近红外光谱（NIRS）主要对应 O–H、C–H、N–H 等含氢基团振动的倍频和组合频吸收，通常覆盖 780～2500 nm 波段[1][2]。该技术具有分析速度快、样品前处理简单、可实现无损或微损检测、便于在线监测以及仪器易于小型化等优点，已成为振动光谱分析中重要的技术手段之一[3]。NIRS能够在较短时间内反映样品整体的化学组成和物理状态，因此已广泛应用于食品品质评价、农产品分级、药物分析、生物医学检测、过程分析和环境监测等领域[4][5]。该技术在快速定量、定性判别和在线质量控制中表现出明显优势[6][7]。然而，NIRS的吸收带通常较宽且重叠严重，谱图中往往同时包含化学组成、样品物理状态以及测量条件变化等多重信息，因而难以直接实现成分识别和定量解释[8][9]。对于实际复杂样品，粒径分布、表面散射、温度波动、水分状态、光程差异以及样品不均一性等因素，均可能引入基线漂移、散射干扰和非目标变异，从而增加有效化学信息提取的难度[10]。因此，NIRS分析通常需要借助化学计量学方法，对高维、共线、弱特征且受噪声影响显著的光谱数据进行预处理、压缩、筛选、建模与验证，从而从复杂谱图中提取与目标性质相关的稳定信息[11]。从主成分分析、偏最小二乘回归到机器学习和深度学习方法，化学计量学已成为NIRS研究与应用的重要方法基础[12][13]。
围绕NIRS信息提取中的上述问题，研究者已逐步形成较为系统的方法体系，主要包括光谱预处理、变量筛选、校正建模、校正转移或迁移学习、模型可解释性以及跨仪器泛化等内容[5][13]。这些方法共同构成了 NIRS 光谱分析流程的重要方法基础，并在提升模型精度、稳健性和应用适应性方面发挥了关键作用。然而，现有研究在很大程度上仍以既定任务条件下的建模优化为核心，对于近红外信息本身的机理解释、复杂样品空间异质性的表达，以及分析流程的高层次智能组织，仍有进一步拓展的空间。总体来看，NIRS智能分析的研究重点正在从单一任务中的性能提升，逐步扩展到机理理解、空间表达和流程智能化等更高层次问题。
NIRS研究近年来在4个方向上呈现出较为明显的拓展趋势。其一，以水光谱探针和水光谱组学为代表的研究路径提出，水在近红外区不仅是重要吸收组分，也能够敏感反映氢键网络、溶质-溶剂相互作用以及体系状态变化，因此可作为理解复杂体系近红外信号的重要切入点[14][15][16]。其二，高光谱成像将传统单点光谱采集扩展为空间与光谱同时获取的数据形式，使样品内部异质性、局部缺陷和组分分布得以同步表征，从而推动近红外分析由整体判别与定量进一步发展到空间分布识别和定位分析[17][18]。其三，大语言模型（LLMs）及其智能体框架开始进入光谱分析场景，在文献知识整合、谱图语义解释、建模流程组织和工具协同调用等方面显示出应用潜力，也为NIRS由单纯数据驱动向知识辅助分析拓展提供了参考[19][20]。其四，量子计算与量子启发式方法为 NIRS 前沿智能分析提供了新的方法补充。
本文围绕 NIRS 机理解析、空间-光谱融合与前沿智能分析方法的发展脉络，从四个相互关联的层面展开综述。首先，讨论水光谱探针及相关研究在近红外信息机理解析中的作用，分析以水为核心的信息响应模式如何提升复杂体系近红外谱图的物理化学解释能力；其次，讨论高光谱成像与空间-光谱融合分析的发展，分析近红外信息如何由单一光谱测量拓展到空间分布表征，从而提高对异质样品的识别、定位和定量能力；再次，讨论 LLMs 与光谱分析智能体的发展现状，分析其在知识组织、自动建模、结果解释和实验决策支持中的应用潜力及局限性；最后，讨论量子计算与量子启发式方法在谱图模拟、数据增强、高维特征映射、变量筛选和组合优化中的潜在价值。本文希望在 NIRS 信息提取基本问题的基础上，进一步梳理该领域在机理解析、空间-光谱融合和前沿智能分析方法方面的研究进展，为后续研究提供较为清晰的认识框架。
