原料标准化、生产程式化,满足了人民群众对日常饮食的基本需求。随着生活水平的提高,消费者对饮食个性化需求不断增强,并且由于中餐的独特性,工业化餐饮3.0已无法满足行业进一步发展的需求,尤其是无法解决食品安全、个性化膳食方面的瓶颈问题,因此行业向着智慧餐饮4.0的转型升级迫在眉睫。[align=center][img=图片,500,292]https://img1.17img.cn/17img/images/202403/uepic/e82a557a-2df9-4896-9ce1-31272d846517.jpg[/img][/align][align=center]图2 我国餐饮业的发展历程Fig.2 Development history of catering industry[/align][size=18px][b]2 智慧餐饮4.0的内涵、构架与外延[/b][/size]智慧餐饮是伴随新一代信息技术发展而产生的新概念,目前仍在不断探索发展中,学术界尚无准确定义。本研究认为智慧餐饮概念的内涵应是以满足餐饮监管者、操作者和消费者三者的需求为主要目标,充分运用信息技术手段,通过体系化设计和集成化部署软硬件设备,改造完善基础设施条件,将食品科学技术和人工智能技术运用于餐饮活动的全过程和供应的全链条,以达到降低操作者劳动强度、改善消费者就餐体验、提升监管者管理水平的目的。智慧餐饮4.0的内涵构架与外延见图3。[align=center][img=图片,500,479]https://img1.17img.cn/17img/images/202403/uepic/8c0013a4-9c71-4c1b-93d2-1daccab8eba8.jpg[/img][/align][align=center]图3 智慧餐饮4.0的内涵、构架与外延Fig.3 Connotation, structure and extension of Smart Catering 4.0[/align]作为餐饮发展的4.0版本,智慧餐饮的核心有三层构架:一是决策层,需要利用配餐调度、烹饪专家、营养专家等管理系统针对不同用户、不同场景对餐饮过程进行自学习、自决策 二是功能层,需要对烹饪过程中视觉、触觉、成熟度等多维信息进行自感知,并利用多功能一体化烹饪装备针对非标食材、个性需求的复杂烹饪任务进行自适应,实现加工过程柔性调整 三是应用层,需要消费终端具备点餐、取餐、送餐、支付等核心功能,并可以对设备的异常状态实现自愈合和产供销一体化的智运维。此外,还可将智慧餐饮外延出“六化”：1)个性化膳食制作,在中餐标准化技术基础上,结合数字孪生、人脸识别等技术快速分析顾客历史行为和个人偏好等信息,推荐并制作符合消费者喜好的个性菜品。2)精准化营养配餐,通过制订食谱提高配餐的计划性,对菜肴营养成分进行分析。应用称重取餐等个体数据采集手段,提高膳食摄入数据采集的精准度并进行智能化评估。3)柔性化烹饪加工,针对非标食材、个性需求的复杂烹饪任务进行分析,并根据食材特征差异进行工艺参数的柔性与自适应调整。4)人性化就餐服务,通过就餐环节人机交互,提高选餐、配餐速度,减少就餐者等待时间,以菜肴评价、点赞等方式收集就餐人员意见,反馈给管理端以便进一步改进。5)可视化运营监管,应用计算机视觉识别、物联网、传感器等技术,自动采集餐饮过程信息,建立后厨“明厨亮灶”,实现设备自动化控制,为开展精细管理提供技术手段。6)智能化分析决策,记录分析餐饮环境数据和运营过程数据,实现集体配餐方案、物料消耗预测、监管重点预警等辅助决策功能。[size=18px][b]3 智慧餐饮技术的应用[/b][/size][b]3.1 智慧餐饮技术在食材智能预处理方面的应用[/b]运用食品科学技术与人工智能技术对食物原料进行预制是提高原料利用率和加工自动化程度的关键一步。现今国内外一般采用多光谱成像技术、[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术和计算机视觉技术等技术结合深度学习算法、经典图像处理等手段,进行原料的品质分级、安全控制和标准化切割。3.1.1 食品原料品质智能分级对食品原料的品质信息进行快速无损获取,是保证食品品质、满足消费者需要的前提条件。Zhang等将近红外高光谱成像技术与深度卷积生成对抗神经网络(DCGAN)结合,对玉米籽粒含油量进行预测,利用DCGAN可以同时对光谱数据和含油量数据进行扩展,增加模型的准确度。Momeny等使用基于深度学习的机器视觉系统检测藏红花品质,开发了一种包含Inception-v4卷积神经网络(LAⅡ-v4 CNN)的学习增强技术,可以非常有效地对藏红花进行品质分级。孙潇鹏等使用近红外透射光谱与机器视觉相结合的方法对蜜柚进行分级检测。3.1.2 食品原料安全智能控制在食品加工前对食品原料进行严格的把控,是食品安全控制的重要手段。然而传统技术需要的时间长、费用昂贵、对操作人员要求高,利用了人工智能技术的智慧餐饮可以有效解决这些问题。刘翠玲等建立了基于云计算的食品品质实时在线光谱检测系统,保障食品安全。此外,周向阳等利用[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]倍频区的特征信息,结合差谱及导数处理,对20余种叶菜类蔬菜中有机磷农药残留的鉴别进行了系统研究,吻合率高达97.50%。房俊龙等采用计算机视觉技术获取番茄图像,并利用遗传算法的人工神经网络技术实现番茄生理病害果的自动识别,准确率可达100%。3.1.3 食品原料智能切分对食品原料进行品质分级与安全控制后,分割也是关键的一环。目前,食品切割装置中的刀片易携带腐败和致病微生物,容易导致交叉污染。中国科学院广州能源研究所发明的一种利用水射流清洗和切割果蔬的机电设备,利用脉冲水射流冲洗掉果蔬表面的灰尘、泥土等,与使用新锐化的刀片切割相比,水刀切割不会改变鲜切菊苣的生理状况和微生物质量。Wang等利用盐颗粒作为磨料,采用超高压磨料水刀切割纯肉和骨头,其效果更优于普通水刀切割。孙鑫基于计算机视觉技术、机器人、运动控制等关键技术,构建了面向猪肉胴体自动分割的6-DOF混联机器人机构,实现了畜禽原料的智能切分。[b]3.2 智慧餐饮技术在智能烹饪方面的应用[/b]烹饪是餐饮行业中最为重要的环节,是复杂而有规律地将食材转化为食物的加工过程。智能烹饪能够实现菜肴的自动制作,提高烹饪效率,降低制作成本,同时确保食品的安全、质量和品质。智能加工技术和设备的搭配组合,可以实现食物的标准化生产,重构餐饮产业生态,达到快速、标准化运营的目的,对整个餐饮业的发展有重大影响。3.2.1 数字化烹饪关键技术中餐的烹饪过程涉及炒、煎、煮、烤、蒸等多元化的烹饪技艺。