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。