撰稿：中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院 蔣士強(qiáng)研究員

(一)、懷念與啟示。每當(dāng)議及科學(xué)儀器與測(cè)試分析時(shí)，總使我想起王大衍院士生前對(duì)科學(xué)儀器精辟的定義：“科學(xué)儀器是認(rèn)識(shí)世界和改造世界的工具”。同時(shí)也使我想起鄒承魯院士生前一直堅(jiān)持的立論：“科學(xué)是認(rèn)識(shí)自然，大至宇宙，小到基本粒子。而技術(shù)是在認(rèn)識(shí)自然的基礎(chǔ)上改造自然，為人類服務(wù)”?？茖W(xué)儀器和測(cè)試分析(以下簡(jiǎn)稱為科儀與測(cè)試)在學(xué)科分類上是二級(jí)乃至是分支學(xué)料，但又是跨多學(xué)科,而且是科學(xué)發(fā)展的工具和產(chǎn)物,大家分析一下，眾多與科學(xué)儀器和分析測(cè)試有關(guān)的諾貝爾獎(jiǎng)得主就一目了然了。在行業(yè)地位上處于第二產(chǎn)業(yè)的分支中的分支。但是在當(dāng)今全世界都在謀求科學(xué)和技術(shù)全方位的、不斷的、甚至顛覆性的創(chuàng)新，以造就各領(lǐng)域、各學(xué)科、各產(chǎn)業(yè)、各行業(yè)的騰飛,使社會(huì)財(cái)富和政經(jīng)不斷增值和振興，以滿足人民日益增長(zhǎng)的美好生活需求。無論是探索科學(xué)發(fā)明和技術(shù)的創(chuàng)新,乃至具體到確保和提髙質(zhì)量，直至更新、換代，都需要科儀和測(cè)試,即在學(xué)科和產(chǎn)業(yè)體量不大,并不顯眼的領(lǐng)域，將越來越彰顯出“廟小顯神通”的作用。當(dāng)今人工智能新浪濤己經(jīng)來到之時(shí)，如何應(yīng)對(duì)，急待探索和實(shí)踐。

(二)、要充分認(rèn)知人工智能大幕己開啟、新浪濤己經(jīng)來到，科儀和分析測(cè)試領(lǐng)域的學(xué)界和業(yè)界都不能固守原有思維模式、思路和策略。我國(guó)傳統(tǒng)思維比較保守，慣于從四書五經(jīng)等典籍中，尋找治國(guó)安天下的方略，我國(guó)古代有四大發(fā)明，但我國(guó)自然科學(xué)的發(fā)展史是英國(guó)人寫的，科學(xué)救國(guó)是近代一時(shí)思潮，后來受到批判，將社會(huì)發(fā)展、變革的推動(dòng)力被階級(jí)斗爭(zhēng)等取代了，直到現(xiàn)代光輝的近30年、40年、70年才有所突破。就以機(jī)器和儀器而言，一字之差，前者是解放人的體力，后者是擴(kuò)展、延伸人的感官，兩者不斷地融合、昇華 直到如今將腦科學(xué)、人的智慧，滲透、移植、乃至深化、超越地賦于各領(lǐng)域、產(chǎn)業(yè)、行業(yè)、事物的戴體(客體) 。尋求我國(guó)的軌跡，可說也是世界潮流的涌動(dòng)波及和啟迪的結(jié)果，恕我直言，我國(guó)有優(yōu)良的文化、傳統(tǒng)，但學(xué)界、業(yè)界乃至大眾也有歷史造成的不良習(xí)俗，多喜于學(xué)之外表，不求真諦，不僅缺乏異想天開的創(chuàng)造性，而樂于找捷徑、跟風(fēng)、蹭邊、冒名 。如早先，把僅能測(cè)電阻、電流、電壓的三用表叫成“萬用表”;把清涼油加點(diǎn)藥料就叫“萬金油”， 。“人工智能”、“智能”、“智慧”等響亮而謎人的冠詞，在各行業(yè)、各種產(chǎn)品上已有泛用之勢(shì)，國(guó)內(nèi)是乎更盛。但在國(guó)際上的儀器儀表、科學(xué)儀器、測(cè)試分析的領(lǐng)域，國(guó)外產(chǎn)品命名和廣告宣傳，還是比較謹(jǐn)慎的，很少冠用人工智能，即使其功能上具有某些初級(jí)人工智能的部分要素，如各種圖譜的識(shí)別、解釋、訓(xùn)練、自校正、自檢等，這是值得學(xué)習(xí)的。