其中,炒是中餐最具代表性的特征烹饪技术,但是炒菜过程异常复杂,因此传统烹饪中菜肴的质量主要取决于厨师的技艺水平。烹饪数字化是通过邀请各菜系烹饪大师为烹饪机器人提供菜肴烹饪样本,将他们的烹饪经验数据化,扩建数据库,完善机器人菜谱,以实现烹饪品种多样化。张贵元等采用了闭环设计方案,设计了一种应用于烹饪机器人的液态调料自动添加系统,实现液态调料的快速精确添加,减少了掀盖时锅内热量的散失以及温度控制的误差。赵庭霞构建了烹饪爆炒过程热/质传递全局数学模型并对猪里脊肉爆炒过程开展数值模拟,研究了爆炒过程中烹饪品质随传递特征的变化规律,实现了同时模拟温度及各组分全局变化。在传感器-算法系统基础上采集手工烹饪数据,可构建出能够映射手工烹饪数据的烹饪机器人实体装备及控制软件,完成广谱的烹饪厨艺数字孪生和烹饪程序信息数据库建立。3.2.2 菜肴品质智能感知与拟人控制尽管智能烹饪机器人已经能够利用烹饪数字化制备标准化的菜肴,但是由于烹饪数据库来自经验数据,且中餐具有食材广泛性以及烹饪复杂性的特点,设备对烹饪过程中火候、产品品质等关键指标的控制仍旧不足,无法实现实时动态和智能化调整。因此,需要更多基于多维传感和控制的技术来实现智能感知与拟人控制。He等[26]发明了一种结合了红外阵列传感器与湿度传感器的智能微波炉,具备除霜和再热的智能控制功能,可以一键加热或解冻不同食物。Abdanan[27]设计了基于图像处理的智能烤箱,可以通过实时监测烘焙产品的颜色和纹理特征,动态调节和优化烹饪温度和时间,大大节约了能耗并提高了产品质量。3.2.3 烹饪设备自主清洁烹饪后的自主清洁是最后一个关键步骤,有利于菜肴连续加工过程中的品质控制。Vong将食品进料、食品放置和设备清洁集成于一个加工系统,在菜肴烹饪完成后,机器会自动将烹饪容器旋转至清洗室进行清洗,最终实现高效烹饪。李东炜等也设计了采用可编程逻辑控制器(programmable logic controller,PLC)控制的清洗烹饪机器人内腔的壁面自动清洗机构,具有高可靠性、强抗干扰、安装简单、维修扩展方便等优点。[b]3.3 智慧餐饮技术在消费端的应用[/b]智慧餐饮技术在消费端的应用主要有3个方面:餐厅智能管理、就餐体验数字化及智能售卖终端应用(图4)。[align=center][img=图片]https://img1.17img.cn/17img/images/202403/uepic/dace2ca8-6c0f-44c3-82d9-a3a33c0ebb1b.jpg[/img][/align][align=center]图4 智慧餐饮技术实现智能就餐Fig.4 Smart catering technologies for smart dining experience[/align]3.3.1 智能点餐、取餐、送餐关键技术智慧餐饮4.0在消费端的应用主要体现在餐厅的智能管理中,具体分为智能点餐、智能送餐和智能取餐3个环节。智慧餐厅通过SAAS(software as a service)模式,将用户浏览、预订、预点餐、就餐和支付的整个餐饮流程一体化,并可采用协同过滤推荐算法、自然语言处理、人脸识别等技术,实现对顾客身份信息的快速识别,以及对历史行为和个人偏好等信息的精准分析,不仅可以推荐最合适的餐厅,还可以帮助顾客更快速地找到自己喜欢的菜品或推荐相似的菜品,进而为用户提供个性化的产品或向顾客服务推荐。而对于诸如老年人等特殊人群,智慧餐饮系统能够从饮食管理、营养评估与健康管理等方面,全方位进行膳食结构优化,引导老年人合理膳食。在中国农业大学改造升级的智慧餐厅,师生进门取托盘后进行标识与信息绑定,便可根据自己需求,自由搭配菜品,使摄入的营养物质更加多样、均衡,取餐过程中,屏幕实时显示取餐分量与金额,取餐结束后的云端无感支付提高了就餐整体体验。智能点餐系统可实现消费者的自助点餐,如冯毅基于机器学习有机融入关联度预测算法、协同过滤推荐算法等设计了一套智能点餐系统,并可根据消费者口味推荐针对性菜品。智能送餐需要使用送餐机器人接收用户给予的目标指令,快速高效做出反应,规划合理路径,到达送餐地点。武启明通过对路径规划算法进行分析,并融合优化A*算法和并行TEB算法进行路径规划,实现了送餐机器人的合理路径规划。智能取餐主要是使用取餐机器人代替人眼实现菜品的识别和选取。汪聪基于机器视觉技术结合传统图像识别技术与深度学习图像识别技术,设计了一种菜品智能识别系统,通过对工业相机拍摄的图片进行处理,利用图像处理技术对菜品区域进行检测定位,实现了菜品种类及所在区域的有效识别,提升了机器人取餐的准确性。此外,智慧餐厅还可根据就餐数据,进行就餐人数的预测,及时补充菜品、调整食谱等,提升就餐人员的就餐体验,降低餐厅的管理成本,促进餐饮企业提高销售量和客户满意度。3.3.2 数字化就餐体验随着互联网和大数据的发展,服务行业与移动网络的联系更加紧密,智慧餐厅逐渐发展壮大。在传统的就餐方式以外,还可以采用多感官协同的方式丰富顾客的用餐体验,提高过程的趣味性。智慧餐厅可以通过VR(virtual reality)、AR(augmented reality)等技术将交互性嵌入就餐环境中,将气、声、景融入用餐过程,从视觉、听觉、触觉等多个感官层面提升空间的环境氛围,满足消费者的用餐审美体验与情感需求。例如在智慧餐厅的就餐区被360度环绕立体投影包围,在白云蓝天中吃着热乎的火锅,耳边回荡着舒缓的音乐,通过声光电科技带来“沉浸式”火锅就餐新体验。采用VR技术,通过虚拟点餐、多元环境模拟、厨房模拟等功能,在丰富用户用餐体验的同时,提高餐厅的运营效率。在点餐系统中设计AR交互点餐、用户口碑评价,可以更直观地呈现餐品,并为顾客和餐厅提供更具参考价值的餐品评价体系。3.3.3 智能售卖终端技术升级智能售卖终端作为新型售卖方式,正在成为一种蓬勃发展的新兴服务方式,在人们的生活中占据越来越重要的地位,也是未来智能化生活的潮流。相较于传统的人工服务就餐店,智能售卖终端无就餐时间限制。此外,智能售卖终端体积较小,可安置在任何有电力供应的地点,扩大了服务区域。一般来讲,智能售卖终端应包含以下7个模块:1)储存[冷藏(冻)] 2)加工(复热) 3)包装 4)递送 5)人机交互界面 6)远程通信 7)自洁杀菌。陈付磊等基于STM32单片机控制,使煎饼馃子机器实现从原料面糊到加热至熟,加蛋、加调料,放置油条或者馃子,最后折叠装袋的全自动化过程。使用ESP8266物联网链接云服务器,实现煎饼馃子机器从制作到贩售的一体化过程。张坦通过研究面条成型方式、设计关键机构型式,对面条售卖机内部机械结构进行方案创新与设计,实现面条的自动定量制作与煮制捞取。张操等研制了一种新型三明治自动制作与售卖系统,融合PLC、多电机协同、WiFi通信、多点通信总线(multi-drop bus,MDB)等技术,实现触摸屏自助选餐、自动投币找零及移动支付、温湿度控制、传动机构故障诊断、上位机和手机App远程监控等功能,完成自动点餐及售卖。