Am 11. September 2025 fanden im Internationalen Ausstellungszentrum von Peking (Shunyi Pavilion) das Labor-Intelligenz-Forum und das Yiguan-Forum 2025 statt. Dieses Forum wurde von der chinesischen Gesellschaft für Analytische Prüfung, der Abteilung für Prüfausrüstung der chinesischen Gesellschaft für Prüfung und Prüfung, dem Arbeitsausschuss für Information und Intelligenzierung der chinesischen Gesellschaft für Prüfung und Prüfung, der Abteilung für Laborausrüstung der chinesischen Einreise- und Ausflugsprüfung-Quarantäne-Gesellschaft, dem Institut für Prüfwissenschaften in Peking Yiguan veranstaltet, das Haus der wissenschaftlichen und technologischen Arbeiter der chinesischen Gesellschaft für Wissenschaft und Wissenschaft, das Instrumenteninformationsnetzwerk, das Lebensmittelpartnernetzwerk, das akademische Austauschzentrum von Kouxing und AEIC unterstützt, und bedankte sich besonders für die Unterstützung des Zentrums für technische Innovation des Generaldirektorats für Marktüberwachung (Bewertung von Analytische Instrumente und Ausrü

Forum mit"Intelligente Zukunft, KI ermöglicht neue Ökologie"Das Thema ist der Aufbau einer High-End-Kommunikationsplattform, die globale Intelligenz vereint und synergistische Innovationen fördert. Die Teilnehmer konzentrierten sich auf das Upgrade der Laborintelligenz und die digitale Transformation, um die tiefe Integration von Spitzentechnologien wie künstlicher Intelligenz, Big Data und IoT in Forschung, Entwicklung, Prüfung, Management und Dienstleistungen im Labor zu erforschen, um Effizienzsteigerungen und Modellinnovationen zu fördern.

Die Konferenz zog nahe200 PersonenFachleute aus Regierungsbehörden, Forschungsinstituten und Instrumentenbetrieben nahmen an der Veranstaltung teil. Die synchronisierte Live-Übertragung online über die Videonummer des Instrument Information Network löste auch eine heiße Reaktion aus, die Anzahl der ZuschauerFast 30.000..

Veranstaltungsort

Xing Zhi, Senior Engineer der Tsinghua-Universität, leitet die Eröffnungsfeier

Gastrede

Stellvertretender Präsident der chinesischen Gesellschaft für Analytische Tests Tianhe

Stellvertretender Präsident der Chinese Inspektionsgesellschaft

Ehemaliger stellvertretender Direktor des Informationszentrums des Ministeriums für Ökologie und Umwelt

Yang Zijiang, Leiter des Fachkomitees für Sozialisierte Überwachungsdienstleistungen und Betriebe der chinesischen Umweltschutzindustrie

Rede des Generalsekretärs der chinesischen Einreiseprüfungs- und Quarantäneverband

Die Gäste gratulierten herzlich zur Eröffnung des Forums und forderten auf, dieses Forum als Gelegenheit zu nutzen, um gemeinsam eine neue Ökologie von Laboren mit künstlicher Intelligenz zu fördern, um gemeinsam die Zukunft der Wissenschaft und Technologie mit digitaler Intelligenz zu gestalten.

Bericht der Generalversammlung

Anschließend hielten die Forscher des Chinesischen Instituts für Messwissenschaften, der stellvertretende Direktor des Instituts für Analytische Prüfungen des Instituts für Wissenschaft und Technologie der Stadt Peking, Gao Kang, der Chef des chinesischen Nationalen Akkreditierungszentrums für Qualifikationsbewertung, Shi Xinbo, der leitende Ingenieur der Tsinghua-Universität Zheng Xingzhi und der Forscher des Chinesischen Instituts für Messwissenschaften, Zhang Qinghe und andere wichtige Gäste, die zum Thema der Konferenz Die Kernthemen umfassen KI-gestütztes intelligentes Experimentierdesign, Automatisierung und Roboteranwendungen, datengestützte Forschungs- und Entwicklungsentscheidungen, Standards und Sicherheit für den Bau intelligenter Labore sowie neue Branchen für KI-gestützte Prüfzertifizierung. Gleichzeitig konzentrieren Sie sich darauf, wie KI interdisziplinäre Synergien fördert und eine neue Ökologie des Labors generiert.

