[導(dǎo)讀] 日前，儀器信息網(wǎng)編輯采訪了邵學(xué)廣，請他發(fā)表了對化學(xué)計(jì)量學(xué)和近紅外發(fā)展趨勢、以及限制近外應(yīng)用推廣難點(diǎn)等問題的看法，zui后也談到了如今熱點(diǎn)的近紅外大數(shù)據(jù)的發(fā)展前景。

　　近年來，我國近紅外光譜分析技術(shù)無論在基礎(chǔ)研究還是應(yīng)用方面都取得了長足進(jìn)展。而且在近紅外光譜分析技術(shù)研究的龐大人群中，總是能看到中國為數(shù)不多的化學(xué)計(jì)量學(xué)人身影。其中，南開大學(xué)教授、中國近紅外光譜分會副理事長邵學(xué)廣就是其中之一。

南開大學(xué)教授 邵學(xué)廣

　　日前，儀器信息網(wǎng)編輯采訪了邵學(xué)廣，請他介紹了他走進(jìn)化學(xué)計(jì)量學(xué)、走進(jìn)近紅外的歷程，并發(fā)表了他對化學(xué)計(jì)量學(xué)和近紅外發(fā)展趨勢、以及限制近外應(yīng)用推廣難點(diǎn)等問題的看法，zui后也談到了如今熱點(diǎn)的近紅外大數(shù)據(jù)的發(fā)展前景。

　　走進(jìn)化學(xué)計(jì)量學(xué)，扎根化學(xué)計(jì)量學(xué)

　　說起來，邵學(xué)廣并不是學(xué)化學(xué)計(jì)量學(xué)專業(yè)出身。在讀博士之前他學(xué)的是稀土化學(xué)應(yīng)用專業(yè)，1992年博士畢業(yè)后選擇了”小波變換”為未來研究方向，從此才進(jìn)入了化學(xué)計(jì)量學(xué)領(lǐng)域。邵學(xué)廣經(jīng)常和學(xué)生們說起這段經(jīng)歷，一開始很艱苦，*是照著書和手冊自學(xué)。曾經(jīng)有兩篇有關(guān)小波變換的文獻(xiàn)，邵學(xué)廣每年都要看幾遍，據(jù)他自己說，一直到5年后他自己寫《化學(xué)信息學(xué)》一書的時(shí)候才真正讀懂了這兩篇文獻(xiàn)。

　　當(dāng)時(shí)邵學(xué)廣決定寫《化學(xué)信息學(xué)》*是因?yàn)橐_課卻沒現(xiàn)成的教材，沒想到這本書成為了中國*本關(guān)于化學(xué)信息學(xué)的書，目前已經(jīng)出版3版。

　　為什么從小波變換開始，邵學(xué)廣說到，“關(guān)于小波變換，1986年上其他領(lǐng)域已經(jīng)有人開始使用，化學(xué)領(lǐng)域真正的*篇文章發(fā)表在1992年。而1992年我正好剛剛參加工作需要尋找并確定今后的研究方向。那么，當(dāng)時(shí)我覺得新提出來的小波變換會是一個(gè)很好的方向。”剛開始的5年多時(shí)間里其團(tuán)隊(duì)一直在做方法，并在各種光譜、色譜方面廣泛嘗試，結(jié)果證明這個(gè)方法的效果特別好，更加增強(qiáng)了邵學(xué)廣的信心，從而這項(xiàng)工作邵學(xué)廣一直堅(jiān)持到現(xiàn)在。

　　除了小波變換，邵學(xué)廣這些年主要研究工作包括免疫算法、化學(xué)因子分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等算法，還包括分子模擬等理論化學(xué)計(jì)算方法研究。

　　“其實(shí)，我們實(shí)驗(yàn)室做的zui有特色的是免疫算法，是我們的一種算法。”免疫算法主要用于色譜重疊組分信號解析，可以把單峰解出來。原來色譜分析10-20個(gè)成分的時(shí)候，需要用時(shí)30-40分鐘。而用了免疫算法只需10多分鐘進(jìn)行分離，分離結(jié)束即直接就能夠計(jì)算出來。如，40多個(gè)組分的農(nóng)殘分析只需10多分鐘。

