一株中药材放入检测设备，经过工业视觉扫描外观、X光透视内部、高光谱分析成分等流程，几十秒后即可生成一份详细的数字化体检报告。

标准化检测如何打破经验壁垒？

在传承千年的樟树药材市场，"药不到樟树不齐，药不过樟树不灵"的口碑源于一代代老药工的经验积累。但这种依赖手感的传统方式难以实现规模化和标准化。

10月16日，张伯礼院士团队与扬子江药业集团联合研发的中药材AI检测大模型正式发布。这一技术突破了传统经验判断的局限，通过工业视觉、高光谱分析和X光穿透成像等手段，实现了药材品质的无损检测。

据参与研发的技术人员介绍，这套设备可以识别霉变、虫蛀等表面问题，发现内部空洞或黑心，并进行成分分析。检测结果不仅可以实时保存，还能实现全程追溯。

AI技术能否重构行业信任体系？

AI检测系统的核心在于其专属多模态大模型。该系统以超过90%的准确率实现了对药材品质的有效判断，同时将传统药工的经验转化为可量化的数据标准。

专家指出，这种数字化转型不仅解决了标准化难题，还为中医药产业质量管控提供了新思路。通过建立完整的检测、仓储、物流和溯源体系，能够从源头上保障药材质量。

未来，随着AI技术在药材交易中的深入应用，"闭着眼睛买好药"的目标有望逐步实现。

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