Shengfei, stellvertretender Präsident der chinesischen Inspektionsgesellschaft, leitet den Bericht der Generalversammlung

Forscher des chinesischen Instituts für Metrologie

Titel des Berichts: Künstliche Intelligenz ermöglicht Massenspektrumtechnologie

Die Richtung weist in dem Bericht darauf hin, dass die tiefe Integration von Massenspektrum-Big Data mit Big Models zu einem intelligenten Wandel des wissenschaftlichen Paradigms führen wird, der zu einem wichtigen Motor für die Gesundheit des Lebens und die Entwicklung der Spitzenmessung wird. Er betonte, dass man sich auf die wichtigen Bedürfnisse des Landes konzentrieren, die Kerntechnologie durchbrechen, das Forschungs- und Entwicklungsdenken neu strukturieren und gemeinsam eine neue Ökologie der Mächte der Massenspektrumtechnologie aufbauen sollte.

stellvertretender Direktor des Instituts für analytische Prüfungen des Beijinger Wissenschafts- und Technologieinstituts

Titel des Berichts: Standardanalysetests für Digitalisierung und Digitalisierung

Gao Kang schlägt vor, dass die numerischen Analysetests auf der Standarddigitalisierung basieren müssen. Sie erläuterte systematisch die Forschungsforderungen in der Digitalisierung von Normen im In- und Ausland und konzentrierte sich auf die spezifischen Praktiken in der Kunststoffindustrie und im Bereich der analytischen Prüfung, während sie die Ergebnisse des Aufbaus der Peking Academy in Bezug auf Datenbereiche und digitale Handelsplattformen teilte.

Leiter des Nationalen Akkreditierungszentrums für Qualifikationsbewertung in China

Titel des Berichts: Forschung und Anwendung der digitalen Intelligenz im Bereich der Akkreditierung

Xinbo stellte die praktische Anwendung von KI in der CNAS-Prüfung vor und sieht in Zukunft auf die weitere Verbesserung des KI-bezogenen Akkreditierungssystems, die Optimierung des Akkreditierungsprozesses durch KI-Technologie, die Verbesserung der Leistungseffizienz und -qualität und die Zusammenarbeit aller Parteien zur Förderung der qualitativ hochwertigen Entwicklung der Industrie.

Senior Ingenieur der Tsinghua Universität

Titel des Berichts: Die Welle der digitalen Intelligenz: Der Weg zur Innovation von Inspektionsprüfungen und optischen Instrumenten

Xingzhi erforscht die realen Bedürfnisse und die wichtige Rolle der digitalen Intelligenz in der Prüfung und Spektrologieinrichtung und analysiert, wie die digitalen Intelligenztechnologien die Schmerzpunkte und Schwierigkeiten in diesem Bereich lösen können.

Nachmittagsforum von Professor Li Hongmei, Peking Chemical University (links) und Liu Xin, Senior Engineer, China Customs Science and Technology Research Center (rechts)

Bericht der Generalversammlung

Zhang Qinghe, Forscher am Institut für Chemie des chinesischen Instituts für Metrologie

Titel des Berichts: Chromatografie - hochauflösende Massenspektrometrie für nicht gezielte AnalysenDigitalisierung: Bedürfnisse und Herausforderungen

Chromatografie - hochauflösende Massenspektrometrie Nicht-gezielte Analyse hat große Anwendungsmöglichkeiten in der Erkennung der Struktur unbekannter Verbindungen, Probenklassifizierung und quantitativer Analyse von Unbekannten. Aufgrund der großen Datenmenge steht die digitale Intelligenz jedoch vor neuen Herausforderungen. Die Auswertung der Chromatografie-Massenspektrometrie-Informationsdatenbank, die Vorverarbeitung von Karten-Big-Data-Informationen, die Vorhersage der Retentionszeit, die Klassifizierung von Verbindungen, die Vorhersage des Unbekannten-Gehalts und andere Modelle, die Kalibrierung der Retentionszeit und der Massenachsenverschiebung, die Kalibrierung der Rückgewinnungsrate und andere Algorithmen, um die Bedürfnisse der numerischen Intelligenz zu bestimmen, die Algorithmusmodelle, die mit der Forschung verbunden sind, sind dringend gefordert.