1 水光谱探针与近红外信息机理解析
水是生物体的主要组成部分，在各类生物与化学过程中均发挥关键作用[21]。水分子的氢键网络结构易受温度、溶质、pH 等环境因素扰动而发生改变，其结构变化可直接反映体系内分子相互作用、组分差异及生物大分子构象转变，是表征水溶液与复杂体系状态的重要依据[22]。近红外吸收信号主要源于含氢基团的倍频与合频振动，因此NIRS对水分子的O-H基团具有高灵敏度响应，能够捕捉不同氢键水结构的特征吸收信号，为解析水分子间相互作用提供重要支撑[15]。由于水的NIRS存在谱峰高度重叠、分辨率低、背景复杂等问题，难以直接区分不同氢键状态的水结构，必须借助化学计量学方法进行数据处理与信息提取[23]。以水作为“光谱探针”，可利用水结构对环境扰动的敏感响应，通过其光谱变化反映体系中溶质信息与分子作用机制[24]。为了从NIRS中解析水结构信息，提高光谱分辨率并提取细微光谱变化至关重要。借助小波变换（WT）等技术可显著提高光谱分辨率，从重叠谱带中提取不同氢键水结构的精细特征[25]。进一步结合多元统计算法挖掘高分辨光谱信息，能够建立水结构变化与分子间作用的内在关联，最终将水从传统背景介质转变为灵敏的内源性光谱探针[26][27][28]。
基于水光谱探针策略并结合高分辨化学计量学算法，可实现多体系中水结构与分子相互作用的精准解析。通过提取温度扰动下的NIRS信息，可有效分析小分子溶质与水之间的相互作用。在水–醇混合体系中，结合高阶主成分分析、平行因子分析及交替三线性分解等高维化学计量学算法，能够从温控NIRS中分离出水、醇及其分子团簇的特征信息，揭示温度与浓度对体系氢键网络的调控作用。在葡萄糖水溶液中，采用连续小波变换（CWT）与高斯拟合可识别S₀～S₄等不同氢键水结构，证实葡萄糖可促进水分子有序排列，提升氢键热稳定性[29]。在寡肽溶液中，通过独立成分分析可有效提取水与溶质的独立光谱信息，发现氨基酸侧链差异会引发不同的水合作用，其中赖氨酸五聚体以疏水水合为主，天冬氨酸五聚体以亲水水合为主，并显著影响水结构的稳定性[30]。水结构变化还可以用于表征蛋白质与温敏聚合物的聚集及相变过程。在卵清蛋白凝胶化过程中，结合CWT与二维相关光谱分析发现，双氢键S2水的变化与蛋白构象转变高度耦合，可作为监测蛋白质结构变化的有效探针[31]。在温敏聚合物的相分离过程中同样观察到类似规律，S2水随温度变化的响应与聚合物由线团态向胶束态的转变过程密切相关，表明该类水结构在稳定聚合物链构象及驱动聚集过程中发挥关键作用[32]。在限域环境中，利用NIRS分析水凝胶和反胶束体系中的水结构。在聚二甲基丙烯酰胺水凝胶中，可识别出自由水（S0）、单氢键水（S1）、双氢键水（S2）以及与凝胶骨架NH基团通过氢键结合的S₁NH水。其中S₁NH结构在吸水初期快速形成，在脱水后期才缓慢消失，是支撑水凝胶形状记忆与形状恢复功能的关键[33]。在双(2-乙基己基)琥珀酸酯磺酸钠/异辛烷反胶束体系中，桥连型水结构可连接蛋白质NH基团与反胶束内表面的S=O基团，显著提升牛血清白蛋白、人血清白蛋白、卵清蛋白等蛋白质的热稳定性[34]。