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售后服务上门服务电话，智能分配单据：AI助力破解叶绿素“荧光密码” 中国团队研发仪器让植物“开口说话”

　　北京6月22日电 (记者 孙自法)植物特别是农作物的叶绿素荧光探测，是人们知悉其光合作用生理健康状态的重要技术手段，如何研发出先进高效、简便灵巧的叶绿素荧光检测利器，也是叶绿素荧光现象发现近两百年来，学术界、产业界孜孜以求的目标。

　　破解“荧光密码”让植物“说话”

　　记者6月22日从江南大学自动化与智能科学学院郭亚教授团队了解到，在20多年持续深耕叶绿素荧光测试技术与设备研发的基础上，该团队最新结合人工智能(AI)技术，开发出具备从复杂信号中解析深层信息能力的深度学习模型，助力破解叶绿素“荧光密码”，实现让植物“开口说话”，成功研发覆盖实验室与野外多场景的叶绿素荧光科研仪器矩阵。

　　郭亚介绍说，1834年，叶绿素荧光现象首次被人类观察到，此后近两个世纪，科学家们一直试图通过解读叶片发出的“荧光密码”，洞察植物的光合生理状态。这一技术也因此成为植物生理研究、农业育种、环境胁迫检测等领域不可或缺的无损检测手段。

　　研究团队及基于其科研成果孵化的企业绿视芯科技(无锡)有限公司合作，推进叶绿素荧光测试仪器产业化，他们从扎实掌握传统测试协议到率先开创宽带激励与AI分析的新范式，联合研发的系列高性能叶绿素荧光检测仪器已实现量产，并形成覆盖实验室与野外多场景的科研仪器矩阵。

研发覆盖实验室与野外多场景的科研仪器矩阵及原理示意图。郭亚团队 供图

　　其中，手持式叶绿素荧光仪适合实验室与野外便携作业；无线传感器网络版支持多节点同步测量，为光合生理与环境胁迫分析提供更高质量的实验依据；微型传感器可与移动终端协同，适用于日常便携检测；叶绿素荧光成像系统则将荧光信号转化为空间可视化图像，精准捕捉植物叶绿素荧光的空间异质性。

　　微型叶绿素荧光传感器的研发，还将叶绿素荧光技术进一步推向日常应用场景，其体积小巧、成本低廉、通讯方式灵活，既能与智能手机协同工作，也能轻松集成至农业物联网基础设施，为叶绿素荧光技术应用于日常果蔬质量检测及规模化农业信息感知提供基础支撑。

　　契合AI技术发展服务全球

　　植物“喜怒哀乐”的关键性生理信息，隐藏在叶片发出的荧光信号中，借助机器学习技术，叶绿素荧光检测仪器如同精通植物语言的翻译官，可以让科研人员与植物“对话”，实现对植物光合生理信号的精准解读，这对现代作物育种、精准农业生产及生态环境检测具有重要价值。

　　郭亚称，研究团队给仪器配备了“全频麦克风”和“智能大脑”，这相当于用丰富的语言和植物进行“深度交流”，可以捕捉含有更丰富生理信息的荧光信号，还能为后续的AI智能分析提供了高质量的数据基础。

　　在多场景叶绿素荧光检测仪器矩阵基础上，研究团队进一步集成推出的“植物逆境生长控制箱”，作为大型定制化科研装备，这一平台可为植物生理、抗逆育种和环境生态研究提供可控实验环境，在箱体内加速选育抗逆、高产等优质品种，并能根据需求灵活设定适宜环境参数，开展作物生长优化策略研究，以及模拟全球变暖背景下植物群落的响应机制。

研发的“植物逆境生长控制箱”内部展示。郭亚团队 供图

　　郭亚表示，从叶绿素荧光手持式仪器、无线传感器网络系统、微型传感器、成像设备到可编程生长控制箱，中国自主研发叶绿素荧光技术正构建起“检测-联网-调控”闭环。

　　同时，具有宽带激励功能的系列叶绿素荧光仪，与AI技术的发展趋势高度契合，配合机器学习与深度学习模型，有望开辟一条全新的叶绿素荧光数据分析范式，进而为全球植物科学家、农业从业者及食品质量检测机构提供更强大、更智能的测试工具，推动叶绿素荧光技术在全世界更广泛应用。(完)

本月行业报告更新重大研究成果AI助力破解叶绿素“荧光密码” 中国团队研发仪器让植物“开口说话”

　　北京6月22日电 (记者 孙自法)植物特别是农作物的叶绿素荧光探测，是人们知悉其光合作用生理健康状态的重要技术手段，如何研发出先进高效、简便灵巧的叶绿素荧光检测利器，也是叶绿素荧光现象发现近两百年来，学术界、产业界孜孜以求的目标。

　　破解“荧光密码”让植物“说话”

　　记者6月22日从江南大学自动化与智能科学学院郭亚教授团队了解到，在20多年持续深耕叶绿素荧光测试技术与设备研发的基础上，该团队最新结合人工智能(AI)技术，开发出具备从复杂信号中解析深层信息能力的深度学习模型，助力破解叶绿素“荧光密码”，实现让植物“开口说话”，成功研发覆盖实验室与野外多场景的叶绿素荧光科研仪器矩阵。