智能售卖作为传统餐厅堂食模式的重要补充,迎合了新时代人们零散化的就餐时间、多样化的就餐模式、快节奏的就餐需求,具有良好的发展前景。[b]3.4 智慧餐饮技术在管理系统方面的应用[/b]机关、高校食堂等集体膳食单位通常采用餐饮管理信息系统制订食谱,通过就餐人数计算用料量,生成采购计划,提升膳食计划性,控制成本。基于大数据和人工智能算法的智慧餐饮管理信息可以综合膳食营养知识、个人点菜信息和就餐评价信息,提高食谱的适用性 也可将就餐记录和个人健康档案相结合,提高配餐的科学性和针对性。大数据智能引擎产品基于用户属性数据、口味偏好数据、行为轨迹数据等建立综合概率匹配算法,对海量数据进行多维度交互式异构分析,动态建立餐饮场景下的用户行为预测模型及产品倾向性数据模型,实现知识图谱和用户画像标签,为大型餐厅实现智慧管理提供技术支撑。智能配餐系统采用了改进的加权随机抽样算法智能化选取不同种类的食物,利用多元线性回归模型及优化求解算法,通过反馈机制自动判别配餐结果的合理性并进行修正,保证了配餐质量和饮食的均衡性。结合多目标规划模型和改进遗传算法设计的新型智能化营养配餐系统,做到了多营养平衡。此外,在原料供应环节,通过专业采购网络平台组织采购,实时掌握物资供应状态。在物资验收和出入库环节,多采用电子秤称重记录方式,以拍照、视频方式记录验收过程,运用二维码、视觉识别等技术自动获取物资信息,提高物资管理的准确性。通过在餐厅、后厨、库房等区域建立网络化视频监控系统,掌握运行过程信息,并运用物联网传感器监控水、电、燃气、温湿度等环境状态。食品药品监管部门也建立了餐饮监管平台,采用传感器、物联网等手段将食品留样、餐具消毒等食品安全记录纳入管理,提升餐饮业整体质量及安全水平。[b][size=18px]4 总结与展望[/size][/b]当今食品工业与餐饮业的深度融合,促进了传统餐饮1.0向基于单元操作的机械化餐饮2.0和基于标准化、数字化的工业化餐饮3.0升级。近年来,随着人工智能等技术在食品生产及餐饮业中的应用,餐饮业向着多元化、专业化、智能化的方向发展,为向智慧餐饮4.0转型奠定了基础。智慧餐饮4.0相关的智慧餐饮技术见图5。例如采用协同过滤推荐算法、自然语言处理、人脸识别等技术,可以对消费者身份信息快速识别,提供个性化的产品或服务推荐 通过VR、AR等技术,提升了空间的环境氛围,建立了多感官的用户体验。全面推进我国智慧餐饮4.0发展,促进现代农业、先进制造业、现代服务业深度融合,推动一二三产业协同发展,助力乡村振兴,是时代发展的必然趋势。[align=center][img=图片]https://img1.17img.cn/17img/images/202403/uepic/3c1c2311-520e-42cd-a2db-cd98c9959b44.jpg[/img][/align][align=center]图5 基于智慧餐饮技术的智慧餐饮4.0的转型升级Fig.5 Transformation and upgrading of Smart Catering 4.0 based on technology smart catering[/align]餐饮转型升级的背后是相关科学技术的发展与进步,同时也是中华饮食文化的传承与创新。五千年的中华文明产生了底蕴深厚的中国饮食文化,国人对美食有着极高的要求,因此餐饮业的转型升级还应满足饮食文化的需求。打造具有我国特色的智慧餐饮4.0,不仅是满足人民群众对于美食的高要求和对美好生活的向往的重要手段,更是传承并弘扬中华优秀传统文化、助力“健康中国2030”战略实施的重要抓手。未来餐饮的发展方向一定是以健康为导向、以美味为基础、以文化为内核。食品科技工作者以及餐饮行业从业者要“树立大食物观”,积极探索智慧餐饮4.0的科学发展途径,担负起时代赋予的神圣使命。[来源：食品科学技术学报][align=right][/align]

随着科技的发展，未来人工智能在分析仪器中有哪些应用？

最近最热门的话题莫过于人工智能Master摧枯拉朽般的战胜了15位围棋世界冠军，取得60连胜。我们不禁感慨，人工智能的水平已经战胜了人类。但是我们转念一想？人工智能真的能战胜人类吗？我表示怀疑。首先围棋是二维世界里的数学运算和单纯的逻辑运算。而化学实验的影响因素非常多，简单的就是温度、湿度、大气压，这些条件是人工智能无法体味到的，或者说变量和不确定度比较大。请大家谈谈人工智能何时能应用于食品分析？最有可能的出发点和落脚点是什么？请讨论。

北京时间2月15日消息，据《每日电讯报》14日报道，英国和欧洲航天局科学家研发的人工智能飞船，将能像人类一样做决定，有自己的期望和动机。这一概念在科幻片《2001太空漫游》里给宇航员造成致命后果，当时飞船上的人工智能电脑决定杀死所有宇航员，以便继续任务。尽管亚瑟·克拉克和主管斯坦利·库布里克发出了这种警告，但是欧洲航天局现在仍希望利用真实的人工智能控制未来飞船。　　研发新控制系统　　得到欧洲航天局支持的英国工程师正在研发用于人造卫星、遥控探索车辆和自控飞船的控制系统。这些太空飞行器会学习、查找问题、在任务期间适应不同环境、进行自我修复和自己做决定，确定如何能更好地执行任务。欧洲航天局公布了详细研究结果，该局准备发射第二艘自动货运飞船(ATV)，在这个月底给国际空间站送去补给品。欧洲航空公司阿斯特里厄姆公司设计和制造的“自动货运飞船2”将沿着预定路线前往空间站，然后利用机上传感器和防撞系统与该站安全对接。　　欧洲航天局还表示，它打算制造第一艘可以把人类安全送入太空和带回地球的飞船。南安普顿大学自动控制系统专家桑多尔·威勒斯教授负责研发人工智能控制系统的项目，他表示，这项技术最终将在用来运送人类的飞船上找到用武之地。他说：“我认为，最初它将被应用于遥控和无人任务中。采用这项技术后，现在需要地球上的控制员进行24小时不间断监控的通信卫星和太空探索任务，将能进行自我控制，这将大大减少开支。我们正在考虑把它应用到下一代自动货运飞船上。”　　人工智能 用途多多　　威勒斯说：“我们证实在特定知识领域内，以前只能人类做出的决定和优先考虑的对象，现在机器也能做出。我并不是说它们懂得所有物理学知识，但是在它执行的任务和活动方面，该系统有自己的目标，会对它可能遇到的问题进行预测，并很快想出应对办法。它评估的信息量比人类工程师更多。”威勒斯一直在研发被称作sysbrain的飞船控制系统，因此它能利用自然语言获得新指令或新信息。这意味着飞船的控制系统能够读懂用英文写成的文件，而不是只能识别特殊编码。　　威勒斯说：“该系统甚至能登陆网络，了解最新信息，从中学习新知识。我们已经把人类的推理能力与此结合，以便它能更好地理解这个世界、它的目标和在做决定前优化目标的能力。”