上述分析高度依赖高分辨光谱信息的有效提取，因此光谱分辨率的提升是实现水结构精细解析的核心。WT是一种广泛应用于信号处理的技术，已被证明是一种增强解析信号分辨率的有效方法[25][35]，其发展经历了CWT[36]、离散小波变换（DWT）到小波包变换（WPT）的逐步升级[37][38]。CWT兼具平滑与近似求导功能，可有效增强光谱解析分辨率、分离重叠峰，已广泛用于水、醇、抗冻剂等体系的氢键特征解析。DWT通过多分辨率分解将信号拆分为高频细节与低频逼近组分，实现光谱去噪、基线校正与特征峰提取[37]。WPT作为DWT的进阶技术，可对高频与低频分量同步分解，获得比DWT更精细的频域信息，从而实现超高分辨率光谱解析。将WPT用于水-重水混合体系的NIRS分析，可成功区分不同氢键结合的OH和OD特征，识别HOH与HOD的微弱光谱差异，并进一步实现胺-水相互作用的精准表征，为复杂水溶液体系的结构解析提供了可靠方法[39]。
在涉及相变过程及极端环境调控的体系中，水结构的变化机制更为关键。以聚脯氨酸抗冻体系为研究对象，NIRS结合WPT与分子动力学模拟实现冰晶生长过程的原位监测与分子机制解析[39]。结果表明，高浓度聚脯氨酸可显著抑制冰晶生长，其抗冻活性与界面水的稳定存在密切相关。在高浓度条件下，聚脯氨酸与冰晶之间能够形成稳定的类冰界面水，该类水结构以三氢键和四氢键构型为主，主要分布在聚脯氨酸的疏水侧链与冰晶表面之间。分子动力学模拟进一步证实，稳定的界面水可介导聚脯氨酸在冰晶表面的吸附与结合，从而有效阻碍冰晶持续生长；而在低浓度下，界面水无法稳定存在，最终导致抗冻效果消失。该研究直接证实界面水结构是调控抗冻分子作用的关键，为理解低温抗冻机制和设计新型抗冻剂提供了重要实验与理论依据。在此基础上，进一步研究纯水结冰过程，通过CWT、主成分分析及移动窗口演化因子分析等方法，成功捕获结冰全过程的水结构动态演变信息[40]。研究发现，冰晶成核前会短暂出现扭曲四面体构型的过渡态结构；在冰晶生长阶段，冰–水界面处形成以三氢键和四氢键为主的界面水，且可在立方冰与六方冰结构间动态转化，作为连接液相与固相的桥梁促进冰晶生长。分子动力学模拟结果与光谱实验高度吻合，直观验证了界面水的结构特征与演化规律。综上所述，水作为光谱探针，为揭示离子、小分子及大分子的结构变化与分子间相互作用提供了独特视角，也为深入理解复杂体系的微观作用机制与动力学过程提供了重要支撑。
2 高光谱成像与空间-光谱融合分析
高光谱成像（HSI）是将成像技术与光谱技术深度融合的分析手段，能够在获取样品二维空间图像的同时，为每个像素点提供丰富的光谱信息，实现“图谱合一”的数据采集。在 NIRS 空间-光谱融合分析中，HSI技术通过同时利用图像的纹理、形态等空间结构信息和光谱的分子振动等化学组成信息，为复杂样品提供了非破坏、无接触的定性与定量分析优势，在食品品质检测、环境污染物监测和生物医学等领域具有重要意义[41][42][43]。然而，HSI在实际应用中仍面临多方面挑战。受仪器性能限制，空间分辨率与光谱分辨率之间存在权衡，高分辨率成像往往伴随着信噪比下降[17]。HSI数据具有高维、小样本、强相关的特点，容易导致信息冗余和模型过拟合。此外，图像与光谱信息的融合也构成重大挑战，挖掘两者之间的内在关联，是实现数据有效融合与准确分析的关键问题[44]。
