[报告]从“看图”到“产生数据”：AI for Science 时代的 SEM 自动化工作流
报告时间: 2026-06-23 08:00
第十二届电子显微学网络会议（iCEM 2026）
2026年06月23日 01:00
张传杰
复纳科学仪器（上海）有限公司
张传杰，长期从事扫描电镜及科学仪器领域的应用，开发与解决方案工作，重点关注 SEM 自动化、高通量检测、颗粒分析及锂电池洁净度等应用场景。近年来持续探索自动化扫描、图像识别、数据分析与标准化输出在飞纳电镜中的落地实践，关注 AI for Science 背景下科学仪器从“观察工具”向“高质量数据生产平台”的转变。
近年来，AI for Science 正在推动科学研究从“经验驱动”走向“数据驱动”和“自动化驱动”。但无论模型多先进，真正决定 AI 能否用于科学发现的，仍然是底层实验数据的质量、规模与一致性。对于扫描电镜而言，未来的价值不只是获得一张高分辨率图像，而是能否稳定、批量、标准化地产生可分析、可追溯、可复用的数据。本报告将从 SEM 自动化工作流出发，探讨飞纳电镜如何通过批量成像、自动分析与标准化输出，将传统电镜检测升级为面向 AI for Science 的高质量数据生产流程。
复纳科学仪器（上海）有限公司
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