飞船采用人工智能在科幻片和书籍里一直是个非常受欢迎的话题，但是科幻影片《2001太空漫游》里的电脑HAL 9000和其他书籍里的情节，令人对此产生担忧。　　未来任务采用人工智能　　在《2001太空漫游》里，HAL 9000故意引起故障，杀死飞船上的所有宇航员，不给他们留下毁掉电脑的机会。威勒斯表示，用于现实世界里的任何系统都要经过特殊编程，以便它们不会做出决定，对人类构成威胁。阿斯特里厄姆公司自动货运飞船生产和研发部主管沃尔夫冈·帕特斯彻博士表示，该公司还在研发可用在飞船上的人工智能系统。他说：“安全是载人太空飞行中的重中之重。载人任务采用的人工智能面临的最大挑战是确保人类安全。”　　欧洲航天局已经通过“火星快车”任务对一种人工智能形式进行了检测，该系统能帮助科学家在最佳时间段内从飞船上下载数据。欧洲航天局德国太空操作中心的先进概念和技术办公室主管艾里斯安多·多纳提表示，他希望在以后的行星探索车和其他飞船上使用人工智能软件。他说：“当它们发现一块比较感兴趣的岩石时，它们能自行决定是否给其拍照，不用等待控制员发出让它们如何做的新指令。”　　取代美国航天飞机　　2008年第一艘自动货运飞船成功与空间站对接，把补给送上去，此时该站正以每小时1.74万英里(2.80万公里)的速度围绕地球运行。它利用28个分离推进器进行自我操作，与空间站安全对接。第二艘自动货运飞船于2月15日发射升空，它像一辆双层公交车那么大，可携带7公吨货物，通过它有望证实该技术既安全又可靠。当前这代自动货运飞船经过特殊设计，完成任务后会在大气层里燃烧掉。不过欧洲航天局现在已经开始研发类似飞船，这种飞船能把货物和实验仪器放入重返舱里，重新送回地球。　　欧洲航天局自动货运飞船生产项目主管尼克·德特曼称，这种可以携带人类并能当作一种飞行工具的自动货运飞船，将能在美国宇航局的航天飞机退役后取而代之。他说：“我们有望为成员国设计出一些能用于自动重返飞行器和机组成员运输的东西。”

对于人工智能在仪器行业的应用，大家有什么看法呢？

在我国制造业向高质量发展的过程中，高技术制造业发挥着重要作用。高技术制造业属于技术密集型产业，通常依托高新技术进行研发、生产，近年来催生出新能源汽车等新兴行业。在智联研究院“寻找下一个风口”潜力行业调研项目中，这些新兴行业受到众多职场人的关注。本次，智联招聘结合平台数据以及调研项目的统计结果，将15个行业作为研究范围（具体包括：人工智能、计算机硬件、通信/网络设备、船舶/航空/航天/火车制造、电气机械/器材制造、智能设备制造、工业自动化、新能源汽车、电子设备制造、仪器仪表制造、通用设备制造、专用设备制造、云计算/大数据、区块链、物联网）[b]行业平均薪酬差异较大，人工智能平均月薪高达13076元[/b]智联招聘数据显示，高技术制造业的平均薪酬为9935元/月，略高于全行业的9889元/月。 但是具体到各行业来看，平均薪酬仍存在较大差距。其中人工智能行业平均招聘薪酬最高，达到了13076元/月，其次是新能源汽车（12848元）、云计算/大数据（12176元）、物联网（11383元）、区块链（11187元）。虽然工业自动化行业人才需求量增长最快，但是普工/技工的招聘岗位需求占比更大，这类岗位目前的薪资相对较低，因此该行业整体平均薪酬低于行业平均薪酬，为9910元。排在末位的是通用设备制造，平均月薪为8251元。[img=智联招聘：高技术制造业人才需求与发展环境报告]https://accesspath.com/wp-content/uploads/2022/06/2284602352781864614.jpeg?imageMogr2/format/webp[/img][b]半导体/芯片、人工智能平均薪酬最高，超2万元[/b]具体职业方面，半导体/芯片的平均招聘薪酬最高为21960元/月，其次是人工智能，达到21146元/月，平均薪酬均超过2万元。近年来，国家对半导体/芯片、人工智能等行业资金扶持力度加大，同时吸引了大量资本进行投资。政府的扶持加上资本的聚拢加速行业发展的同时，也自然导致从业人员的薪酬待遇水涨船高。[img=智联招聘：高技术制造业人才需求与发展环境报告]https://accesspath.com/wp-content/uploads/2022/06/3525948857031611492.jpeg?imageMogr2/format/webp[/img][b]薪酬排行前3名的技能是ASIC、ISP、CAMERA[/b]掌握什么样的技能，可以在高技术制造业获得较高的薪酬呢？从数据分析来看，ASIC、ISP、CAMERA排在前三位。其中掌握ASIC技能的人才可以获得平均38119元/月的高薪。除了以上三种技能，排进薪酬TOP50的系统搭建、技术研发管理、IC设计等，也都是“学习门槛”颇高的技能。

为了普及不同材料必须使用不同测试方法的知识，为了避免客户听信盗版无良商家说什么都能测而上当，我们反复的在强调磨砂，半透明，乳白的材料(散射材料透光率测试仪)不可以使用普通的透过率原理的仪器。 以扩散板为例，比较多用于灯具的灯罩，样品呈乳白色，行业内的人知道，这种材料透光率不低，少说都有百分之七八十，我们对着阳光或者灯光，可以很明显看到，有光线穿过。只不过光线被白色和雾状给分散了。可是我们用LS108A镜片透过率测试仪，LS183光学透过率测试仪或者更高精度的LS116透光率仪，测出来的数据都只有百分之几甚至更低，与实际的数据差之千里。这是为啥？还是咱们之前说过的，光线穿过样品的时候，被分散了，仪器的接收器接收不到完全的光，出来的数据就不准确。 LS117光密度仪是目前市面上性价比最好的可测试磨砂，雾状，乳白材料的仪器。便携式，可同时显示透光率和光密度值。仪器严格执行国家漫透射标准，数据可靠。比起带积分球测量原理的高价神器，LS117光密度仪的有点实在是比较多。 同理，磨砂的PC材料，白色的机顶盒盖，各种电器上印有油墨的磨砂标牌，普通的透过率原理机器都是不适用的。笔者在与客户的沟通过程中就发现，很多客户曾上过无良商家的当，因为仪器的价格便宜和其他原因，相信了他们。结果却是数据不准确，影响产线的生产结果或者对样品的评估工作，花了冤枉钱不说，还误事！

我认为人工智能在分析化学领域最突出的贡献就是“人脸识别”系统。