人工智能技术的快速发展为高光谱成像数据分析提供了新的解决思路。传统化学计量学方法，如主成分分析和偏最小二乘回归，在处理线性关系及低维特征方面表现良好，但在面对复杂非线性体系时存在明显局限。相比之下，深度学习方法能够通过多层网络结构自动学习数据中的非线性特征，实现从原始数据到目标输出的端到端映射，显著提升建模能力[7][45]。在特征提取与分类识别方面，Liu等[46]针对高光谱成像中微塑料形状分类问题，系统比较了多种深度学习架构。该研究构建了卷积神经网络、残差网络和轻量化网络等模型，从原始高光谱图像中自动学习空间与光谱特征，实现对11042个环境微塑料样本九类形状的自动分类。其中，基于MobileNet的模型验证集上可达到0.93的准确率，显著优于传统神经网络模型，验证了卷积网络在高光谱图像分类中强大的特征提取与非线性识别能力。在光谱与图像重建任务中，深度学习同样展现出优势。例如，在高光谱拉曼成像的去噪和重建方面，有研究构建了深度学习框架，用于处理低信噪比的拉曼高光谱图像。通过训练包含数百万条光谱的深度网络，该方法在平均均方误差指标上较常用滤波方法提升约10倍，为高通量分子成像提供了高质量数据基础[47]。Engstrøm等[48]针对高光谱图像直接生成化学分布图的难题，提出了一种改进的U-Net端到端深度学习框架。该方法通过设计自定义损失函数，跳过传统像素分析的中间步骤，直接从原始HSI数据预测化学分布图，在复杂样品成像任务中显著提高了重建效率与结果的化学可解释性。针对光谱解混问题，Liu等[49]提出了一种基于自编码器的端到端解混模型。该模型由编码器与全连接重构层组成，通过引入重构损失与稀疏正则化，将混合光谱映射至低维潜在空间，并在解码阶段重建纯组分光谱。在模拟数据及多个高光谱数据集上的验证结果表明，该方法能够有效提取纯组分光谱，并在近红外漫反射HSI中识别出纸张下隐藏的手写信息，同时在拉曼及受激拉曼散射成像中实现脂质、蛋白质与核酸等生物分子的空间分布重建。相比传统非负矩阵分解或顶点成分分析方法，该模型无需预设成分数即可实现端到端解混，且潜变量具有明确化学意义，为复杂样品的空间-光谱融合分析和智能化建模提供了新思路。
在生物医学领域的活体器官识别任务中，高光谱技术结合深度学习也展现出了显著的应用潜力。Xie等[50]为了捕捉器官的局部结构和边界特征，提出了一种增强的双分支深度学习网络（EBGT）。该模型融合了图卷积网络（GCN）和Transformer架构，通过双分支结构分别捕捉高光谱图像的空间拓扑关系与长距离光谱依赖特征。同时，在模型中引入通道注意力与交叉注意力机制，对不同分支提取的特征进行自适应融合，从而提升分类性能。模型首先在公开的猪腹部高光谱器官识别数据集上进行了评估。结果表明，EBGT在整体分类精度及各类器官识别性能上均优于主流深度学习模型及单分支结构方法，尤其在器官边界模糊或光谱特征相似的情况下，仍能保持较高的识别准确率。为深入理解各分支的功能，研究采用梯度加权类激活映射对模型关注区域进行可视化。结果显示，GCN分支有效捕捉了目标像素周围的局部区域信息，而Transformer分支则更关注器官的边界特征。模型进一步在更具挑战性的活体斑马鱼高光谱成像数据上进行了测试，同样表现出良好的识别性能，并取得了优于传统方法的结果。EBGT不仅适用于离体解剖数据分析，在复杂背景条件下的活体成像中同样能够实现不同器官的有效区分，特别是在组织边界不清晰的情况下优势更为明显。该研究通过双分支结构实现了空间与光谱信息的协同建模，为复杂生物样品的高光谱分析提供了新的方法思路，并为高光谱成像在体内无损检测中的应用提供了重要参考。
