傅里叶变换红外光谱（Fourier-Transform Infrared Spectroscopy, FTIR）是化学分析的基石，但传统解析流程常面临效率瓶颈。“一张光谱图，三天解析期”是许多化学分析师的真实写照，尤其在面对复杂混合物或微量样品时，人工判读不仅耗时，还极度依赖专家经验。人工智能（AI）的出现，正将这一劳动密集型工作转变为高效的自动化流程。本文将深入探讨AI如何赋能FTIR图谱解析，追溯其发展历程，展示其在提升分析质量与灵敏度方面的具体方法，并通过真实案例揭示其应用价值，最后展望其面临的挑战与未来方向。这不只是一次技术升级，更是一场分析范式的演进。让我们一同探寻AI如何帮助我们更快速、更准确地“看见”分子世界。
AI在光谱解析领域的应用并非一蹴而就，其发展轨迹清晰地反映了人工智能技术本身的演进。从最初尝试将专家知识编码为固定规则，到如今能够自主学习、推理甚至生成数据的智能模型，AI的角色经历了从“辅助工具”到“智能伙伴”的深刻转变。这一历程不仅提升了分析效率，更拓展了光谱学研究的边界。
在AI应用的初期，大约上世纪80年代，研究者们尝试构建专家系统（Expert Systems）来辅助光谱解析。这些系统试图将资深光谱学家的知识和判断逻辑，转化为一系列“如果-那么”（if-then）的规则。例如，一个规则可能是“如果光谱在1750-1700 cm⁻¹范围内出现强吸收峰，则分子可能含有羰基”。EXSPEC等早期系统就是基于这种理念，通过与预设的规则库进行比对，来辅助化学家进行结构推断。早期专家系统本质上是将人类经验形式化，但在面对复杂或未知样品时，其固化的规则库往往显得力不从心。
随着计算能力的提升和大量光谱数据的积累，AI在FTIR分析中的应用重心逐渐从规则驱动转向数据驱动。深度学习（Deep Learning），特别是人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）和卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN），开始展现出强大的模式识别能力。与专家系统不同，这些模型不再依赖于预先定义的化学规则，而是直接从原始光谱数据中学习特征。深度学习模型通过自动学习光谱中的深层特征，摆脱了对人工规则的依赖，显著提升了分类与识别任务的准确性。
展望未来，AI-FTIR的发展将超越单一任务的优化，朝着更通用、更智能的系统化方向发展。基础模型和跨模态分析是这一趋势的两个核心驱动力。未来的AI-FTIR系统将是一个能够理解多源数据、执行复杂推理、并与人类专家协同工作的“智能分析平台”。
人工智能正深刻地重塑傅里叶变换红外光谱（FTIR）分析的边界。我们已经看到，这条技术演进之路从早期的规则专家系统，发展到能够自动学习特征的深度学习模型，再到如今具备推理能力的LLM驱动的智能体。AI不仅极大地提升了分析速度，更通过自动化特征提取、优化数据预处理和在少样本条件下的出色表现，显著提高了分析的质量、灵敏度和准确度。
从实验室中的有机官能团识别，到环境监测中的微塑料自动分类，再到工业现场的润滑油老化评估，AI-FTIR的应用实例已经证明了其解决真实世界复杂问题的强大能力。它正在将光谱分析从一门需要深厚经验的“手艺”，转变为一门更标准化、更高效的科学。
当然，前路依然充满挑战。高质量公共数据集的匮乏、模型决策过程的“黑箱”问题，是推广应用必须跨越的障碍。然而，未来同样充满希望。可解释性AI技术正在为模型建立信任，而能够进行跨模态分析的基础模型，则预示着一个更加智能和整合的光谱分析新时代的到来。
对于身处这一变革浪潮中的研究者和工程师而言，未来的工作重心应放在两个方面：一是积极参与构建和共享开放、高质量的光谱数据集，为整个领域的发展提供燃料；二是在应用中始终关注模型的可解释性，确保AI的强大能力始终在科学的框架内得到有效利用。通过人与机器的协同智慧，我们将能够更深入地探索分子世界的奥秘。
AI赋能FTIR图谱解析的历史与发展趋势
早期专家系统与规则引擎
深度学习与神经网络模型演进
基础模型与跨模态光谱智能分析
结论