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[url=https://search.instrument.com.cn/w/index?keywords=AI]I[/url][size=18px]据《韩国时报》网站2024年1月23日报道，韩国一家国营泡菜实验室表示，正在利用数据驱动的人工智能(AI)技术，保障面向全球消费者的大规模生产泡菜产品的高品质。这种技术方法有别于传统的泡菜制作方法，传统方法向来依靠感觉来准备这道特色小菜。[/size][size=18px]报道称，经过一个为期6个月的联合项目，世界泡菜研究所宣布成功研发出这项技术。该联合项目于去年12月结束，合作涉及韩国国内一家AI开发商和一家数字教育咨询公司。[/size][size=18px]该项目的主要目标是建立泡菜质检所需的数据集，并创制出能对所收集数据分析的AI模型。[/size][size=18px]世界泡菜研究所与位于首尔的数据解决方案提供商卡塔洛尼克斯公司和教育技术服务开发商SLI思理教育集团合作，成功建立了一个综合性数据集。这个数据集包含27万份[b]三原色彩色图像和高光谱图像[/b]，助力泡菜制作过程食品质量每个阶段的详细评估。联合项目参与人员从泡菜制作不同阶段提取这些数据，包括白菜在盐水中调味，白菜与配料和辣酱混合以及随后的发酵等阶段。[/size][b][size=18px]所开发的AI模型利用这个数据集，可以扫描并分析图像，确定泡菜生产各个阶段的甜度、咸度、发酵程度。泡菜的整体质量主要由这些关键因素决定。[/size][/b][size=18px]数据集加AI模型的技术，可以在加工厂有效而精确地检测泡菜质量。这包括判断原料质量、评估混合过程以及监测发酵过程。此外，这个系统还可以根据泡菜制成品的不同品质对其分级，从而全面评估最终产品的质量。[/size][size=18px]世界泡菜研究所负责人张海春(音)在一份声明中说：“仅仅通过分析图像数据集，这项技术就可以比以前的方法更快地推进从制造阶段到分销阶段检测大规模生产泡菜的过程，确保高质量持续稳定。”[/size][size=18px]预计这一技术突破将增强一直缺乏具体质量检测标准的韩国泡菜产业。这个行业很大程度依赖每个制造者的主观判断，而这些主观判断主要基于他们的个人经验。此外，由于人口老龄化，韩国劳动力减少，这对采用技术进步缓慢、严重依赖人类感官进行质量控制的行业构成巨大风险。[/size][size=18px]以流行音乐和社交媒体引领的韩国文化全球扩张，韩国泡菜产品在世界上越来越受欢迎，这些问题已经相当紧迫。[/size][size=18px]张海春强调，需要解决整个泡菜出口过程中固有的挑战，涵盖原料种植到最终产品出口海外全链条。没有更准确和系统的分析，确保向全球泡菜消费者提供统一的质量，这仍是需要克服的挑战。[/size][size=18px]张海春说：“为了确保出口泡菜有持续稳定的高质量，我们必须放弃传统方法，采用创新方法。基于AI的泡菜无损质检模式，克服了过去的局限性，而且提高了生产效率。”（编译/马丹）[/size][来源：参考消息][align=right][/align]

“人工智能”（Artificial intelligence, AI）自1956年正式命名，经过数十年的发展过程中，已经渗透到各个学科领域，成为引领科技发展的重要力量，并已在各行各业得到了广泛的应用。作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，人工智能的飞速发展正在逐步塑造社会、经济、生活等领域的业务新形态，不断带来颠覆性、丰富性、创新性的新业态。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。为了展现光谱产业化的最新成果，探讨人工智能对光谱新产业的影响，第十七届科学仪器发展年会（ACCSI2024，苏州，2024年4月17-19日）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。论坛主办方：中国仪器仪表学会[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分会、仪器信息网会议时间：2024年4月19日 9:00-17:00会议地点：苏州狮山国际会议中心 太湖厅B[url=https://www.instrument.com.cn/news/20240408/712531.shtml]点击查看会议日程[/url][align=center][url=https://www.instrument.com.cn/accsi/2024/index][img=,600,122]https://img1.17img.cn/17img/images/202404/uepic/ad734ea0-945a-411c-9ad1-2eca3821cfa7.jpg[/img][/url][/align]为促进中国科学仪器行业健康快速发展，搭建科学仪器行业“政、产、学、研、用、资、媒”等各方有效交流平台，“第十七届中国科学仪器发展年会（ACCSI2024）”将于2024年4月17-19日在苏州狮山国际会议中心召开。ACCSI2024以“融合创新，质领未来”为主题，力争对往年中国科学仪器产业最新进展进行较为全面的总结，在最短的时间内把最新的产业发展政策、最前沿的行业市场信息、最新的技术发展趋势、最新的科学仪器研发成果等，以多种形式呈现给各位参会代表。官网链接：[url]https://www.instrument.com.cn/accsi/2024/[/url]参会指南：[url=https://www.instrument.com.cn/news/20240403/712221.shtml]参会指南|ACCSI2024第十七届中国科学仪器发展年会——融合创新 质领未来[/url][url=https://www.instrument.com.cn/news/20240408/712531.shtml]点击查看联系方式[/url][来源：仪器信息网] 未经授权不得转载[align=right][/align]

听说一台人工智能机器人出来与大家交互谈话，因为有自学功能，没几天就学习了很多坏的东西，吓得开发者急忙把它收回去了。