为进一步提升模型在不同成像条件和生长阶段下的跨个体泛化能力，Xie等[51]提出了三重感知自适应网络TriAd。该网络由3个互补分支构成，GCN分支用于捕捉光谱结构依赖关系，二维卷积神经网络分支用于提取局部空间-光谱特征，DWT分支用于提取多尺度光谱成分。各分支中引入最大均值差异进行特征对齐，以减小由发育差异引起的个体间分布偏移。基于包含不同生长阶段斑马鱼器官的近红外漫反射高光谱数据集对模型进行了验证。t-SNE可视化显示，单一分支特征下部分器官像素存在重叠或分布松散，而三分支融合特征则实现了器官的清晰聚类，体现了分支互补优势。DWT分支通过提取高频光谱信息增强了对关键特征峰的区分能力。同时，引入Shapley 加性解释（SHAP）方法对模型进行可解释性分析，通过量化不同波段对预测结果的贡献，揭示了模型决策与潜在生物化学信息之间的关联，从而增强了模型的可解释性与可信度。综合性能评估表明，该方法在总体准确率与平均准确率方面均优于多种化学计量学迁移方法、对抗域适应方法及跨域深度学习模型，展现出良好的跨个体器官分类能力。
3 大语言模型与光谱分析智能体
近两年，LLMs在光谱分析中的应用明显增多，研究重点也由单次预测或结果解释，逐步转向结合知识检索、工具调用、代码执行和结果校验的流程化分析。已有研究表明，LLMs在光谱分析中的作用并不限于文本生成，还可体现在任务理解、外部知识调用和多步流程组织等方面。从现有文献看，相关工作大体可分为三类：一类是LLMs辅助的光谱分析，一类是LLMs直接处理结构化光谱序列，另一类则是以任务分解、知识检索和工具调用为核心的光谱分析智能体。三者的差别主要在于语言模型在分析流程中的角色不同，即是作为辅助接口、作为结构化序列建模工具，还是作为能够组织整套分析流程的智能体系统。
3.1 LLMs辅助的光谱分析
较早出现的一类工作属于LLMs辅助的光谱分析，其特点是分析流程仍由研究者预先设定，而语言模型主要承担自然语言交互、代码生成或结果解释等功能。Duponchel等[52]报道，研究者可通过自然语言与ChatGPT交互，由模型自动生成并执行Python代码，对激光诱导击穿光谱（LIBS）高光谱图像完成主成分分析、K-means聚类和非负矩阵分解等处理。Curtò等[53]则在X射线光电子能谱（XPS）研究中，先采用常规方法完成峰拟合，再调用GPT-3.5/4 Turbo对拟合参数进行解释，并将相关功能集成到ALBA同步辐射装置的TANGO控制系统中。这类工作的意义主要在于降低复杂谱学数据分析的使用门槛，并改善人机交互方式。但其任务分解、预处理流程和分析边界通常仍由研究者事先设定，因此更适合归入LLMs辅助分析，而非严格意义上的光谱分析智能体。
3.2 LLMs直接处理结构化光谱序列
另一类工作尝试让LLMs直接处理结构化的光谱输入。其基本思路是将谱图、特征带或高光谱序列转换为文本、表格或JSON等形式，再用于回归或分类任务。Liang等[19]报道了一种基于LLMs的废水UV-NIR光谱信息提取方法，将特征带和示例数据写入提示词，用于化学需氧量预测，结果表明语言模型在该任务中具有一定可行性。Zhu等[54]进一步将高光谱序列转换为JSON格式，并对Babbage-002模型进行微调，用于花生中黄曲霉毒素B1的像素级定量预测，作者报告其结果优于文中对比的一维和二维卷积神经网络模型。这类研究说明，LLMs并非只能处理自然语言，也可以参与结构化光谱序列的建模。但这类工作的创新主要集中在输入表示、提示设计或模型微调等方面，通常尚不具备自主检索知识、调用外部工具和执行多步反馈修正的能力，因此与完整意义上的光谱分析智能体仍存在明显差别。