(三)、人工智能逐步滲透、融合于科學(xué)儀器和分析測(cè)試技術(shù)的歷史回顧

在科學(xué)儀器、實(shí)驗(yàn)室設(shè)備和分析測(cè)試技術(shù)中，經(jīng)歷了自動(dòng)化、數(shù)字化、信息化、網(wǎng)絡(luò)化之后，逐步滲透、融合了部分“人工智能元素”、“專家的部分智能”，如：可編程，進(jìn)而可自檢、自校正的自動(dòng)進(jìn)樣器和樣品前處理工作站;實(shí)驗(yàn)室管理系統(tǒng)LIMS系統(tǒng)(Laboratory Information Management System 英文縮寫LIMS)是將以數(shù)據(jù)庫(kù)為核心的信息化技術(shù)與實(shí)驗(yàn)室管理需求相結(jié)合的信息化管理工具，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)，將實(shí)驗(yàn)室的業(yè)務(wù)流程和一切資源以及行政管理等以合理方式進(jìn)行管理,通過LIMS系統(tǒng)，配合分析數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集和分析，大大提高了實(shí)驗(yàn)室的檢測(cè)效率,降低了實(shí)驗(yàn)室運(yùn)行成本并且體現(xiàn)了快速溯源和痕跡，使傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室手工作業(yè)中存在的各種弊端得以順利解決;又如各種譜儀和聯(lián)用儀中,應(yīng)用了各種控制和分析的專家系統(tǒng)(有時(shí)稱工作站、軟件包等)，先是出現(xiàn)在進(jìn)口儀器的操作系統(tǒng)中，接著國(guó)產(chǎn)儀器設(shè)備也逐步跟進(jìn)，而且學(xué)者們發(fā)表了不少論文和專著，例如：盧佩章院士于1992年12月就出版了《高效液相色譜法及專家系統(tǒng)》，2012年3月的版本是，由盧佩章院士、張玉奎院士和梁鑫淼增訂的，是一本經(jīng)典性的著作。在回味人工智能在分析測(cè)試技術(shù)中的應(yīng)用時(shí)，非常貼近的實(shí)例，是早在上世紀(jì)末的近紅外分析測(cè)試技術(shù)的突破，國(guó)外以Karl Norris博士、國(guó)內(nèi)以陸婉珍院士、嚴(yán)衍祿教授等為代表的學(xué)者們,就建立了近紅外光譜模型分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型算法等技術(shù)、以及用標(biāo)樣校正(訓(xùn)練)圖譜模型的技術(shù)。1998年湖南大學(xué)許亞蘭發(fā)表論文，提出了模糊智能儀器這一新構(gòu)想，針對(duì)這一構(gòu)想，論文從其原理入手介紹了模糊智能儀器的相關(guān)基礎(chǔ)理論--模糊數(shù)學(xué)與人工智能，其次在傳統(tǒng)微機(jī)化儀器的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了模糊智能儀器。2004年由南開大學(xué)出版了裴雷著的《科學(xué)儀器軟件平臺(tái)研發(fā)——人工智能軟件包開發(fā)》，提出：以軟件為關(guān)鍵技術(shù)的通用平臺(tái)上，可以很方便地改變軟件配置來適應(yīng)不同的需要,功能更加靈活、強(qiáng)大，更適合科學(xué)研究和創(chuàng)新的需要，建立中國(guó)自己的科學(xué)儀器通用軟件平臺(tái)，可帶動(dòng)我國(guó)分析儀器水平的提高，是我國(guó)分析儀器產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)跳躍式發(fā)展的一次難得的機(jī)遇。中科院化工冶金所、中國(guó)科技大學(xué)、湖南大學(xué)的石樂明、張懋森、李志良的論文中指出：專家系統(tǒng)在分析化學(xué)中的一些應(yīng)用，例如譜圖解析，分析方法與分離路線的設(shè)計(jì)與優(yōu)化，分析儀器工作參數(shù)的優(yōu)化以及故障的診斷等。2010年11月1日，在化學(xué)_自然科學(xué)_專業(yè)資料中，發(fā)布了“分析化學(xué)中的應(yīng)用”一文提出： 知識(shí)系統(tǒng)、知識(shí)工程已成為人工智能應(yīng)用最顯著新技術(shù)。2015年9月12日，在能源_工程科技_專業(yè)資料中，發(fā)布了“人工智能技術(shù)在分析化學(xué)中的應(yīng)用技術(shù)”一文。2016年12月31日中國(guó)科學(xué)院化工冶金研究所李曉霞等發(fā)表論文，報(bào)導(dǎo)建立了HIN(chemicalinformationnetwork)。其實(shí)國(guó)內(nèi)外生產(chǎn)的大型、專用型的光譜儀、色譜儀、質(zhì)譜儀、波譜儀、基因?qū)雰x、基因測(cè)序儀、蛋白質(zhì)純化系統(tǒng)、細(xì)胞融合儀、電泳儀、病毒免疫熒光分析儀、層析儀、生化分析儀和各種聯(lián)用儀以及大型樣品自動(dòng)處理設(shè)備等，都滲入部分初級(jí)人工智能，確切地說都有一定基礎(chǔ)和苗頭，只是有待于逐步完善。