　　郭亚介绍说，1834年，叶绿素荧光现象首次被人类观察到，此后近两个世纪，科学家们一直试图通过解读叶片发出的“荧光密码”，洞察植物的光合生理状态。这一技术也因此成为植物生理研究、农业育种、环境胁迫检测等领域不可或缺的无损检测手段。

　　研究团队及基于其科研成果孵化的企业绿视芯科技(无锡)有限公司合作，推进叶绿素荧光测试仪器产业化，他们从扎实掌握传统测试协议到率先开创宽带激励与AI分析的新范式，联合研发的系列高性能叶绿素荧光检测仪器已实现量产，并形成覆盖实验室与野外多场景的科研仪器矩阵。

研发覆盖实验室与野外多场景的科研仪器矩阵及原理示意图。郭亚团队 供图

　　其中，手持式叶绿素荧光仪适合实验室与野外便携作业；无线传感器网络版支持多节点同步测量，为光合生理与环境胁迫分析提供更高质量的实验依据；微型传感器可与移动终端协同，适用于日常便携检测；叶绿素荧光成像系统则将荧光信号转化为空间可视化图像，精准捕捉植物叶绿素荧光的空间异质性。

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　　郭亚称，研究团队给仪器配备了“全频麦克风”和“智能大脑”，这相当于用丰富的语言和植物进行“深度交流”，可以捕捉含有更丰富生理信息的荧光信号，还能为后续的AI智能分析提供了高质量的数据基础。

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研发的“植物逆境生长控制箱”内部展示。郭亚团队 供图

　　郭亚表示，从叶绿素荧光手持式仪器、无线传感器网络系统、微型传感器、成像设备到可编程生长控制箱，中国自主研发叶绿素荧光技术正构建起“检测-联网-调控”闭环。

　　同时，具有宽带激励功能的系列叶绿素荧光仪，与AI技术的发展趋势高度契合，配合机器学习与深度学习模型，有望开辟一条全新的叶绿素荧光数据分析范式，进而为全球植物科学家、农业从业者及食品质量检测机构提供更强大、更智能的测试工具，推动叶绿素荧光技术在全世界更广泛应用。(完)

睡眠是人类恢复精神和体力的重要途径，无论是主动失眠还是被动失眠，生物节律都会被打乱。故睡眠问题可能影响慢性病的进展，而慢性病也可能导致睡眠障碍。

一、慢性病与睡眠的互相影响

常见慢性病与睡眠障碍的关联

高血压、糖尿病、心血管疾病、甲状腺功能异常、睡眠呼吸暂停综合征等慢性病，常伴随睡眠问题，如失眠、睡眠呼吸暂停、多梦易醒等。

例如，糖尿病患者因血糖波动、神经病变等，易出现睡眠质量下降；睡眠呼吸暂停综合征患者夜间反复缺氧，会影响睡眠结构和深度。

睡眠不足或过长恐增加慢性病风险

睡眠时间过短（＜6小时）或过长（＞9小时），与高血压、糖尿病、心血管疾病、肥胖、认知功能下降等慢性病风险上升相关。

长期睡眠不足会激活交感神经系统，导致血压升高、胰岛素抵抗，增加代谢性疾病风险。

睡眠过长可能与身体代谢减缓、炎症反应增强有关。

睡眠质量与慢性病控制

良好睡眠有助于身体修复、调节内分泌和免疫系统，利于慢性病管理。

反之，睡眠障碍可能加重病情，形成恶性循环。例如，失眠患者血压、血糖控制难度增加，心血管疾病风险上升。

二、改善睡眠的建议

生活习惯调整

固定作息时间，每天同一时间上床睡觉和起床，避免熬夜和白天过长时间午睡。睡前避免咖啡、茶、酒精，晚餐不宜过饱或食用辛辣、油腻食物。睡前1小时减少电子设备使用，可通过阅读、听轻音乐、泡热水澡等方式放松。

睡眠环境优化

保持卧室安静、黑暗、温度适宜（18-22℃），使用遮光窗帘、耳塞、舒适的床垫和枕头。若存在睡眠呼吸暂停，可尝试侧卧位睡眠，必要时使用呼吸机辅助呼吸。

心理调节与运动

通过冥想、深呼吸、瑜伽等帮助缓解压力和焦虑。适度运动（如散步、慢跑、游泳），但避免睡前剧烈运动。

何时需要就医

若睡眠问题持续存在，严重影响生活质量和慢性病控制，需及时就医，明确病因并制定个性化治疗方案。

温馨提示：

睡眠是健康的重要基石，慢性病患者更需重视睡眠管理。保持良好睡眠习惯，积极治疗睡眠问题，有助于提高生活质量和慢性病控制效果。

（注：内容仅作为参考，不具备诊断性，如有不适，请及时就医。）王怡萱(EN097)

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