3.3 面向完整流程的光谱分析智能体
与前述两类研究相比，近年出现的若干工作更接近面向完整分析流程的光谱分析智能体。此类系统的关键不在于是否使用LLMs作为预测器，而在于其是否能够围绕分析目标组织知识检索、任务分解、工具调用、代码执行和结果整合等多个环节。Yang等[55]报道的ChatExosome，将面向外泌体拉曼光谱的深度学习模型与检索增强生成结合，用于肝细胞癌诊断中的谱图识别和文献问答。Noh等[56]提出的IR-Agent则将红外结构解析任务拆分为多个专家代理，以模拟专家式红外分析过程。Xie等[57]提出的LUMIR进一步将结构化文献知识库、自动预处理、特征提取和预测建模整合为统一流程，可面向分类、回归和异常检测等任务开展红外光谱多任务分析。上述工作主要面向拉曼或红外光谱场景，并不直接属于NIRS研究，但其方法学路径已显示出光谱分析由单步预测向流程化、知识增强和多工具协同发展的趋势。
就NIRS而言，当前与LLMs直接相关的研究仍然较少，已有工作多数集中在语言模型处理近红外相关数据、辅助代码生成或参与局部建模等方面，而真正面向完整建模流程自动组织与执行的研究还不多见。在目前公开的相关工作中，Fu等[58]提出的SpeLL是较有代表性的研究。与将LLMs直接作为预测器的做法不同，SpeLL的重点不在于替代某一种具体化学计量学算法，而在于将NIRS分析中原本依赖人工完成的任务理解、方法选择、代码实现、流程执行和结果修正等环节纳入同一框架。该系统以自然语言指令为输入，通过双RAG架构调用代码知识和历史光谱数据资源，并进一步集成代码执行与Auto-Debug机制，从而具备从任务接收、知识调用、方案生成到执行反馈的连续处理能力。从应用过程看，SpeLL能够完成数据加载、光谱预处理、异常样本识别、特征波长选择和定量建模等多个步骤，体现出对近红外分析流程的整体组织能力。对于NIRS研究而言，这种工作模式的意义在于尝试将化学计量学知识、历史数据经验、代码执行能力和结果修正机制整合到同一分析系统中，从而推动近红外建模由人工逐步操作向流程化执行演进。
总体来看，现有光谱分析智能体研究已涉及近红外、红外、拉曼、LIBS和XPS等多类谱学场景，但不同谱种的发展并不均衡，其中近红外领域仍处于由LLMs辅助分析向流程化智能体过渡的阶段。未来评价NIRS智能体的价值，不应仅限于单一数据集上的回归或分类精度，还应综合考察其在预处理策略选择、模型迁移、跨仪器适配、异常诊断、结果解释、过程可追溯性和全流程可复现性等方面的支持能力。同时，还应关注LLMs在实际应用中可能带来的幻觉、错误调用和知识失配等问题。因此，NIRS智能体未来的发展重点，可能不在于替代某一种具体算法，而在于将分散的知识、工具和决策过程组织为稳定、可扩展且适用于实际场景的分析系统，并逐步与仪器软件、在线监测平台及实验流程管理系统衔接。
4 量子计算与量子启发式方法在 NIRS 智能化分析中的应用