Dekan des Instituts für Cloud Computing

Titel des Berichts: "Konstruktion und Anwendung von vertikalen Großmodellen für industrielle Qualitätsprüfung"

In der industriellen Produktion haben die herkömmlichen künstlichen Qualitätskontrollmethoden viele Einschränkungen wie begrenzte Genauigkeit, unzureichende Geschwindigkeit und Fehlerbeurteilungshäufigkeit. Angesichts dieser Herausforderungen bietet die Anwendung von KI-Großmodellen völlig neue Lösungen für die industrielle Qualitätsprüfung. Season Key erläutert die Anwendung von KI-Großmodellen in der Industrie, die Produktdesign und -entwicklung, Produktionsprozessoptimierung, Qualitätskontrolle und Fehlervorhersage, After-Sales-Service und Supply Chain Management umfassen.

Shanghai Qualithe Ace Technologie Co., Ltd.

Chef der intelligenten Technologie Meng Wen

Titel des Berichts: Der technologische Durchbruch und die Landung der Industrie

Meng erläutert das grundlegende Konzept und das technologische Bild von KI, einschließlich seiner Definition, Kernkompetenzen, verschiedenen Typen, wichtigen technologischen Durchbrüchen und dem aktuellen Stand der Branche. Anschließend konzentrierte er sich auf den intelligenten Sprung in der Inspektionsbranche und untersuchte die Kernkraften, die den Wandel antreiben, wie technologische Konvergenz, Edge Computing und multimodale Interaktion, sowie die Marktchancen, Skalenprognosen, neue Geschäftsmodelle und potenzielle Lösungen in diesem Bereich.

Liu Xin, Senior Ingenieur des chinesischen Zollwissenschaftlichen und Technologieforschungszentrums

Titel des Berichts: "Erster Bau eines Labors für die Automatisierung der Lebensmittelsicherheitsprüfung"

Das Automatisierungslabor ist die Entwicklungsrichtung des modernen Labors, das Zentrum für Meereswissenschaften hat eine Vielzahl von Sorten, kleinen Mengen und technischen Anforderungen mit mehreren Standards als Forschungs- und Entwicklungsziele entwickelt, entwickelte ein intelligentes Arbeitsstationssystem für die Physikalisierung von Lebensmittelproben, das die Entwicklungsrichtung der Intelligenz des Labors erforscht, ist die Anwendung des Internet der Dinge, der künstlichen Intelligenz und anderer Arten neuer Produktionsinstrumente, die Befreiung und Entwicklung neuer qualitativer Produktivität, ergänzt die Kurzplatten zur Automatisierung der Lebensmittelsicherheitsprüfung und erforschende Lösungen zur umfassenden Aktualisierung und Lösung von Risiken für herkömmliche Prüflabore. Liu Xin erläutert das Vorbearbeitungssystem der Automatisierung im Detail und erforscht die Probleme und Herausforderungen im Bau von Automatisierungs- und Intelligenzlabors.

Luzhi, Sonderforscher, Assistenzprofessor an der Tsinghua-Universität

Titel des Berichts: "Ultra-High-Speed-High-Fidelity Intermediate Living Microtechnology and Application"

Lichtfeldbildgebung als eine neue Art der Bildwahrnehmung, die optische Erfassung und berechnungsbasierte Rekonstruktion kombiniert, erweitert mit seiner hervorragenden hochdimensionalen Bildgebungsfähigkeit die technologischen Möglichkeiten des Menschen, die physische Welt zu beobachten. Mit der steigenden Nachfrage nach dem Zugang zu wissenschaftlichen Beobachtungen haben die herkömmlichen Methoden zur Rekonstruktion von Lichtfeldern in Bezug auf die Qualität und Geschwindigkeit der Rekonstruktion Engpässe erreicht. Als Antwort auf diese Fragen konzentrierte sich Luzhi auf die Erkundung von Methoden zur hochauflösenden Wahrnehmung und Rekonstruktion von physikalisch angetriebenen Lichtfeldern, die die starke Abhängigkeit herkömmlicher Deep Learning-Methoden von Paardaten durchbrechen und eine selbstüberwachte hochauflösende dreidimensionale Rekonstruktion ermöglichen.