　　結(jié)緣近紅外，思考近紅外

　　近紅外光譜的缺點(diǎn)之一是解釋性差，峰很寬、很模糊。在計(jì)量學(xué)出現(xiàn)之前，近紅外光譜一直沒有得到很好的發(fā)展。“近紅外和化學(xué)計(jì)量學(xué)是捆綁在一起的兩種技術(shù)，可以說計(jì)量學(xué)的發(fā)展推動了近紅外的發(fā)展;同樣也可以說近紅外給了化學(xué)計(jì)量學(xué)一個(gè)舞臺，讓它有了發(fā)揮作用的地方。”

　　近年來，近紅外光譜發(fā)展很快，而邵學(xué)廣在近紅外領(lǐng)域也已經(jīng)做了將近20年。這期間他們嘗試了不同的建模方法，也提出了自己的方法，同時(shí)還研究了另一個(gè)非常重要的問題，即建模樣品的確定問題，發(fā)表了幾十篇的論文。“近紅外相關(guān)化學(xué)計(jì)量學(xué)方法的研究已經(jīng)比較充分、成熟。盡管不能說哪種方法，但是有很多方法已經(jīng)能夠用了，想干什么事，基本上都可以做了。當(dāng)然，更‘新鮮’的方法研究也是需要的，但是沒有那么緊迫了。”

　　關(guān)于近紅外數(shù)據(jù)處理的發(fā)展趨勢，邵學(xué)廣認(rèn)為，根據(jù)具體的行業(yè)需求進(jìn)行開發(fā)，不做大而全的軟件。如，我們之前與中檢院合作開發(fā)的判別藥品一致性的軟件已經(jīng)交付，得到的反饋還不錯。另外，基于數(shù)據(jù)庫的一些算法要實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化。邵學(xué)廣認(rèn)為，近紅外數(shù)據(jù)處理的下一步方向是高光譜，因?yàn)槿缃竦慕t外光譜成像數(shù)據(jù)處理還有不太成熟的地方。

　　關(guān)于近外光譜分析技術(shù)應(yīng)用與推廣的難點(diǎn)，是邵學(xué)廣常常思考的問題。首先，他提到的是“靈敏度”的局限。近紅外方法靈敏度很低，很多微量成分不好分析，這是限制近紅外光譜在科研領(lǐng)域應(yīng)用推廣的很大一個(gè)原因。怎么讓近紅外能測微量成分，邵學(xué)廣已經(jīng)研究7年多的時(shí)間了。邵學(xué)廣承擔(dān)基金委的一個(gè)重點(diǎn)項(xiàng)目就是研究這個(gè)問題，經(jīng)過攻關(guān)2016年時(shí)檢測限已經(jīng)達(dá)到微克級別。近紅外另一個(gè)缺點(diǎn)是結(jié)構(gòu)分析能力差，在表征化合物結(jié)構(gòu)方面遠(yuǎn)遠(yuǎn)弱于質(zhì)譜或中紅外光譜。這幾年，邵學(xué)廣從做水的光譜入手，花了很大力氣力圖從復(fù)雜的水結(jié)構(gòu)中把不同結(jié)構(gòu)的水分子光譜提取出來。水中水分子結(jié)構(gòu)非常復(fù)雜，有單獨(dú)的水分子、二個(gè)水分子結(jié)合、三個(gè)水分子結(jié)合、甚至更多。“希望大學(xué)、研究所更多人員加入到這方面的研究中來。”