量子计算及量子启发式方法也为 NIRS 智能化分析提供了新的前瞻方向。NIRS 谱带本质上与分子振动能级及其非谐性有关。对于多振动模式耦合、强非谐性或复杂分子相互作用体系，传统量子化学和振动光谱模拟往往面临较高计算成本。已有量子算法研究表明，量子计算可用于分子振动能级求解和振动结构计算，为振动光谱模拟提供新的计算框架[59][60]。这些研究虽然主要面向一般振动光谱、红外或拉曼问题，但对理解 NIRS 谱带来源、辅助谱带归属和构建物理约束模型具有潜在启发意义。
更直接地，已有研究开始探索在量子计算机上模拟近红外光谱，并将其作为增强化学检测模型训练数据的一部分。Loaiza 等[61]提出了一种面向 NIR 区域的量子算法框架，用于模拟近红外光谱并服务于化学检测模型训练，其目标是缓解实际 NIR 建模中大量实测训练样本获取困难的问题。该研究说明，量子计算在 NIRS 中的潜在价值并不局限于提高计算速度，还可能体现在谱图模拟、虚拟样本生成、训练数据扩增以及高风险或高成本样品检测场景中的模型构建。对于药物、农业、环境监测和医学传感等需要大量标定样本的应用领域，基于量子模拟的 NIR 数据增强可能为智能化建模提供新的数据来源。
在数据分析层面，量子机器学习和量子启发式算法也可能为 NIRS 高维特征处理提供新的方法思路。NIRS 和近红外高光谱成像数据通常具有变量维度高、波段强相关、有效特征稀疏和非线性关系复杂等特点。量子核方法、变分量子线路、量子神经网络以及量子启发式优化算法可用于非线性特征映射、分类判别、变量筛选和组合优化等任务[62][63]。特别是变量筛选本质上属于高维组合优化问题，量子启发式元启发算法和量子退火方法在特征子集选择中的探索，为 NIRS 波长筛选、特征组合优化和模型简化提供了可借鉴的技术路径。
对于近红外高光谱成像，量子或量子启发式方法的潜在价值还体现在空间-光谱联合特征学习方面。已有高光谱图像研究尝试将量子启发式表示引入光谱-空间特征提取，通过量子态表示、相位预测或类测量融合机制实现空间信息与光谱信息的动态融合[64]。也有研究探索利用量子退火辅助训练高光谱图像分割模型，并在像素级分割任务中获得与经典方法相当或更优的结果[65]。尽管这些研究多面向遥感高光谱数据，并非全部针对近红外实验室光谱或近红外成像场景，但其对高维空间-光谱数据处理、特征压缩和复杂优化问题具有方法学参考价值。
总体而言，量子计算及量子启发式方法为 NIRS 谱图模拟、数据增强、高维特征映射、变量筛选和复杂优化提供了新的前沿计算路径。但该方向目前仍处于早期探索阶段，其在真实 NIRS 数据、常规化学计量学流程和实际仪器系统中的适用性仍需进一步验证。
5 结论与展望
总体来看，NIRS 机理解析、空间-光谱融合与前沿智能分析方法的研究重点，正由传统的预处理、变量筛选和校正建模等分析流程优化，逐步拓展到信息机理解释、空间信息利用和流程智能化等更高层次问题。以水光谱探针和水光谱组学为代表的研究加深了对近红外信息来源及其物理化学意义的认识；高光谱成像推动了光谱信息与空间信息的联合利用，使近红外分析由整体判别和定量预测进一步发展到空间分布识别与定位表征；LLMs 及光谱分析智能体的引入，使光谱分析开始由单步建模向知识增强、流程组织和多工具协同的方向延伸；量子计算及量子启发式方法则为近红外谱图模拟、数据增强、高维特征映射和变量筛选提供了新的前瞻性算法支撑。尤其值得注意的是，这些进展的意义并不主要在于替代某一种具体算法，而在于推动 NIRS 分析在化学计量学基础上，逐步将机理理解、空间表达、前沿计算方法与流程智能化纳入统一框架。