(四)、從以上（三）所述的案例中，近乎可得出一個(gè)規(guī)律，即：有強(qiáng)力的應(yīng)用人工智能科技的需求，而且開發(fā)應(yīng)用者、實(shí)施者對(duì)人工智能有足夠的認(rèn)知，二者碰撞即能產(chǎn)岀鮮艷的火花。為此我建議在科學(xué)儀器與分析測(cè)試的學(xué)界與業(yè)界，宜先行有關(guān)人工智能的科普(在我國(guó)規(guī)劃中就列有人工智能的全民科普的布署)。對(duì)學(xué)界、業(yè)界領(lǐng)軍機(jī)構(gòu)、人士、決策者，都有良好的科技學(xué)術(shù)基礎(chǔ)，對(duì)類似以上列舉的二本著作，肯定能熟讀而有啟迪的。新的科學(xué)技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用不是炒岀來的，也不是抄岀來，更不是吹岀來的，是學(xué)者和業(yè)界同心合用探索、啃岀來的。

(五)、依據(jù)上述（二）眾多人工智能的著名院士、學(xué)者論述，我感悟人工智能與科學(xué)儀器和分析測(cè)試有著一些相似性，但因?qū)W科和產(chǎn)業(yè)的層次、目標(biāo)、定位、歷經(jīng)和發(fā)展速度的不同,又有巨大差異?？苾x和測(cè)試技術(shù)應(yīng)該充分借助于人工智能的巨大驅(qū)動(dòng)力和利用以下相似性：人工智能是研究開發(fā)能夠模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué);目前用的辦法就是我們現(xiàn)在說的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或者準(zhǔn)符號(hào)模型等;目的是研制出具有類人智能的智能機(jī)器，表現(xiàn)形式是會(huì)圖像識(shí)別 ，會(huì)人機(jī)對(duì)話 ，會(huì)自動(dòng)運(yùn)行 ，會(huì)思考、證明、診斷 ，會(huì)學(xué)習(xí) ，會(huì)表示認(rèn)知結(jié)果 。鑒于人工智能總體發(fā)展水平當(dāng)前仍處于起步階段，專用人工智能取得突破性進(jìn)展，由于應(yīng)用背景需求明確、領(lǐng)域知識(shí)積累深厚、建模計(jì)算簡(jiǎn)單可行，(任務(wù)單一、需求明確、應(yīng)用邊界清晰、領(lǐng)域知識(shí)豐富、建模相對(duì)簡(jiǎn)單)因此形成了人工智能領(lǐng)域的單點(diǎn)突破，如圖像檢測(cè)分析 ，都建立在數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上(最初級(jí)的數(shù)據(jù)大多來自傳感器和己有文獻(xiàn))，都涉及眾多學(xué)科，是多學(xué)科交叉、實(shí)踐性很強(qiáng)的綜合性學(xué)科。差異是人工智能更深，涉及到當(dāng)今和未來的科技、產(chǎn)業(yè)乃至于社會(huì)變革。更新、是近60年來興起的。更大、是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動(dòng)力量。更神、是引領(lǐng)這一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，具有溢出帶動(dòng)性很強(qiáng)的“頭雁”效應(yīng)。而儀器與測(cè)試是原系古老廟小、時(shí)顯神靈;更通俗的比喻是：后者古老的小廟、小神，既需依靠大神、大廟，也宜發(fā)揮廟小有神靈的特點(diǎn)，我很贊賞將人工智能科技，逐步滲透、融合于科儀和測(cè)試的機(jī)理、構(gòu)思、設(shè)計(jì)、研發(fā)之中，并在實(shí)施中與精細(xì)工匠精神相結(jié)合，推動(dòng)科儀和測(cè)試技術(shù)發(fā)展，甚至顛覆其面貌。

(六)、科儀和測(cè)試技術(shù)也應(yīng)走人工智能應(yīng)用上的細(xì)分工與專用化之路，下棋人工智能機(jī)器人，決不能用于自動(dòng)駕駛車輛 ，當(dāng)今高檔的科儀和測(cè)試技術(shù)系統(tǒng)，越做越大、越復(fù)雜，有利于生產(chǎn)廠家賺錢，而買家只用其中部分功能，科儀和測(cè)試技術(shù)設(shè)備中逐步引入人工智能機(jī)器人技術(shù)，必能使科儀和測(cè)試技術(shù)設(shè)備走向細(xì)分工和專用化，硬件可能更簡(jiǎn)化，研發(fā)出各種新型傳感器，當(dāng)今龐大的科學(xué)儀器可能變成各種專用的傳感部件，科儀將更靈敏、更小巧，測(cè)試分析將更具智能化，其實(shí)，萬能的儀器設(shè)備都是假的。例如就食品安全檢測(cè)而言，就應(yīng)開發(fā)出檢測(cè)某類、某種，甚至特定有害組份的人工智能機(jī)器人，其硬件將更精而少，而更神通，輕便和價(jià)廉。

