AI时代，质谱软件也被卷到了——访科迈恩（北京）科技有限公司总经理/创始人田润涛
科迈恩相继推出多款行业领先的分析软件和科研工具，仪器信息别采访了其总经理/创始人田润涛，就质谱软件行业现状及未来技术发展的新趋势展开深入交流。
2023年，科迈恩相继推出全新科学大数据AI建模解决方案Matman、全新光谱建模AI解决方案Specman和全新色谱-质谱AI建模解决方案CHROMAN，为复杂体系科学数据分析需求提供了行业领先的分析软件和科研工具。在第十七届中国科学仪器发展年会（ACCSI2024），仪器信息别采访了科迈恩（北京）科技有限公司总经理/创始人田润涛，就质谱软件行业现状及未来技术发展的新趋势展开深入交流。
仪器信息网：质谱技术应用场景丰富，市场容量大且保持持续增长，中国市场又正处于进口替代的黄金时期，因此质谱赛道正在变得热闹非凡。不过，相较于“热点”质谱硬件，质谱软件/算法的话题却鲜少涉及，而质谱软件在应用突破中又是至关重要的一环。能否请您为我们简要概述当前质谱软件市场现状，以及贵公司在行业中扮演怎样的角色？
田润涛：质谱仪是分析仪器皇冠上的一颗明珠，而质谱软件则是质谱仪的灵魂。由质谱仪所产生的分析数据，不管从采集方式、数据规模、分辨率、数据维度，还是数据校正等方面都极为复杂，对其的分析和应用很具有挑战性。特别是面对复杂样品分析的时候，如多组学融合分析等，数据分析软件和相关算法发挥着举足轻重的作用。质谱软件可以大致分为两大类，一类用于控制质谱仪，获取原始数据的工作站软件；另一类是对数据来进行后期分析处理，针对各种复杂应用场景进行数据分析的工作站软件。在仪器工作站领域，国内的质谱仪器厂家已经实现了自主化和国产化。然而，受硬件设备的制约，在数据智能分析和复杂应用场景领域，国内的质谱仪器厂家还属于相对落后和空白的情况。
科迈恩长期深耕于化学计量学与仪器分析、数据分析领域，并率先将化学计量学与机器学习等AI算法引入到质谱等复杂数据的分析中，并建立了可以兼容不同厂家、不相同的型号的通用质谱分析数据一站式解决方案分析系统。科迈恩将十多年所积累的研发经验和商品化软件的开发能力，成功应用于包括代谢组学、风味感官组学、蛋白组学、质谱成像、聚合物分析、微量元素组学等领域。技术及解决方案大范围的应用于食品与农产品真实性和产地溯源、中药材和药用辅料的一致性评价、精准医学和新药研发，以及环境保护、石油化学工业、烟草、白酒、汽车制造等行业。
仪器信息网：您认为质谱软件领域正在经历哪些技术创新？您认为哪些技术创新最具潜力改变行业格局？
：质谱技术的发展日新月异，百花齐放，软件技术也得到了长足的发展。尤其在以高分辨多组学融合为代表的质谱数据解析与标志物筛查领域，以及以AI技术为代表的辅助化合物鉴别和样品溯源领域，软件技术发挥的作用尤为突出。其在处理复杂样品的解析技术中展现的独特价值，有望改变如新药研发、临床诊断、食品安全与真实性，乃至快消品等行业的检验测试业务模式和品质衡量准则。仪器信息网：质谱软件的用户有哪些主要需求？您的公司是如何满足这些需求的？
：随着目前质谱仪的日益普及，用户对于复杂样本，特别是多组学的数据分析、数据处理通量和效率，都有了更高的要求，比如去年有很多用户咨询人工智能融合。然而，质谱厂家的仪器工作站通常聚焦在法定的方法和合规性方面，对于应对此类创新的质谱仪器分析技术和方法开发等探索性领域，目前仍然是有很多不足之处。鉴于此，科迈恩开发了以ChemPattern和ModelLab系列为代表的软件，包括色谱-质谱解决方案、原位质谱智能分析解决方案、空间代谢组学与质谱成像软件、Polymer Studio聚合物高分辨质谱精细表征解决方案以及化合物通用数据库建库等一系列的标准化产品和合作开发的项目，成功的为汽车制造、石油化学工业、环境保护等不一样的行业的用户开发了系列的定制化系统。
仪器信息网：贵公司是否与质谱仪器制造商合作？在行业发展趋势上，您认为质谱软件行业未来的发展趋势是什么？
：近年来，科迈恩与国内外仪器公司如安捷伦等开展了广泛和深入的合作，并建立了战略合作伙伴关系。同时，也与国内的创新科研团队，围绕着质谱分析技术和软件开发，建立了深入的合作，比如说中国医学科学院药物研究所，国家药物代谢分析中心等。我个人觉得未来质谱仪和AI相结合，将实现质谱行业的数字化、智能化的转型。为打造下一代基于AI技术的全新的质谱仪和智能化应用场景，科迈恩将开辟一个新的解决方案，推动质谱检测的跨越式发展，不断造福人类的生活。
仪器信息网：质谱软件的发展要与AI结合的大趋势下，应该依靠现有的通用AI路线还是依靠专用大模型的数据路线？
：我们要走的路线是建立适合于质谱和检测分析行业专用的大数据模型。它需要对质谱仪器，数据格式，以及数据解析有充分的了解和技术的积累。然后，再结合大数据和深度学习的算法，围绕行业痛点，进行深度定制化开发，开创一系列的全新应用方案，甚至建立一系列类似“干法分析”的人工智能解决方案。仪器信息网：质谱软件的发展，您认为将是传统的仪器厂商依靠长期接触用户的优势走在前，还是软件数据公司利用掌握的新生产力能够拔得头筹?
：我个人觉得需要立足于现有行业，在获得大量样本数据的基础上，充分的利用日趋成熟的AI和机器学习的算法，结合行业痛点和客户的真实需求，理解仪器设施的优点及特点，一直在优化改造模型。把传统人的经验、专家的经验转化为机器能学习的内容，利用电脑模型实现针对各个行业的定制化的解决方案。未来，我认为人工智能To B的辐射范围不仅仅是检测分析行业，还包括下游的食品药品、生物、环保等领域。另外，国家也要建立具有自主知识产权包括数据安全的大模型，我认为这个工作是很值得期待的。
仪器信息网：今年是仪器信息网成立25周年，请您谈谈对仪器信息网未来有哪些建议或者期待？
：仪器信息网，作为仪器仪表与分析检测行业首屈一指的头部媒体和专业的门户网站，为行业的发展始终发挥着桥头堡的作用。科迈恩自公司创立之初，就与仪器信息网建立了合作伙伴关系，至今已逾十年，让我们受益良多。未来，希望与仪器信息网，在仪器行业数字化和AI转型领域重点加强合作，共同助力分析检测行业新质生产力的蓬勃发展。
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