　　近紅外光譜推廣應(yīng)用更多的限制來自于儀器之間的差異、測量之間的差異。邵學(xué)廣這兩年做了很多模型轉(zhuǎn)移方面的研究工作，他認(rèn)為儀器之間的差異基本上可以校正，不是太難。因?yàn)閮x器之間差異是固定的，理論上也是可以校正的。邵學(xué)廣指出，真正難點(diǎn)在于測量之間的差異，如，樣品擺放位置、顆粒度大小等形態(tài)差異帶來的光譜變化會導(dǎo)致測量結(jié)果變化，且理論上就沒有解決方法，只能根據(jù)假設(shè)或一定的近似來修正。邵學(xué)廣基于假定光譜和操作條件之間存在著某些我們不知道的關(guān)系，從而建立相應(yīng)校正模型把這種關(guān)系預(yù)測出來。“這個(gè)校正模型使用的效果挺好，但是還缺少相應(yīng)的理論依據(jù)。”

　　推應(yīng)用發(fā)展，落地人才培養(yǎng)

　　邵學(xué)廣強(qiáng)調(diào)，“化學(xué)計(jì)量學(xué)專業(yè)人才的缺乏是近紅外應(yīng)用發(fā)展的主要難點(diǎn)。”從事化學(xué)計(jì)量學(xué)相關(guān)專業(yè)研究的人員較少，而且，化學(xué)計(jì)量學(xué)不是本科階段必須學(xué)習(xí)的內(nèi)容，研究生階段開課的也不多。歐洲大學(xué)本科階段已經(jīng)在教學(xué)大綱中規(guī)定化學(xué)計(jì)量學(xué)為必學(xué)內(nèi)容，其份量已經(jīng)占到分析化學(xué)內(nèi)容的四分之一。但在中國還沒有這個(gè)要求。“這導(dǎo)致培養(yǎng)的相關(guān)人才太少，對化學(xué)計(jì)量學(xué)和近紅外的發(fā)展限制相當(dāng)大。”

　　很多人提到化學(xué)計(jì)量學(xué)，會莫名的感覺有點(diǎn)“怕怕”。事實(shí)上，現(xiàn)在研究化學(xué)計(jì)量學(xué)的人雖然不算多，但是也很容易找到合作的人。另外，如今也有一些比較成熟的軟件，即使不懂化學(xué)計(jì)量學(xué)原理，只要會用軟件，也能解決問題。

　　現(xiàn)在，邵學(xué)廣在南開大學(xué)本科階段開設(shè)了計(jì)量學(xué)相關(guān)教學(xué)內(nèi)容。而且，經(jīng)常有外面學(xué)生來邵學(xué)廣實(shí)驗(yàn)室學(xué)習(xí)，或者以項(xiàng)目合作的模式聯(lián)合培養(yǎng)，時(shí)間不等，邵學(xué)廣負(fù)責(zé)指導(dǎo)。再者，這幾年邵學(xué)廣的實(shí)驗(yàn)室也開發(fā)出了一些軟件。像是具有使用便利等優(yōu)點(diǎn)的小波變換算法，不但成為了邵學(xué)廣實(shí)驗(yàn)室扣背景的標(biāo)準(zhǔn)方法，而且，邵學(xué)廣表示，對于小波變換，內(nèi)行人可以靈活設(shè)置參數(shù)，外行人不調(diào)整參數(shù)也能使用。所有這些都是邵學(xué)廣在為實(shí)現(xiàn)“不應(yīng)該讓不懂計(jì)量學(xué)成為計(jì)量學(xué)和近紅外應(yīng)用的障礙”所做的努力。

　　由此延伸，邵學(xué)廣談到了近紅外的人才培養(yǎng)問題，并強(qiáng)調(diào)“打好地基”的重要性。近紅外研究人員不要只盯住應(yīng)用去做，一方面要針對應(yīng)用，但又不能*是應(yīng)用。特別是對年輕研究人員，要把基本理論“打”扎實(shí)了，等到去做應(yīng)用的時(shí)候，應(yīng)用方法、技術(shù)會非常穩(wěn)固和牢靠。否則，很多技術(shù)不牢靠反而會導(dǎo)致應(yīng)用失敗。而且，糟糕的是，一旦失敗，大家就會認(rèn)為這個(gè)方法不好，實(shí)際上會阻礙了這個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展。