Forscher der chinesischen Akademie für Agrarwissenschaften Cao Zhen

Titel des Berichts: Forschung und industrielle Anwendung der intelligenten Schnelldetektionstechnologie für Lebensmittel und Landwirtschaft

Im Bereich der Lebensmittelsicherheitsprüfung gibt es seit jeher Effizienzengpässe bei herkömmlichen Prüfmethoden. Mit der Entwicklung der künstlichen Intelligenz-Technologie haben KI-Schnellprüfgeräte einen Durchbruch bei der Erreichung einer präzisen und effizienten Lebensmittelsicherheitsprüfung geschaffen. In dem Austausch führte Cao Zhen systematisch die Anwendungspunkte der KI-intelligenten Schnellprüfungstechnologie ein, analysierte die Kernvorteile dieser Technologie bei der Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit der Prüfung und bot einen praktischen Weg zur Implementierung einer intelligenten Regulierung.

Professor der chinesischen Landwirtschaftsuniversität

Titel des Berichts: "KI ermöglicht die Analyse des Infektionsmechanismus von Gemüse-Kremen"

Die Studie basiert auf der Multi-Source-Datenerfassung und der Technologie der Cross-Scale, Multimodal-Informationsfusion und nutzt künstliche Intelligenz, um die qualitative Charakterisierung der Infektionsstruktur von Gemüse-Creme-Schimmelbakterien, die quantitative Extraktion der morphologischen Merkmale, die quantitative Bewertung des Infektionsgrades und die eingehende Analyse der Krankheitserregende Mechanismen zu erreichen. Der Schwerpunkt umfasst den Aufbau von Modellen zur Erkennung und Verhaltensanalyse von Infektionsstrukturen auf der Grundlage der maschinellen Vision und der Pflanzenpathologie, die systematische Erkundung der quantitativen Methoden zur Erkundung von Infektionsmormen und Verhaltensmerkmalen während des Infektionsprozesses, die Aufklärung ihrer dynamischen Evolutionsgesetze und die vertiefte Analyse der Infektions- und Erkrankungsmechanismen von Cremosis.

Beijing 普利斯通用仪器有限责任公司

Guo Chuntao, Direktor des Produktentwicklungszentrums für das Internet der Dinge

Titel des Berichts: Demonstration des Aufbaus und der Anwendung eines offenen vernetzten Intelligenten Labors auf der Grundlage der Standardisierung von Instrumentendaten

In der beschleunigten Automatisierung, Digitalisierung und Intelligenz der wissenschaftlichen Instrumentenindustrie wird die „Digitalisierung“ heute zum Kernmotor für die Modernisierung der Industrie. In der Orientierung des „Intelligenten Upgrades“ bemüht sich Pulse, die tiefe Integration von herkömmlichen Analyseinrichtungen und digitalen Intelligenzplattformen im Labor zu erreichen. Die digitale Transformation im Labor steht seit langem vor Engpässen bei der Datenvernetzung, da Schnittstellen und Protokolle nicht einheitlich sind, was zu Schwierigkeiten bei der Synergie von Geräten verschiedener Marken und Altersgruppen führt und die Freigabe von Datenwerten einschränkt. Um diesen Schmerz zu begegnen, entwickelte Pulse selbstständig eine standardisierte digitale Intelligenzplattform, das DLabs-System, das zahlreiche Vorteile wie eine deutliche Verbesserung der Laboreffizienz, eine deutliche Reduzierung der Fehlerquote, eine Verkürzung der Schulungszyklen und die automatische Erstellung von Managementberichten erzielt. Derzeit sind DLabs erfolgreich in verschiedenen Bereichen wie Lebensmittel, Umwelt, Medizin und neue Materialien eingesetzt und dienen mehreren führenden wissenschaftlichen Institutionen.

Zusammenfassung

Die Technologie der Künstlichen Intelligenz verändert alle Bereiche des Labors tiefgreifend. In den Bereichen Massenspektrometrie, Chromatografie, optische Instrumente und Lebensmittelsicherheit fördert sie durch die tiefe Integration von KI und digitaler Intelligenz die Vernetzung von Instrumenten, die Datenkommunikation und den Wissensaustausch, um die Innovationskapazität des Labors, die Betriebseffizienz und das Leistungsniveau umfassend zu verbessern und eine neue Branche der Prüfzertifizierung zu generieren. Dieses Forum bringt führende wissenschaftliche Institutionen, Hochschulen und Unternehmen zusammen, um Spitzenergebnisse und praktische Erfahrungen auszutauschen und einen tiefen Austausch, Konsens und Zusammenarbeit zu fördern, um gemeinsam in die neue Zukunft der digitalen Intelligenz von Laboren zu treten.