智慧海关实验室应用人工智能技术初探-中国口岸科学技术-2024年05期

智慧海关实验室应用人工智能技术初探

作者：林燕奎卞学海韩瑞阳巨玉佳尧纯瑜熊贝贝

林燕奎卞学海韩瑞阳巨玉佳尧纯瑜熊贝贝

摘要 随着信息技术的不断发展和普及，人工智能等高科技在实验室中的应用逐渐成为行业发展焦点。智慧海关实验室作为为进出口贸易执法把关的技术支持部门，利用人工智能技术优化检测方案、加快实验分析过程、提高质量管理水平，是实验室智能化发展的重要方向。本文分析了智慧海关实验室信息化发展的现状和升级需求，介绍了实验室应用人工智能的预期成效，着重剖析了智慧海关实验室应用人工智能的前提条件，并提出了相关建议。

关键词 人工智能；实验室；信息化；自动化

Application of Artificial Intelligence Technology in Smart Customs Laboratories

LIN Yan-Kui¹ BIAN Xue-Hai¹ HAN Rui-Yang¹ JU Yu-Jia¹ YAO Chun-Yu¹ XIONG Bei-Bei^1*

Abstract The relentless advancement and proliferation of information technology have increasingly spotlighted the integration of sophisticated technologies, including artificial intelligence (AI), within laboratory settings. With smart customs laboratories serving as the technical support departments for the enforcement of import and export trade regulations, the strategic deployment of AI is pivotal in streamlining testing protocols, hastening the pace of experimental analysis, and elevating the caliber of quality management. This paper analyzes the current state and upgrade requirements of the informatization development in smart customs laboratories. It outlines the prospective outcomes of integrating AI into laboratory operations and emphasizes the foundational prerequisites for AI application within the smart customs laboratory context. Furthermore, the paper presents pertinent recommendations for propelling the evolution of smart customs laboratories.

Keywords artificial intelligence; laboratory; informatization; automation

人工智能在海关工作中的应用顺应了全球海关发展的必然趋势，可以进一步提升我国海关监管效率^[1]。智慧海关实验室作为进出口贸易技术执法支撑部门，如何结合现代信息技术开展更加智能的新型实验室建设工作，是一个值得深入探讨和研究的问题。

2023年5月，随着ChatGPT 4.0的发布，人工智能的应用更为人们所熟知，智能社区、无人驾驶、智能交通等逐渐进入人们的实际生活。在人工智能、机器学习的信息化新时代背景下，我们在实现了各要素的互联互通、高效运作，获得海量进出口贸易数据及实验室数据的基础上，为进一步探究如何利用检测智能机器人、机器学习智能判定等人工智能技术建设新一代实验室，需要提前规划并加大投入，进而实现海关事业高质量发展。

智慧海关实验室信息化应用和推广，可实现实验室数据的优化完善，满足检测业务的专项需求，提供大数据分析和风险管控，实现信息传递与共享，有效提升实验室管理的工作效能，缩减检验检测工作周期，提高通关效率，助力快速通关。实验室是推进技术进步的重要载体，应结合智慧海关建设的要求，引入最新信息技术，建设更加智能化的新一代实验室信息化架构体系。

1 实验室信息化发展方向

20世纪70年代，发达国家最先在化工生产企业使用了实验室信息管理系统（Laboratory Information Management System，LIMS）^[2]，经过一段时间的发展，国外出现C/S架构和B/S结构的商业化的实验室软件，为实验室信息化管理带来了巨大变革，也初步规范了实验室管理系统的行业标准，提高了实验室管理系统的使用推广率。20世纪90年代，国内开始引进实验室信息管理系统，经过30余年的发展，海关实验室已普及LIMS^[3]，为实验室应用人工智能提供了软硬件基础，但该系统仍然需要进一步升级改造，适应新形势发展的需要。

1.1 LIMS发展重点关注方向

1.1.1 加强统筹规划，进一步提升资源利用效率

实验室内部资源管理信息系统相互独立，财务、人力资源以及试剂耗材等数据资源还需在实验室内部进一步共享，以避免出现“数据孤岛”和“僵尸数据”现象；以用户为核心的服务理念有待进一步加强，服务质量需进一步提升^[4]。

1.1.2 加强互联互通，进一步完善实验室数据效能

实验室的最终产品就是“检测数据”，检测过程数据有海量、复杂的特征。目前，实验室在数据管理方面存在以下特点：1）不同品牌型号的仪器数据格式繁杂，特别是国外进口设备对数据接口还进行了加密限制，难以得到格式较为统一的结构化数据；2）数据在各实验室、各仪器间易形成“孤岛”，不利于实现互联互通^[5]；3）各个信息管理系统之间需要进一步加强互联互通，完善实验室数据分析与管理，实现深度挖掘检测数据信息，进而发挥检测数据的最大效能。