(七)、學(xué)科和產(chǎn)業(yè)發(fā)展上應(yīng)注重社會(huì)需求驅(qū)動(dòng)，中醫(yī)學(xué)的人工智能化將是我國(guó)的瑰寶。

科學(xué)儀器和測(cè)試分析技術(shù)在醫(yī)療保健和生命科學(xué)中的應(yīng)用，可說一支獨(dú)秀，這原系這兩界本身就是大學(xué)科、大產(chǎn)業(yè)，有巨大社會(huì)需求，也正因此，不論在儀器設(shè)備或測(cè)試技術(shù)方面都很快地融人工智能技術(shù)，已有不少案例(請(qǐng)參閱上述三、)，編撰者一直關(guān)注中醫(yī)學(xué)中人工智能技術(shù)的運(yùn)用，在去年4月份發(fā)表的《人工智能化將猛力推動(dòng)甚至顛覆現(xiàn)有科學(xué)儀器與測(cè)試分析技術(shù)的面貌》一文中用“中醫(yī)學(xué)的人工智能化將是我國(guó)的瑰寶” 表述 ，引用了2017年以前較詳細(xì)媒體報(bào)導(dǎo)的資料，但近二年未見更多的報(bào)導(dǎo)，但愿是疏漏，我仍堅(jiān)信中醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，人工智能將大有作為。一方面應(yīng)盡快搶救極其豐富的著名中醫(yī)學(xué)大師積累的中醫(yī)診斷中病人型像學(xué)和病案、寶方的經(jīng)驗(yàn)，并轉(zhuǎn)化為圖像和數(shù)據(jù)，同時(shí)在中醫(yī)院校引進(jìn)人工智能專才，推進(jìn)人工智能在中醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用。

(八)、將傳統(tǒng)的科學(xué)儀器與分析測(cè)試的機(jī)理，變?yōu)槟K、模型、模式，將感知數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)閳D像，也許是得以融入以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型算法和圖像分析等為代表的人工智能技術(shù)的捷徑，即大幅跨越了科學(xué)與應(yīng)用之間的“技術(shù)鴻溝”，這也許是近年來，國(guó)外把許多傳統(tǒng)的譜儀分析，轉(zhuǎn)為圖像分析的原因。

(九)、人才的培養(yǎng)、吸納和借助。科儀和測(cè)試界本身就需多學(xué)科人才，而要將人工智能技術(shù)引入，人才是關(guān)鍵，據(jù)媒體報(bào)導(dǎo)，華為擁有700多位數(shù)學(xué)家、300位物理學(xué)家、200位化學(xué)家，而且我國(guó)人工智能領(lǐng)域高級(jí)人材奇缺，科儀和測(cè)試業(yè)還屬小廟，養(yǎng)不起“大和尚”即人工智能專才，那只能從原來從事計(jì)算機(jī)軟件、自動(dòng)化專業(yè)的人才中培養(yǎng)人工智能中級(jí)人才吧!當(dāng)然也宜與從事人工智能的機(jī)構(gòu)合作，吸納和借助人才資源了。另外、今后開源的模型、算法等會(huì)越來越多，據(jù)報(bào)導(dǎo)，西方有不少中小型企業(yè)、機(jī)構(gòu)，就是針對(duì)自已應(yīng)用目的，利用開源的資料，修改、嫁接、而用之。

(十)、共建大數(shù)據(jù)共享聯(lián)盟。大數(shù)據(jù)分析是人工智能神力之一，也是科學(xué)儀器和測(cè)試分析技術(shù)躍進(jìn)的梯子，而測(cè)試分析領(lǐng)域的數(shù)據(jù)也非?？捎^，以龐國(guó)芳院士的團(tuán)隊(duì)為例，就己公開岀版了色譜、質(zhì)譜、核磁共振圖譜集三大本，五億多個(gè)數(shù)據(jù)吧!大數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)分析，乃至于人工智能中的地位業(yè)內(nèi)人士比我更清楚，我只是呼吁通過已有聯(lián)盟機(jī)構(gòu)，協(xié)同共建更大的分析測(cè)試大數(shù)據(jù)共享聯(lián)盟，是時(shí)候了!