[align=center]基于物联网技术的高校实验室智能化管理系统设计与实践[/align][align=center]季学猛 [/align][align=center]（南开大学 医学院, 天津 300071）[/align]摘 要：高校实验室是培养科技人才的重要场所，然而传统的实验室管理方式存在诸多问题，如效率低、成本高、管理难度大等。新冠肺炎等疫情进一步凸显了实验室管理面临的挑战。因此，建立高校实验室智能化管理系统成为亟需解决的问题。高校实验室智能化管理旨在实现实验室设备和管理流程的自动化和智能化，提高管理效率、安全性和可靠性。该领域受益于人工智能、物联网和云计算等技术的快速发展和应用。通过物联网技术，高校实验室可以建立智能化管理系统，实现设备的自动监控、环境参数的实时采集、数据的自动上传和处理以及安全管理等功能。智能化管理系统不仅能提升实验室的管理效率和安全性，还能为科研和教学带来更多成果。关键词：物联网；高校实验室；智能化管理；传感器；嵌入式系统；数据库中图分类号：G482[color=gray] [/color]文献标识码：A[align=center]Design and Implementation of an IoT-based Intelligent Management System for University Laboratories[/align]JI Xuemeng（School of Medicine, Nankai University, Tianjin 300071, China）Abstract: University laboratories play a crucial role in nurturing scientific talent. However, conventional approaches to laboratory management encounter various challenges, encompassing inefficiency, high costs, and administrative complexities. The COVID-19 pandemic and similar outbreaks have further underscored the difficulties in laboratory management. Consequently, the urgent need to establish intelligent management systems for university laboratories has arisen. The objective of intelligent management in these laboratories is to automate and optimize equipment and administrative processes, thereby enhancing efficiency, safety, and reliability. This field benefits from the rapid advancements and application of technologies such as artificial intelligence, the Internet of Things, and cloud computing. By implementing Internet of Things technology, university laboratories can establish intelligent management systems that enable automated equipment monitoring, real-time collection of environmental parameters, automated data upload and processing, as well as improved security management. These intelligent management systems not only elevate the efficiency and safety of laboratory operations but also contribute to greater research and educational outcomes.Key words: Internet of Things (IoT) University laboratory Intelligent management Sensor Embedded system Database高校实验室是科学研究和学生教育的重要场所，是培养高素质科技人才的摇篮。在过去的几年中，高校实验室管理面临着越来越多的挑战，尤其是新冠肺炎等疫情的爆发，给实验室管理带来了更大的压力[sup][back=yellow][1,2,3][/back][/sup]。传统的实验室管理方式主要依赖于人工监控和手动操作，存在着许多问题，如效率低、成本高、管理难度大等，且人为的管理漏洞容易导致实验室安全问题。因此，建立高校实验室智能化管理系统成为了迫切需要解决的问题。高校实验室智能化管理是一项全新的技术领域，旨在实现实验室设备和管理流程的自动化和智能化，使实验室管理变得更加高效、安全和可靠。在过去几年中，随着人工智能、物联网、云计算等技术的快速发展和应用，智能化管理已经成为了实验室管理的趋势和方向[sup][back=yellow][4,5,6,7][/back][/sup]。智能化管理系统的建立可以通过物联网技术实现。物联网技术是指将物理世界和数字世界进行连接，通过物体间的信息交互实现自动化和智能化。在高校实验室中，物联网技术可以将各种设备连接在一起，形成一个智能化的管理系统，实现实验室设备的自动监控、环境参数的实时采集、数据的自动上传和处理、安全管理等多个功能。智能化管理系统不仅能够提高实验室的管理效率和安全性，还能够为实验室带来更多的科研和教学成果。1? 高校实验室智能化管理系统的设计和实现高校实验室智能化管理系统的设计和实现，包括硬件和软件方面的内容。具体来说，可以涉及以下几个方面：1.1? 系统硬件设计在高校实验室智能化管理系统的设计与实现中，系统硬件设计是一个至关重要的环节，它直接决定了系统的实时监测能力和数据采集质量。合理选择和布置传感器设备，是实现实验室自动化监控的基础。首先，根据实验室的具体情况和需求，选择适合的物联网传感器，包括温度传感器、湿度传感器、氧气传感器、压力传感器等[sup][back=yellow][8][/back][/sup]。这些传感器能够实时监测实验室的环境参数，如温度、湿度、氧气含量、气压等，从而能够及时发现并处理实验室环境异常情况，保证实验室的稳定运行。其次，为了进一步提高实验室的安全性，还可以考虑安装监控摄像头、火灾报警器等安全设备[sup][back=yellow][9,[/back][/sup][sup] [/sup][sup][back=yellow]10][/back][/sup]。监控摄像头能够实时记录实验室内的情况，发现不良行为和安全隐患，火灾报警器能够及时发现火灾情况并报警，为实验室的安全提供有效保障。最后，对传感器设备的布置也需要进行合理规划，确保传感器覆盖范围广泛且能够准确反映实验室的状态。