1.2 智能化检测设备应用发展方向

目前，智慧海关实验室全自动流水线式智能化检测设备的应用处于国内先进水平，但由于该类设备仍处在开发研究阶段，工程样机在实际使用过程中存在故障率较高、参数设置复杂等需要改进的地方，离商业化稳定使用还有一定距离，需要大规模的应用才能进一步发挥更大的作用。同时，自动化检测设备需要进一步培养更多的新型专业性人才，特别是化学和信息化复合型人才^[6]。此外，因智能化检测设备处于萌芽发展阶段，国内外市场上很难购买到可专门用于自动检测设备的试剂及消耗品，故需要加大研发力度，开发专用的试剂耗材。

2 智慧海关实验室应用人工智能的预期成效

2.1 实验过程智慧化

2.1.1 样品测试全自动

人工智能的应用可实现实验室检测过程智慧化管理，全自动流水线式智能化检测设备的应用可以使实验室成为自动化“无灯车间”，检测人员大幅减少，一个技术人员可以管理多种检测设备，承担多个检测角色^[7]，实现24小时不间断地开展检测，提高工作效率，节省检测成本。

2.1.2 自动完成实验设计

基于历史数据和模式识别建立的算法和资源库，可自动设计检测技术路线，确定实验的最佳参数，减少实验参数设置所需的时间和精力，快速开发新的实验室方法，并可以在系统上模拟完成检测方法验证^[8]。

2.1.3 精准数据分析预测

通过人工智能模型可实现数据精准分析、判定和预测。在食品安全风险识别方面，可以分析和解读食品检测数据，促进新技术和方法的应用；收集和汇总行业内的研究成果，识别可能的食品安全风险，辅助食品安全研究，支持科学决策。在实验室内部管理方面，可以统计人员工作量、仪器使用率等，帮助实验室管理人员识别不同数据类型，对异常数据趋势进行分析预警，降低业务数据错漏风险，提高检测工作质量，防控业务风险。

2.2 资源管理智慧化

2.2.1 优化人员管理

人工智能可用于优化工作人员的调度，综合考虑工作人员的可用性、技能组合和工作量，进而制定更加有效的工作计划。

2.2.2 设备使用的优化

通过算法，根据检测任务中不同检测样品及项目，设计最佳使用路线，用于优化实验室设备的使用，以尽量减少等待时间和停机时间。

2.2.3 加强预测性维护

可以使用机器学习算法来预测设备何时可能出现故障，使实验室管理人员能够在故障发生之前进行预测性维护。

2.2.4 完善供应链管理

可用于优化供应链，预测对实验室用品的需求，减少缺货或库存过剩的风险，降低资金成本。

2.3 质量管理智慧化

2.3.1 质量控制实时预警

系统提供完整的质量管理模块，涵盖了标准品管理、文件管理、体系风险评估管理、人员管理、质量目标管理等管理模块，为实验室质量控制提供基础保障，及时识别管理过程中的异常数据，并提供实时预警^[9]。

2.3.2 流程合规性实时监控

人工智能可用于实时监测实验人员的检测行为，包括过程数据的合理性和规范性，以确保检测流程符合相关标准要求，减少过程不合规，以及潜在的数据造假风险。

2.3.3 在线标准品管理

按照实验室认可及资质认定等文件规定^[10]，实验室标准物品管理需要完整的溯源信息链，智慧化管理利用实验室系统与短信平台结合优化了标准物品管理流程，提高了实验室标准物的管理效率。

2.3.4 为管理者提供决策

人工智能可用于协助实验室管理人员做出数据驱动的决策，使用机器学习算法来预测不同决策的结果，并确定最佳管理方案。例如，在实验室多种业务量同时增加的情况下，需要新增人员与设备，以及试剂耗材等资源，可以通过人工智能计算出最佳匹配方式，使得成本最优、效率更高。

3 智慧海关实验室应用人工智能的发展方向

3.1 实现实验过程的碎片化与标准化

实验室人员、设备、耗材、检测方法和环境等资源要素庞杂，多个资源要素和复杂的工作过程会产生海量的过程数据和结果数据，这些数据往往为多结构化数据，还有一部分为非结构化数据，是实验室数字转型的难点。大量可被电脑识别、接受和实施，并被计算模型应用的碎片化与标准化数据，是实现实验室智慧化的前提和基础。

可识别、可编辑的实验数据将使测试过程数据化解读和构建在深度和广度上更上一层楼。结合自动化、机器人技术和人工智能的解决方案，自动化系统将拥有越来越精密的反馈环路，能够检测错误，并在无须用户干预的情况下进行实时纠正。样本追踪将从样本采集点开始，一直持续到数据分析，跟踪和整合用于分析同一样本的多个工作流程^[11]。

