智能检测中专访中国科学院院士汤涛：智能快速检测的核心是算法

2021-10-26 01:14

7月1日，中新经纬客户端“不懂数学的人，可能只看到一堆数据和图像，却不懂其中的含义和规律。数学家的任务是在抽象中找到规律，并展示给每个人。”中国科学院院士、计算数学家汤涛说。

作为Seteno和Saiweima的算法和数据分析负责人，长期从事高精度算法研究的汤涛，对算法的魅力也有自己的答案:“数学和算法最吸引人的地方，就是能放大数据。找出核心和最内在的部分。”

乍一看，这些数学术语和科技热点与普通人的生活有一定的距离。但作为赛泰诺和赛威马智能科技的首席科学家，汤涛的研究实践推动了高科技检测仪器背后的算法，并首次将实验室技术应用于个人移动终端，通过人工智能和云计算大大提高了生物智能检测的效率。

赛泰诺、赛威马拥有的多种检测仪器，可用于企业市场监管、疾控机构、食品生产企业、粮食仓储企业和服务行业，甚至普通消费者的生活场景。

高精度算法支持的生物检测仪器有哪些技术优势？可以向用户提供什么级别的解决方案？算法迭代的难点和痛点是什么？近日，中新经纬客户端就相关问题对汤涛院士进行了专访。

技术突破可降低80%的人工成本

2020年，我国市场监管部门共查处食品安全违法案件28.62万件。其中，微生物污染超标和农兽药残留超标是最常见的不合格项目，这也说明我国食品安全体系建设离创造更安全的食用环境还有很长的路要走。

深圳市赛泰诺生物科技有限公司提供智能AI检测终端全套解决方案，集R&D、生产、销售为一体，专注于工业生产中的智能质量控制。目前，相关技术在国内尚处于起步阶段。放眼全球，拥有全智能检测核心技术的企业寥寥无几。智能全无人检测分析仪器和终端的核心技术难度大、壁垒高。

近几年测试赛道相当火爆，新生代公司层出不穷，行业规模稳步增长。据国家市场监管总局统计，我国食品和食品接触检验行业市场规模已超过160.05亿元，年均复合增长率为12.28%；2018年微生物检测行业市场规模达到56.1亿元，2014-2018年复合年增长率为17.2%。

在汤涛看来，近年来“企业聚在一起”的现象是由于检测行业巨大的产能潜力、普遍的刚性需求和初级技术门槛低，吸引了很多公司进入市场。

不过，他进一步指出，这种密集进入可能是暂时的。但是，能够在竞争中胜出，占据大部分测试市场的公司，仍然会是技术水平较高的公司。

不仅国内市场涌现出提供检测仪器的第三方检测机构和服务商，国际市场上也长期存在类似的检测仪器或试剂盒。

汤涛表示，与过去国内外的产品相比，赛泰诺和赛威马的产品最大的优势在于，在人工智能和自研算法的加持下，实现了智能检测技术的“补短板”、增效。

汤涛认为，人工智能技术已经发展到了很高的水平。“通俗地说，让世界上最强的玩家与人工智能AlphaGo竞争，玩家赢不了很多次。”随着技术上限的逐渐提高，人工智能和算法的介入变得越来越重要。如果应用得当，在信息筛选和数据分析方面可以达到事半功倍的效果。

“一方面，我们的核心业务已经深度采用了人工智能；另一方面，科学计算的算法也很重要。”在汤涛看来，两种技术的结合可以为企业用户提供全智能的检测终端和完整的解决方案，实现智能质量控制。

具体来说，在高阶算法的介入下，Setano的检测设备开始向无人化、智能化检测方向转型升级，检测精度和效率得到提升。过去检测需要专业技术人员操作，但未来将完全智能化、无人化。

此外，赛维马检测终端也实现了成本降低。赛维马通过优化算法将检测操作集成到云平台中，数据分析可以在云端进行。这样就不再需要配置高成本的检测硬件，可以减少过去为芯片预留的预算。

汤涛还以未来霉菌毒素检测无人智能工作站为例。“过去，检测需要由懂得专业技术操作的人来完成。但是，无人智能工作站可以在远程粮仓实现实时在线检测，不需要那么多人工操作。”

劳动力成本也下降了。据汤涛估算，无人巡检站投入使用后，粮仓只需要少量工人进行人工监控、数据分析和算法支持，可在现有基础上降低人力和硬件成本70%至80%。“如果算法能运行得更稳定，我甚至认为未来的完成成本只占目前的10%。”

合格的食品快速检验技术对食品安全至关重要

数据显示，我国食品检测高端仪器国内市场仍主要依赖国外厂商，进口仪器和国产仪器分别占80%和20%。

汤涛坦言，“过去10年到20年，中国的食品检测行业没有足够的原创技术。此外，国外厂商也有独特的营销方式。以前有些地方会觉得我们还可以租可以买。有的地方选择自己做，一半介绍。”

经过多年的深入研究，汤涛对科研中对外国制造商的依赖深有感触。“比如很多科学软件，比如美国的商业数学软件MATLAB，其实都可以由中国人来做。但是国外起步比较早，做的质量比较高，营销方式也比较好。因此，中国用于科学研究的科学软件也依赖于外国制造商。”

