Zhang Boli's team and Yangzijiang Pharmaceutical release a large AI model for testing Chinese medicinal herbs

10月16日，江西樟树岐黄小镇会展中心，一颗颗栀子被送进检测设备，自动上料设备将其送入舱内，工业视觉系统扫描外观，X光透视内部，高光谱分析成分——几十秒后，一份数字化的“体检报告”生成。

当日，第五十七届全国药材药品交易会在樟树开幕，由中国工程院院士张伯礼团队与扬子江药业集团协同研发的AI（人工智能）中药材检测大模型正式发布，搭载该技术的智能检测设备同步亮相。

中药材品质判定长期依赖药工“眼观、手摸、鼻闻、口尝”，感官描述缺乏统一量化指标，不同师傅、不同批次判断常有差异。而且人工看货耗时长，实验室理化检测前处理复杂、等待时间以小时甚至天计算，而药材交易却是批量、多批次、高频次的现场作业，人工看货影响工作效率。

中药材品种多、来源广，真伪难分、优劣难辨，叠加流通链条长、全程溯源难等问题，标准化建设不够和高级别循证证据不足仍是问题，“标准不少、用得不多”的现象普遍存在。

这套智能检测设备以专属多模态AI大模型为主导，融合工业视觉、高光谱分析和X光穿透成像三大技术。工业视觉识别形态、色泽和纹理，辅助发现外观异常及表面异物；高光谱分析为成分含量估测、品质分级和真伪鉴别提供参考；X光透视内部，识别空洞、虫蛀等结构异常。3类信号一并交给大模型，大模型“阅读”大量合格与掺伪样本，可综合判断中药材优劣。

设备进行单样检测只需几十秒，无需复杂制样。药材到货，取样入舱即出结果——入库质检据此判断有无掺伪、变质，不合格当场拒收，不必空等；产线上随机抽样，混入伪品、出现霉变及时预警，避免整批报废；交易市场收药当场测，买卖双方同步看到结果，减少“凭经验看货”带来的纠纷。

天津现代创新中药科技有限公司高级经理刘长青介绍，该设备综合检测准确率可达90%以上，已完成50余种常用中药材建模，覆盖栀子、人参、当归、红参、黄芪等易掺伪的大宗品种。

刘长青介绍，AI检测不替代法定检验和专业人员判断。它把老药工摸其质、拈其重、观其形、尝其味、嗅其气的本领，沉淀为可调用、可追溯的数据资产：检测中的图片、光谱、判定结果自动保存，形成药材从收买到进厂的电子档案，既能做来料台账、质量复盘，也可对接监管溯源平台。更重要的是，AI检测把“颜色、质地、外观优劣”转化为可量化指标，助力道地药材数字化标准落地。

与此同时，农药残留、重金属微量化学成分，仅靠视觉加高光谱难以精准定量，团队正研究多技术融合方案以实现突破。此外，设备未来将迭代便携版本，下沉到产地和市场。