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中国分析测试协会化学计量学与人工智能专业委员会正式成立
发布时间：
2025-09-18
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仪器信息网讯 2025年9月10日，第二十一届北京分析测试学术报告会暨展览会（BCEIA 2025），在北京中国国际展览中心（顺义馆）盛大召开。会议期间，中国分析测试协会化学计量学与人工智能专业委员会成立暨化学计量学与人工智能论坛正式召开，100余位代表出席。
在当代科技创新矩阵中，化学计量学与人工智能构成了相辅相成的双引擎。化学计量学以其严谨的数学模型和精确的定量分析能力，与人工智能强大的数据挖掘和智能决策优势相互赋能，共同推动分析科学迈向智能化新纪元。他们正推动仪器设计、智能制造、食药快检、过程控制、精准医疗、新污染物监测等方向实现突破性进展，为传统产业的数字化、智能化和现代化发展注入全新动力，成为驱动科研与产业创新的核心力量。
中国分析测试协会化学计量学与人工智能专业委员会的成立旨在推动化学计量学与人工智能的深度融合，促进该领域的学术交流、技术协同与创新应用，为我国分析测试协会事业的发展注入新动力。本次专业委员会成立大会由中南大学化学与化工学院院长卢红梅教授主持。
会议现场
中南大学化学与化工学院院长卢红梅教授
大会伊始，中国分析测试协会副理事长刘成雁宣读了关于成立中国分析测试协会化学计量学与人工智能专业委员会的批复。
中国分析测试协会副理事长 刘成雁
南开大学邵学广教授详细介绍了专委会的筹备情况，他强调，在人工智能快速发展的时代，化学计量学人才分散在各个领域，我国急需成立相关组织促进化学计量学与人工智能领域的发展！
南开大学 邵学广教授
据介绍，筹备工作自2024年启动，历经多次研讨与协商，最终确定了117名委员候选人，涵盖28个省、直辖市、自治区的高校、科研院所和企业单位，其中正高级职称62人，副高级50人，形成了多领域、多层次的专业团队。
分享过程中，邵学广教授还重点介绍了该专业委员会Logo的设计理念。据悉，8月12日专业委员会筹备工作组就在仪器信息网以及化学计量学与人工智能微信公众号发布方案征集消息，最终的方案是从来自10个高校与30余个设计单位共50幅作品中投票产生。邵学广教授特别强调，波谱中隐含的“AI”元素象征着化学计量学与人工智能的深度交叉与融合。
中国分析测试协会化学计量学与人工智能专业委员会logo
按照选举办法，成立大会现场进行无记名投票，选举产生了专业委员会的主任委员、副主任委员、秘书长以及常务委员。其中，南开大学邵学广教授当选主任委员；副主任委员由湖南大学吴海龙教授、西安石油大学/西北大学李华教授、中南大学卢红梅教授和天津工业大学卞希慧教授共同担任；天津工业大学卞希慧教授担任秘书长；同时，会议还投票选出了39位常务委员。
投票现场
计票现场
监票人、桂林理工大学 陈华舟教授公布投票结果
专业委员会成立后，将立足于国家战略需求，致力于推动化学计量学与人工智能在分析测试领域的创新与应用。会议中，邵学广教授也介绍了未来的工作目标。其介绍说，专业委员会将在推动学科研究、促进技术转化、加强学术交流、培养专业人才、服务行业发展等多个层面展开工作。具体来说，未来专委会将定期举办学术会议及专业委员会会议，开展技术培训、技能竞赛等活动。此外，还将联合高校、科研院所和企业，共同申报科研项目、共同开展研究工作，解决行业关键技术难题，推动产学研合作；向协会推荐科学技术奖候选人和优秀人才，推动学科与行业的可持续发展等。
合影留念
颁发荣誉证书
成立大会同期，9月10-11日还举办了化学计量学与人工智能论坛。在9月10日下午的日程中，由中国分析测试协会副理事长刘成雁致辞，南开大学邵学广教授和华南理工大学姚顺春教授共同主持会议。湖南大学吴海龙教授、湖南大学陈增萍教授、中国民航大学陈达教授、温州大学陈孝敬教授、天津大学崔晓宇副教授、河南工业大学范夏琼讲师、湖南中医药大学杨琼博士等7位专家先后作了精彩的学术报告。
致辞中，中国分析测试协会副理事长刘成雁表示化学计量学与人工智能的深度融合与协同发展，必将为分析科学领域开辟新路径，专业委员会的成立更将有力推动化学计量学与人工智能在分析测试、生命健康、食品安全、生态环境等关键领域的深度融合与广泛应用。
南开大学 邵学广教授（左）、华南理工大学 姚顺春教授（右）主持
湖南大学 吴海龙教授
报告题目：《Smart mathematical separation empowers rapid instrumental analysis of complex systems》
湖南大学 陈增萍教授
报告题目：《Novel DNA Molecular Computation Techniques for Point-of-Care Clinical Diagnosis of Early-Stage Cancers》
纪思博博士 代中国民航大学 陈达教授分享报告
报告题目：《Development of a 3D Convolutional-Graph Neural Network for infrared Hyperspectral Imaging Analysis of Aeroengine Exhaust Flow Field》
温州大学 陈孝敬教授
报告题目：《Unsupervised Calibration Transfer Methods for Quantitative Analysis in Near-Infrared Spectroscopy》
天津大学 崔晓宇副教授
报告题目：《Global drivers of dissolved nitrogen dynamics in aquatic ecosystems: Insights from machine learning》
河南工业大学 范夏琼讲师
报告题目：《ScoreELM: A Lightweight Modeling Approach for Low-Data Calibration in Near-Infrared Spectroscopy》
湖南中医药大学 杨琼博士
报告题目：《Development of Intelligent Methods for Compound Identification Based Mass Spectrometry》
（注：本文转载自“仪器信息网”官网）
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