在当前节点，这种现象可能会改变。真正的“卡脖子”核心技术是无法从国外购买或租赁的，通过科技创新将核心技术掌握在自己手中是推动中国经济发展的最大动力。汤涛认为，在中国的技术封锁下，国内企业需要加速创新，抓住机遇，通过自己的知识产权和独家技术，掌握中国各大行业的市场。“其实食品是一个非常重要的行业，无论是对于家庭、社会还是国家。”

食品行业向下涉及民生，向上可以追溯到农药、种子等问题。在我国，拥有合格的食品快速检验技术对确保食品安全和控制风险至关重要。“它甚至可以上升到粮食安全的高度。”汤涛说。

中储粮是赛特诺智能AI霉菌毒素快速定量检测系统的主要客户之一。在Sateno核心检测技术和高阶算法的支持下，霉菌毒素检测耗材不再需要低温保存，用户无需进入实验室即可在田间或仓库完成检测。同时可以实现多次联合检查，提高了检测效率，大大降低了成本。

检测仪器进入民间是必然趋势

对于测试仪器行业未来的发展方向，汤涛表示:“相信随着技术和算法的成熟，也会走向基层市场和家庭市场，这是必然的趋势。过去，人们只考虑吃和穿暖和的衣服，考虑数量。现在人们开始重视生活质量，对健康条件的要求也达到了更高的水平。”

比如，汤涛说，过去几年，消费者越来越重视健康，催生了随身携带智能硬件的需求，智能手环应运而生。从无到有，智能手环产品已经一步步加载了检测血压心率的功能，市场表现非常成功。

同样，新冠肺炎疫情爆发后，家庭安全检测仪器也将有市场。目前，我国已恢复有序运行，但公众对大型公共卫生事件的认知和需求发生了变化，全社会对公共场所健康状况的关注度较以往有所提高。对于普通人来说，他们关心的是他们经常去的餐馆、酒店和会议室的卫生条件。对于酒店、餐饮等企业来说，也需要解决清洁工敷衍了事、管理难以量化和考核的问题。

为了解决这一痛点，赛维马与中国检验检疫研究院综合检测中心联合打造了“出行场景智能AI快速检测与在线预警系统”，为消费者提供微生物检测的建议和指导，帮助用户判断消毒灭菌效果，规避相关风险。

该系统由检测终端、采样测试仪、数据库和可视化平台组成。用户只需在手持检测终端上操作，即可快速获得微生物检测结果。每个用户上传的检测数据也将存储在云数据库中。用户越多，综合信息就越有教育意义。

技术的核心是算法

而且，赛维马的AI检测系统也是首个将实验室技术应用于个人移动终端的微生物快速识别系统。汤涛认为，算法是将实验室技术引入日常检测器以实现快速、准确和易于理解的结果的关键因素。

“算法”这个词听起来很抽象，但实际上很简单。一堆数据是通过检测得到的，那么这些数据中哪些是有效信息呢？也许用户只需要特定的20%。如果所有的信息都给了用户，用户就受不了，不在乎剩下的80%。"

汤涛解释说，该算法的功能是准确、快速地捕获和分析20%的核心数据。赛维马R&D团队优化了最适合的算法，并将其应用于整个检测系统:检测采集用户数据并传输到云端，通过算法捕捉计算核心数据，再通过云计算传输到移动终端，通过图像和曲线显示关键数据。这一系列工作应在几秒钟内完成，并确保准确性和可读性。

汤涛说，在数据显示的最后一步实现“傻瓜式”输出是一个业务难点。为了让用户看得一目了然而不需要学习太多专业知识，R&D团队对曲线进行了优化，并结合大量应用场景提供了最流行、最直观的输出模式。

人工智能技术需要不断的试错和优化

作为技术和投资的热点，人工智能行业吸引了很多外表肤浅的公司炒作概念。汤涛强调，区分做扎实技术研究的企业和“蹭热点”的企业，要看企业里有多少懂技术的人。声称研究人工智能但没有团队研究技术的公司“只是过眼云烟”。

纵观人工智能的发展历史，它一直是一门交叉学科，因此需要在研发上投入巨大。汤涛说，“自图灵以来，数学家参与了人工智能技术的每一项进步，计算机科学、力学、电子学等领域的科学家也是如此。，这需要不断的试错和不断的优化。原始技术落地后，这项技术对于外人来说并不难，但他们破解不了。”

赛维马的技术研发也持有同样的想法。汤涛表示，赛维马的算法数据分析、产品设计结构等内容均来自原创，研发过程中没有其他参考。

在科学研究中，可能需要数百次失败才能获得一两次成功。在算法落地之前，R&D团队唯一能依靠的就是不断的试错、不断的优化和不断的迭代。汤涛回忆说，在多次失败后，团队成员也面临情绪低落。“有时候算法走不动，我们都有点绝望。然而，在无数次失败之后，有几个算法成功了，这是我们作为研究人员最开心的事情。最终产品也来自这些来之不易的成功。”

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