3.2 开放可靠的数据交换平台

实验室以数据和结果为导向，完整、全面、可访问且安全的实验室数据将使实验室实现真正的数字化转型。目前海关各类信息系统较多，笔者建议在智慧海关建设方案框架下，设计“无关软件品牌版本、无关设备种类品牌、无关业务流程模式”兼容开放的信息系统，为智慧海关大模型提供实验室海量过程数据和结果数据，发挥检测数据更大效能，实现海关对货物的精准检验监管。

目前，海关各业务系统之间因架构设置、应用场景、业务条线分割等实际情况，存在数据共享与交换不畅的问题。笔者建议，应秉承“原始数据不出域，数据可用不可见”的数据安全管理理念，在保障安全和业务数据融合的前提下，把各个孤立的应用系统整合起来，建立一个公共的数据交换平台。各个应用系统通过统一的接口与数据交换中心连接，通过数据交换中心进行数据交换与共享^[12]。就数据平台，笔者在数据层、服务层、通讯层和展现层等方面进行了初步的构想和展望，如图1所示。

3.3 应用新型智能化检测设备

检测设备智能化升级是实验室应用人工智能的集中体现，也是重要前提，互为因果。更加智能开放的接口，更多传感器的使用，更大规模的检测模组化与流程节点化等应用，将加速检测设备更新换代，颠覆现有的检测仪器设计与使用。随着实验室智能化检测设备的应用，检测工作流程将完全集成到实验室生态系统中，获得的实验过程的全景数据将变得简单快捷，使实验室工作人员能够专注于技术创新并获得更具有影响力的科研成果^[13]。

随着各类“软件即仪器”的设备大量出现，以及人工智能的推广应用，国产仪器设备将实现弯道超车。例如，以咖啡浓度测量仪为例，当用户将一滴咖啡滴到咖啡浓度仪上，通过二维视觉相机拍摄折光液面，并通过机器学习算法分析出全反射分界线，人工智能可以创造性地在棱镜表面增加微标定层并进行测量，在制造成本相对于传统方案大幅度降低的情况下，进一步提升测量的准确性和可靠性。

3.4 构建完善的标准体系

2020年8月，国家标准委等五部门联合印发《国家新一代人工智能标准体系建设指南》，推进了我国AI标准化工作进程。人工智能发展至今，在最新国际标准中，不仅涵盖了人工智能相关系统包括生成周期、系统功能、应用等介绍，还从生态系统角度对AI涉及的相关数据及支撑技术进行了明确界定。下一步，海关实验室智慧化应用标准将会越来越规范，并细分至各个子领域，为人工智能在实验领域的应用和推广提供标准支撑。

4 展望

随着目前人工智能技术的不断发展和普及，人工智能在实验室中的应用逐渐成为行业发展焦点^[14]，实验室管理系统数字化建设的不断发展，智能化、信息化管理成为实验室管理的发展趋势。实验室信息管理系统实现了对实验室的全面、规范、高效的管理^[15]。智慧海关实验室作为口岸通关的重要技术支撑部门，人工智能技术通过加速实验分析过程、优化检测方案、提高质量管理水平，必将在智慧海关建设和口岸快速通关方面发挥重要作用，促进外贸高质量发展。

参考文献

[1] 黄正一, 张彦彬, 苏飞雄, 等. 人工智能技术在海关应用的探讨[J].中国口岸科学技术, 2024, 6(1): 4-9.

[2] 徐祖哲. 网络条件下的实验室数据处理与应用[J]. 现代科学仪器, 2002, 19(2): 14-16.

[3] 黎智. 实验室信息化管理系统的应用与分析[J]. 黑龙江科技信息, 2015(15): 156.

[4] 应志春. LIMS技术的回顾和展望[J]. 现代科学仪器, 2002, 19(3): 4-9.

[5] 吴新松, 张金平, 裴伦鹏. 实验室信息管理系统国内外重点标准研究[J]. 信息技术与标准化, 2021(8): 67-72.

[6] 张明, 朱小军, 瞿朝成. 基于WEB的实验室信息管理系统的研究与实现[J]. 自动化与仪器仪表, 2014(1): 129-130.

[7] 林伟强. LIMS仪器接口技术研究[J]. 电脑编程技巧与维护, 2013(2): 4-5+9.

[8] 李佳. 基于Web的开放式实验室管理信息系统的设计与实现[J]. 福建电脑, 2016, 32(6): 33-34+158.

[9] 韩立业, 张佩文, 陈晓曼. 实验室信息管理系统人工智能化研究进展[J]. 电子质量, 2022(10): 17-20.

[10] 王艳洁, 于涛, 孙茜, 等. 应用LIMS软件管理实验室标准物质库[J]. 上海计量测试, 2017, 44(2): 59-61.

[11] 王文双, 杨雅君. 实验室信息管理系统发展综述[J]. 电子产品可靠性与环境试验, 2021, 39(S02): 60-63.