化学成像系统（Chemical Imaging Systems, CIS）在本报告中是指：以"像素级化学判别"为核心能力、能够在二维或三维空间上输出光谱—空间耦合信息的成套仪器系统与配套软件/工作流（含制样、采集、数据处理、可追溯管理）。其本质区别于仅提供形貌或亮度对比的传统成像，是在每个像素处获得具有分子或材料特征的光谱/质谱指纹，从而实现目标物的识别、定量与空间分布还原。该口径与权威机构对"化学成像"的共识一致：即对样品分子组成、结构与动力学的空间（必要时含时间）表征，强调"可视—可测—可判"的一体化能力。
据环洋市场咨询(Global Info Research)调研，按收入计，2024年全球化学成像系统收入大约570百万美元，预计2031年达到946百万美元，2025至2031期间，年复合增长率CAGR为6.1%。
本文纳入的四大主流技术分支为FT-IR 成像、拉曼成像、HSI（高光谱成像）与 MSI（质谱成像）；其中 FT-IR/拉曼属于振动光谱成像，HSI侧重宽谱反射/吸收信息的快速获取，MSI以 MALDI 等软电离手段在组织或材料表面直接读出大分子/代谢物等的空间分布。上述定义与边界依据美国国家科学院《Visualizing Chemistry》报告及近年高水平综述文献，强调"化学指纹 + 空间解析"的双重约束。
化学成像系统作为精准分析领域的核心工具，其发展动力源于多学科技术融合、政策支持以及应用场景拓展的共同推动。在技术层面，人工智能与机器学习的深度集成彻底革新了系统的数据处理能力，传统设备面临的海量图像分析瓶颈被打破，通过深度学习模型对光谱数据和图像的精准分割，能够快速识别目标物质的化学特性，大幅提升分析效率与准确性。新型传感器材料的研发则为系统性能升级提供了硬件支撑，量子级联探测器等组件的应用，显著增强了系统的灵敏度与动态响应范围，让细微的化学变化也能被清晰捕捉。
政策扶持为行业发展营造了良好环境，国家在新一代人工智能发展及制造业高质量发展等规划中，明确支持............. 原文转载：https://fashion.shaoqun.com/a/2573037.html
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