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以AI原生技术重构光谱仪 定义科研新范式

——专访谱光慧联总经理任祺君
2026年06月01日 09:39:14 来源:化工仪器网 作者:宋池 点击量:461

当AI不再是光谱仪的“外挂”而是“内核”,科研会变成什么样?任祺君和他的团队正在给出答案。

  过去几十年,科研人员使用光谱仪的方式几乎没有本质变化:手动调节光路、逐点采集数据、离线分析结果。这个过程高度依赖操作人员的经验积累,效率低、数据孤岛严重,难以支撑高通量、高质量的科研需求。但今天,AI for Science正在改写这一现状。科研范式从“以人为核心”转向“数据 + AI 模型驱动”,光谱仪器不再只是被动的测量工具,而是进化为能够自主操作、自动优化、智能分析的 “光谱具身智能体”。
 
  常州谱光慧联科技有限公司是这一方向的先行者。今年四月,公司推出Excipolar Trion AI-Native光谱数据采集与实验平台,从底层由原生AI模型驱动,实现全流程智能化闭环。带领团队实现这一突破的是谱光慧联总经理任祺君。深耕光谱领域二十余年,他经历了从学术研究到外企职业经理人再到创业者的身份转变,目标始终明确:让国产高端光谱仪站上世界舞台。
 

 

谱光慧联总经理任祺君接受化工仪器网采访
 
  追光二十载:从实验室到市场的三次转身
 
  任祺君的光谱之路始于复旦大学。作为中国科学院沈学础院士的学生,他早年便与团队在国内率先攻克角分辨光谱、瞬态光谱等核心技术。多年科研经历让他意识到,大量先进技术仍停留在实验室阶段,未能转化为实际应用价值。沈学础院士一直强调,技术要真正走向市场、服务用户。这成为任祺君第一次职业转型的动因。
 
  为理解科学仪器从实验室原型到商业化产品的完整路径,任祺君进入外资科学仪器企业工作。这段经历让他系统掌握了产品管理、市场营销、应用开发等全流程能力,也清晰地看到国内外高端科学仪器行业的差距。国外企业占据市场主导,依靠的不仅是技术积累,还有成熟的商业化体系和对用户需求的深度理解。
 
  近年来,国际环境变化与国家政策导向为国产仪器企业带来机遇。“十四五”“十五五”规划将高端科学仪器列为重点发展领域。在技术积累、商业经验与国家战略的多重因素驱动下,任祺君与团队创办了常州谱光慧联科技有限公司,承担起国产高端光谱仪技术产业化的使命。
 
  谱光慧联的技术源头,可以追溯到沈学础院士早年在复旦大学创办的多维光谱实验室。任祺君常说“饮水思源”,公司的多项技术积累,正是来自那个实验室的长期研究。如今,沈院士作为公司首席科学家,也参与到了公司的技术顾问工作中。老一辈科学家的科研精神和“让技术服务社会”的初心,已融入企业基因。
 
  重新定义光谱仪:从被动工具到具身智能体
 
  当前行业内多数“智能光谱”产品,仍停留在软件算法辅助分析数据的层面。谱光慧联选择了更彻底的技术路线——AI-Native,AI不再是附加功能,而是融入仪器底层的驱动。在任祺君看来,“AI for Science真正的核心,是从原来以人为核心的范式,转换到了以AI模型以及数据驱动的全新范式。”
 
  任祺君将仪器与AI的结合分为两步:第一步是自动化,AI替代人工完成重复操作;第二步是“AI-Native”,AI实现“感知—决策—执行”的全流程智能闭环。传统科研链条是“人提出假设—操作仪器获取数据—人工判断数据质量—进行分析验证”。在AI-Native模式下,链条简化为“人提出想法—AI决策执行—直接获取分析结果”。科研人员无需花费大量时间调试仪器、采集数据,只需提出科学问题和实验需求,AI自主完成光路调节、参数优化、数据采集和结果分析。
 
  任祺君指出,AI for Science的发展需要两大核心:AI模型和高质量数据。当前模型和算力高速发展,实验数据生成效率却严重滞后,成为科研闭环的短板。谱光慧联的战略定位,是将光谱仪从“数据采集工具”重新定义为AI for Science时代的“核心数据基础设施”,从源头提供高质量、高通量的数据。随着智能化数据生成器的普及,科学研究将从“人做科学”向“AI主导科学”转变。
 
  破局之作:集成化与高性能如何兼得
 
  Excipolar Trion的推出,让市场看到了谱光慧联的答案。这款产品将多种光谱技术融为一体,进化为一个数据采集与实验平台。一个尖锐的问题随之而来:功能越集成的仪器,单项性能往往越平庸。这是行业的普遍认知。“确实有很多客户也跟我们提出过这样的疑问。”任祺君坦言。
 
  谱光慧联通过两条路径解决这一问题。首先是在硬件层面进行底层重构。行业内常见的做法是在现有仪器架构上叠加功能模块,这种做法容易导致性能妥协。谱光慧联彻底打破了传统拉曼、荧光等光谱仪的固化架构,从零开始一体化设计,将波长、空间、能量、时间、相位、偏振等多维参数作为整体优化。其次是AI软硬协同。在硬件优化基础上,通过自主研发的AI降噪、AI识别等技术,进一步提升灵敏度、分辨率等关键参数。算法与硬件的深度融合,突破了传统光学设计的性能限制。
 
  任祺君用智能手机类比产品逻辑:“手机能拍照、听音乐、上网,拍照不如单反,音质不如CD机,但通过高度集成和智能化,满足了人们日常的绝大多数需求。我们的产品不需要在每个单项上做到极致,而是通过集成化加AI驱动,契合新科研范式下多维数据采集与智能分析的需求,实现整体协同的理想解决方案。”
 
  未来展望:从科研高地到工业蓝海
 
  关于国产光谱仪的发展前景,任祺君认为,从科研向工业的过渡是必然趋势。公司现阶段重点深耕高校与高端实验室等前沿科研阵地,让新技术在实际应用中成熟迭代。技术完善和市场认知度提升后,逐步向工业领域渗透。
 
  “我们看到已经有一些案例,比如AlphaFold,已经真正和产业相结合了。”任祺君说,“未来随着这种AI智能化仪器在科研领域的不断深入和应用的不断拓展,在工业领域一定会有所帮助。”任祺君分析,科研追求“从0到1”的发现,工业看重高效、稳定和低成本。智能化光谱仪能够满足工业场景快速检测、实时监控、质量控制的需求。半导体、生物医药等高端制造产业的量产线检测,是未来发挥价值的重要领域。
 
  结语
 
  从传统光谱仪的手动操作、经验驱动,到Excipolar Trion所代表的AI-Native光谱具身智能体,这背后不只是一台设备的迭代,而是一套科研方法论的跃迁。任祺君和他的谱光慧联团队,用多年的光谱积淀、跨界的产业视角以及敢于定义新范式的勇气,正在给出自己的答案。他们想做的,是“智慧光谱的引领者”。随着AI for Science浪潮推进,智能化科学仪器将成为科研核心基础设施。在这场技术变革中,中国企业正在成为新赛道的定义者。
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