　　大數(shù)據(jù)推動近紅外爆炸式增長

　　如今“大數(shù)據(jù)”已經(jīng)成為一個(gè)熱詞，邵學(xué)廣也在多個(gè)場合說到，近紅外的大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來臨。“與其他大數(shù)據(jù)相比，近紅外光譜大數(shù)據(jù)有兩個(gè)特點(diǎn)：數(shù)據(jù)量大、信息量大。”特別是成像光譜和高光譜，高光譜儀器的檢測器和目前儀器所用的有所差異;而且常用的模型轉(zhuǎn)移、數(shù)據(jù)處理等和原來傳統(tǒng)光譜也有一些差別，所以，必須開發(fā)一些新的據(jù)分析方法。邵學(xué)廣介紹到，“原來只是1-2000個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，現(xiàn)在一個(gè)高光譜數(shù)據(jù)量上萬，可變量選擇的方法范圍很小。”

　　此外，一條光譜所含信息豐富，除了化學(xué)信息，還包括物理信息，如硬度、大小、位置等，需要綜合利用。在藥品的真假判別時(shí)，往往是隔著包裝測試的，包裝材料的信息、藥片壓的實(shí)不實(shí)、藥片的形狀等物理信息都可以判別。“我們近紅外不管是哪種信息，只要有這方面的信息，不用刻刻意強(qiáng)調(diào)是物理還是化學(xué)信息。”

　　“從應(yīng)用角度看，近紅外大數(shù)據(jù)的價(jià)值，目前在于監(jiān)控。”監(jiān)控包括工業(yè)監(jiān)控，甚至應(yīng)用到“大街上”的空氣質(zhì)量等監(jiān)控。“大數(shù)據(jù)來源于實(shí)時(shí)，也來源于長期實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的積累。對大數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析、可視化分析，把數(shù)據(jù)和事件相關(guān)并從中總結(jié)出其規(guī)律性，比如說大型活動的人流等。數(shù)據(jù)更多的時(shí)候就可以根據(jù)已有數(shù)據(jù)建立模型，根據(jù)光譜信息預(yù)測后續(xù)發(fā)展。”

　　“目前大數(shù)據(jù)研究還處于初級階段，炒概念的多些，但各行各業(yè)都在用。”如，已有按大數(shù)據(jù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的藥品數(shù)據(jù)庫，把全國藥監(jiān)的數(shù)據(jù)集成在一個(gè)數(shù)據(jù)庫中。在這個(gè)庫的基礎(chǔ)上建立模型，可用于市場調(diào)查、藥品抽檢等。“只需做一個(gè)光譜，上傳到數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫就可根據(jù)模型判別藥品的真假，并把結(jié)果反饋回移動終端。目前該數(shù)據(jù)庫建設(shè)基本完成，相關(guān)技術(shù)均已成熟。”糧食領(lǐng)域也啟動了類似項(xiàng)目，雖不涉及網(wǎng)絡(luò)、無線通信，但也涉及數(shù)據(jù)庫建設(shè)。可輸入收購糧食樣品的光譜來得到樣品相關(guān)的濕度、蛋白質(zhì)含量等各項(xiàng)參數(shù)。煙草行業(yè)的原料大數(shù)據(jù)系統(tǒng)、生產(chǎn)在線監(jiān)控也已經(jīng)做好。

　　“類似工作在許多行業(yè)都已經(jīng)開展，但是真正投入使用的不多。”邵學(xué)廣這樣說到，“這些大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用，不光是技術(shù)的問題，在于監(jiān)管或被監(jiān)管者是否想做。”

　　不過，邵學(xué)廣也指出，大數(shù)據(jù)的發(fā)展需要由應(yīng)用需求驅(qū)動。像現(xiàn)在的物流、快遞行業(yè)，需求太大了。而實(shí)驗(yàn)室對儀器中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)在需求不強(qiáng)烈。但我們這些做研究工作的學(xué)者可提前做好方法。就過程分析而言，下一步一旦中國產(chǎn)品質(zhì)量從產(chǎn)品檢驗(yàn)控制轉(zhuǎn)向過程控制，從政府層面推廣過程控制，到那個(gè)時(shí)候，企業(yè)自然會來找，近紅外光譜會有一個(gè)爆炸式增長。