可以根据实验室的结构和使用情况，在实验室各个区域选择合适的位置布置传感器，以确保数据的准确性和全面性。综上所述，系统硬件设计是高校实验室智能化管理系统设计的关键环节之一。通过合理选择和布置物联网传感器和安全设备，可以实现实验室的自动化监控和智能化管理，提高实验室管理的效率和安全性。同时，也需要注重传感器设备的布置，确保数据的准确性和全面性。1.2? 嵌入式系统设计嵌入式系统设计在高校实验室智能化管理系统中起着关键作用，它涉及到传感器数据的采集、处理和传输，以及与系统其他组件的协同工作。嵌入式系统的选择和开发对于系统的性能、可靠性和稳定性都具有重要影响。首先，选择适合的嵌入式系统平台是至关重要的。常见的嵌入式开发板如Arduino[sup][back=yellow][11][/back][/sup]、Raspberry Pi[sup][back=yellow][12][/back][/sup]等，它们具有强大的计算和通信能力，支持多种传感器接口和数据传输方式。根据实验室的需求和系统规模，选择适合的嵌入式开发板，以确保系统能够满足数据采集和处理的要求。其次，嵌入式系统需要进行传感器数据的采集和处理。通过与传感器设备进行连接，实时采集传感器数据，并进行必要的预处理和校正。这包括数据滤波、数据校验和数据格式转换等操作，以确保采集到的数据准确可靠。同时，根据系统的实际需求，可以进行数据的降噪、去重和压缩等处理，以减少数据传输的带宽和存储需求。此外，嵌入式系统还需要与其他组件进行协同工作，如与数据库进行数据交互、与前端界面进行通信等。通过定义良好的通信接口和协议，实现数据的传输和交换。同时，嵌入式系统还需要具备稳定性和可靠性，能够处理异常情况和错误，保证系统的连续运行和数据的完整性。最后，嵌入式系统的开发需要考虑系统的扩展性和灵活性。随着实验室管理需求的变化，系统可能需要增加新的传感器设备或功能模块。因此，嵌入式系统的设计应具备良好的可扩展性，能够方便地集成新的硬件设备和软件功能，以适应实验室管理的不断发展和改进。综上所述，嵌入式系统设计是高校实验室智能化管理系统中至关重要的一环。通过选择适合的嵌入式平台、进行传感器数据的采集和处理、实现与其他组件的协同工作，可以实现实验室数据的准确采集和可靠传输，为实验室的智能化管理奠定坚实的基础。1.3? 数据库设计数据库设计在高校实验室智能化管理系统中扮演着至关重要的角色。它负责存储和管理实验室的监测数据、设备信息、用户信息等相关数据，为系统的正常运行和数据管理提供支持。首先，数据库设计需要考虑适当的数据库类型。常见的关系型数据库如MySQL[sup][back=yellow][13][/back][/sup]、SpringBoot [sup][back=yellow][14][/back][/sup]、SQL Server[sup][back=yellow][15][/back][/sup]等，它们具备结构化数据存储和强大的查询功能。选择适合系统需求的数据库类型，以保证数据的安全性和一致性。其次，进行数据表结构的设计。根据实验室管理的需求和数据的特点，定义合适的数据表，明确数据表之间的关系和属性。例如，可以设计实验室设备表、环境参数表、用户表等，每个表包含相应的字段和主键，用于存储和索引数据。在数据库设计中，还需要考虑数据访问和查询的接口设计。通过定义适当的查询语句和API接口[sup][back=yellow][16][/back][/sup]，实现对数据的快速访问和提取。这样，管理人员和系统用户可以根据需要，自由地查询和分析实验室的数据，从而支持实验室管理和决策的进行。此外，数据库设计还需要考虑数据的备份和恢复机制。定期进行数据库的备份，以防止数据丢失和系统故障。同时，可以考虑数据的版本控制和历史记录，以便追溯和审计数据的变更过程。最后，数据库设计还应考虑数据的安全性和权限控制。通过设置合适的用户权限和访问控制机制，确保只有经过授权的人员能够访问和修改数据，保护实验室的信息安全。综上所述，数据库设计在高校实验室智能化管理系统中具有重要意义。通过选择适当的数据库类型、进行数据表结构设计、定义查询接口和考虑数据的备份与权限控制，可以确保实验室数据的安全存储、高效管理和灵活应用。合理的数据库设计将为实验室智能化管理提供可靠的数据支持和决策依据。1.4? 前端界面设计前端界面设计在高校实验室智能化管理系统中起着至关重要的作用，它是用户与系统之间的桥梁，通过直观的界面和友好的交互方式，使用户能够方便地查看实验室的实时数据、报警信息，并进行相关操作。首先，前端界面设计需要考虑用户的需求和使用习惯。通过用户调研和需求分析，了解用户对实验室管理系统的期望和需求，确定界面设计的基本方向。界面应该简洁明了，功能布局清晰，用户能够直观地找到所需的信息和功能。其次，通过可视化方式展示实验室数据。利用图表、报表、地图等可视化工具，将实验室的监测数据以直观的方式展示出来，使用户能够一目了然地了解实验室的状态和趋势。例如，使用折线图展示温度变化趋势，使用柱状图展示湿度变化情况等，以便用户能够更好地分析和理解数据。此外，前端界面还需要具备实时数据更新和刷新的能力。通过与后端系统的数据交互，实现实时数据的获取和更新，确保用户能够实时获得最新的实验室状态。可以采用Ajax等技术实现数据的异步加载和动态更新[sup][back=yellow][17][/back][/sup]，提供流畅的用户体验。在交互方面，前端界面应该提供用户友好的操作方式。例如，通过按钮、下拉菜单、输入框等控件，让用户能够方便地进行查询、筛选、修改等操作。同时，考虑到不同设备的兼容性，界面应该具备响应式设计，能够适应不同屏幕尺寸和设备类型，如桌面电脑、平板电脑和手机等。最后，前端界面设计也要注重系统的反馈和提示机制。通过合适的提示信息、警告提示和错误处理，向用户传递操作结果和系统状态，提供良好的用户反馈。综上所述，前端界面设计在高校实验室智能化管理系统中具有重要作用。通过考虑用户需求、采用可视化方式展示数据、实现实时数据更新和提供友好的操作方式，可以使用户能够方便地查看实验室数据、进行相关操作，并获得良好的用户体验。良好的前端界面设计将提高实验室管理效率和用户满意度。1.5? 系统测试和评估系统测试和评估是高校实验室智能化管理系统开发过程中不可或缺的环节。它旨在验证系统的功能完整性、性能稳定性和用户体验，确保系统能够满足实验室管理的需求并具备良好的可靠性。首先，系统测试涉及到功能测试。通过制定详细的测试计划和测试用例，对系统的各项功能进行验证和确认。例如，对于实验室环境监测功能，可以模拟不同环境条件，检查传感器数据的采集和处理是否准确，报警机制是否正常工作等。同时，还需要测试系统的其他功能模块，如设备管理、用户权限控制、数据查询和报表生成等，以确保系统的功能完备和符合预期。