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　　【仪器网 材料化工】“学海无涯苦作舟”对于大多数人来说，学习是一辈子的事情，它影响着我们的认知以及我们的行为能力，但你知道吗，其实学习对于现代化的科学仪器来说，也很重要。
 

 

　　技术的发展往往是呈现周期性、阶段性的，包括显微镜、光谱、色谱仪在内，大多数科研仪器常常会经历一个从无到有，从有到精，从单一到全面的发展过程，性能的提升许多时候是科研仪器进步的必经之路。然而，性能发展带来的多样化有时候却是一把双刃剑，为什么这么说？尽管，对于科研工作来说，功能全面的科研仪器意味着效率的提升，但是对于科研仪器来讲，附加的功能同样会增加仪器的复杂性，换言之，会让使用者操作的过程更加繁琐。这无疑是提高了使用者的门槛，这对于动辄十余人的科研团队来说，算是不小的麻烦。
 

　　更糟糕的是，放在过去，要求厂家调试仪器确保团队的每位科研人员都能完全掌握，基本是不可能的，只能让使用者自己去使用仪器的操作。但是现在，这种尴尬的情况成为了过去式。如今，人工智能技术以及互联网大数据网络的建立，让“科研仪器适应使用者做出改变”这个原本看起来匪夷所思的不可能完成的任务成为了可能。
 

　　我们不妨来梳理一下其中的逻辑。
 

　　人工智能的目的是什么？利用计算机模拟人类的思考方式，从而在一定程度上解放人类的脑力劳动过程——也就是学习人类的思维模式；目前复杂科研仪器和使用者之间的矛盾又是什么？功能繁复使用者无法快速的掌握以及在短时间完成操作；怎么解决这个问题？适当优化检测人员的检测方案，提供简化后针对性更强的操作流程；如何提供？人工智能的学习计算。
 

　　事实上，根据小编对于相关报道的了解，目前人工智能通过学习，一定程度上已经可以“了解”使用者的习惯，并代替其完成一定的工作或者配合其工作。例如通过使用者的实验周期及规划，对检测的数据进行统计及初步分析 提供一份完整的分析报告；又或是根据使用者实验的优先度，提供一些快捷操作的方式或者在操作中给出一定的教学提示引导科研人员的操作仪器设备。
 

　　当然，目前这种技术还处于发展阶段，理论上需要给科研仪器一个主动适应使用者习惯的学习过程。但是从另一个角度来看，一旦成功，原本多功能的仪器就可以为使用者提供一个“私人定制”的操作方案，从而间接提升整个团队的工作效率。
 

　　事实上，随着近几年我国对于人工智能研究额不断升入，在大数据学习层面，中国已经有了一定的话语权，甚至某种程度上来说，中国已经成为了智能仪器仪表的生产大国。未来，随着技术的愈加成熟，智能仪器这种可以更好的适应操作者习惯的仪器方案，很有可能帮助国产仪器打破在国内市场的窘境，并且在市场发光发热。