其次，性能测试是评估系统在实际使用条件下的响应速度、稳定性和负载能力。通过模拟实验室实际运行情况，对系统进行压力测试和负载测试，以评估系统的性能表现。性能测试可以包括并发用户数、数据处理速度、系统响应时间等指标的测试，确保系统能够在高负载情况下稳定运行，并满足实验室管理的要求。另外，用户体验测试是评估系统易用性和用户满意度的重要环节。通过招募用户代表或专业测试人员，进行用户界面的易用性测试和用户操作流程的评估。这包括用户对界面的理解和操作的便捷程度、系统反馈的及时性和准确性等方面。通过用户反馈和评估结果，对系统的界面和交互进行优化，提升用户体验和系统的可用性。最后，系统评估是对整个系统功能、性能和用户体验的综合评估。通过与实验室管理人员和用户的沟通和讨论，收集他们对系统的意见和建议，以便进一步改进和优化系统。系统评估可以包括问卷调查、用户反馈会议等形式，以获取全面的系统评价和改进方向。综上所述，系统测试和评估是高校实验室智能化管理系统开发过程中必不可少的环节。通过功能测试、性能测试和用户体验测试，以及系统评估，可以验证系统的功能完整性、性能稳定性和用户满意度，为实验室管理提供可靠和优化的解决方案。2? 高校实验室智能化管理系统的实践效果高校实验室智能化管理系统的实践效果是指通过该系统的应用和推广所取得的实际效果和影响。下面将详细介绍几个方面的实践效果。首先，实验室管理效率的提升是智能化管理系统的显著效果之一。通过系统的自动化数据采集和处理，减少了人工操作的繁琐和错误率，提高了数据的准确性和及时性。管理人员可以通过系统快速查询实验室的各项数据和状态，对实验室运行情况进行实时监控和分析，及时采取相应的管理措施。同时，实验室资源的预约和调度也变得更加高效，通过系统的自动化预约和排程功能，可以更好地利用实验室设备和空间，提高资源利用率。其次，实验室安全性和可靠性的提升是智能化管理系统的重要效果之一。系统通过实时监测和报警机制，能够及时发现实验室环境的异常和风险，如温度过高、湿度异常、气体泄漏等，及时发出报警通知，管理人员可以迅速采取相应的应对措施，保障实验室的安全和稳定运行。此外，系统还能提供设备的维护和保养提醒，及时进行设备的维修和保养，减少设备故障和停机时间，提高实验室设备的可靠性和稳定性。第三，数据分析和决策支持是智能化管理系统的重要效果之一。系统通过对实验室的数据进行分析和挖掘，可以提供各种统计报表、趋势分析图和数据对比等功能，帮助管理人员深入了解实验室的运行情况和趋势，为决策提供有力的支持。例如，可以通过数据分析发现实验室设备的使用情况，提供设备的优化使用建议；可以根据历史数据预测实验室资源的需求，进行合理的资源调配规划。这些数据分析和决策支持功能可以帮助实验室管理人员更加科学地管理和运营实验室，提高实验室的效益和竞争力。最后，实验室科研与教学的支持是智能化管理系统的重要效果之一。系统提供了实验室资源预约和调度功能，支持科研人员和教师进行实验室资源的申请和管理。科研人员和教师可以通过系统预约实验室设备和空间，合理安排实验室的使用时间和资源分配，避免资源冲突和浪费。同时，系统还可以提供实验室资源的可视化展示，让用户能够直观地查看实验室设备的使用情况和预约情况，方便科研人员和教师进行资源的选择和规划。这样的支持可以提高实验室资源的有效利用率，提升科研和教学的效果和质量。此外，智能化管理系统还为实验室管理带来了其他的一些附加效果。例如，系统的数据存储和备份功能可以确保实验室数据的安全和可靠性，防止数据丢失和损坏。系统还可以提供实验室设备的远程监控和控制功能，使管理人员能够随时随地对实验室设备进行监控和控制，提高实验室的远程管理能力。总之，高校实验室智能化管理系统的实践效果是多方面的。通过提升实验室管理效率、增强实验室安全性和可靠性、提供数据分析和决策支持以及支持科研与教学等方面的应用，系统能够有效改进传统实验室管理模式，提升实验室管理的水平和质量。实验室管理人员能够更加高效地管理实验室，科研人员和教师能够更好地利用实验室资源进行科研和教学活动。随着智能化技术的不断发展，高校实验室智能化管理系统将在未来继续发挥更大的作用，为高校实验室管理带来更多的创新和进步。3? 结语高校实验室智能化管理系统的设计与实现是一个复杂而关键的任务。通过对系统的整体架构、硬件设计、嵌入式系统设计、数据库设计、前端界面设计以及系统测试和评估等方面的详细介绍，我们深入探讨了实验室智能化管理系统的关键要素和技术实现。在实践过程中，我们发现高校实验室智能化管理系统的应用具有重要的实际意义和应用价值。系统的应用能够提升实验室管理的效率，增强实验室的安全性和可靠性，提供数据分析和决策支持，支持科研与教学活动。系统的成功应用不仅为高校实验室管理带来了创新和进步，也为高校科研与教学事业的发展做出了重要贡献。然而，我们也意识到在系统的设计与实践过程中面临一些挑战和问题。需求分析和设计、系统安全性和隐私保护、系统部署和应用、系统的可扩展性和兼容性以及经济成本等方面是我们需要关注和解决的重要问题。通过深入的研究和不断的实践，我们可以采取相应的措施来应对这些挑战，确保系统的顺利实施和应用。本论文的研究不仅对高校实验室智能化管理系统的设计与实践提供了有益的借鉴和参考，也为智能化技术在高校实验室管理领域的应用探索提供了新的思路和方法。我们相信基于物联网技术的高校实验室智能化管理系统将为高校实验室管理带来更多的创新和突破。在智能化技术的引领下，我们可以进一步提升实验室的智能化水平，实现实验室资源的优化配置和高效利用。参考文献(References)：1.? 魏瑶,张英,钟其顶,王晓龙,罗安来,王允中,岳红卫.浅析新冠肺炎疫情期间食品检验实验室的质量管理体系现状及其对策[J].食品安全导刊,2020(17):32-35.2.? 胡子净,刘玉婷.浅谈新型冠状病毒肺炎疫情下医学院校实验室的安全防控管理[J].医学教育管理,2021,7(S1):198-200.3.? 陈黎艳.新冠肺炎疫情常态化背景下化学实验室的安全管理实践[J].实验室研究与探索,2022,41(08):318-320+332.4.? 袁国玉.实验室信息管理系统(LIMS)概述[J].中国检验检测,2023,31(02):77-78.5.? 陆冷飞,唐伟方.高校智慧教学环境建设研究与实践[J].中国信息化,2023(02):69-72.6.? 阳富强,陈星霖,余龙星.基于云平台的高校实验室智慧应急管理系统构建[J].化工高等教育,2023,40(01):76-83.7.? 陈仕云,王玮.高校实验室安全智能信息化管理的研究探索[J].山东化工,2023,52(02):196-197+201.8.? 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