但也应看到，当前 NIRS 机理解析与智能化分析总体上仍处于由单点模型应用向系统化分析过渡的阶段，其挑战不仅来自人工智能模型本身，也与近红外光谱的谱学特性密切相关。NIRS分辨率相对较低，许多光谱变化难以直接对应唯一的官能团、分子结构或化学成分。因此，LLMs 或智能体在进行谱图语义解释和谱带归属时，容易将模型中的统计相关性表述为确定性的化学归属，产生过度解释或错误归因。同时，NIRS 信号对粒径分布、表面散射、温度波动、水分状态、光程差异和样品不均一性等因素高度敏感，这些因素可能引入基线漂移、散射干扰和非目标变异。如果智能体仅依据交叉验证误差或预测准确率自动选择预处理、变量筛选和建模方案，就可能将物理状态差异误判为化学组成差异，影响模型解释的可靠性和跨场景应用的稳健性。此外，不同仪器、测量模式、样品批次和应用场景之间常存在分布偏移，单一数据集上的高精度并不能保证模型在跨仪器、跨批次或在线监测条件下仍然有效。因此，模型适用边界、校正转移、外部验证和不确定性评估应成为 NIRS 智能体设计与评价中的关键内容。
对于近红外高光谱成像而言，上述问题还会进一步复杂化。HSI 数据同时包含空间维和光谱维信息，具有高维、小样本、强相关和标注成本高等特点，并且空间分辨率、光谱分辨率和信噪比之间往往存在权衡。深度学习模型虽然能够自动提取空间-光谱特征，但在样本有限、类别边界模糊或背景干扰较强时，仍可能出现过拟合或错误关注区域。若 LLMs 参与 HSI 分析流程组织和结果解释，还需核查模型关注区域、重要波段、样品真实结构和化学意义之间是否一致，避免将图像边界、局部噪声或背景差异解释为具有明确化学含义的空间分布。因此，NIRS 和 HSI 场景中的智能化分析不能只关注算法精度，还必须关注谱学依据、样品状态、空间标注、模型可解释性和外部验证之间的一致性。
另一方面，LLMs 和光谱分析智能体虽然已显示出较强的流程整合潜力，但其知识来源可靠性、工具调用可核查性、错误传播控制能力和结果可追溯性仍是实际应用中的关键问题。尤其对于 NIRS 而言，目前真正面向完整建模流程、能够实现自动组织与执行的研究仍较少，部分成熟思路更多来自红外、拉曼、LIBS 和 XPS 等其他谱种，因此相关成果对近红外更多体现为方法学启发，而非已经形成成熟应用体系。未来评价 NIRS 智能体的价值，不应仅限于单一数据集上的回归或分类精度，还应综合考察其在预处理策略选择、异常样本识别、变量物理意义解释、跨仪器适配、模型迁移、结果核验和报告生成等方面的可靠性。
与 LLMs 和光谱分析智能体相比，量子计算及量子启发式方法在 NIRS 中的应用目前更偏向于前沿算法探索。其潜在价值主要体现在分子振动能级计算、近红外谱图模拟、虚拟样本生成、高维非线性特征映射、变量筛选和组合优化等方面，但距离常规近红外分析流程仍有明显距离。一方面，现有量子计算研究多处于理论验证、小规模数据实验或概念验证阶段，受量子硬件规模、噪声和退相干、经典光谱数据向量子态编码成本等因素限制，尚难直接支撑大规模复杂样品分析；另一方面，量子模型输出结果的谱学可解释性、与 PLS、SVM、深度学习等既有化学计量学流程的衔接，以及在真实 NIRS 数据中的外部验证仍有待加强。因此，短期内量子计算更适合作为 NIRS 谱图模拟、数据增强、高维特征映射、变量筛选和复杂优化问题的前瞻性补充工具，而非替代 PLS、SVM、深度学习或 LLMs 智能体的通用方案。
未来，NIRS 机理解析、空间-光谱融合与前沿智能分析方法值得重点推进的方向主要体现在以下几个方面。一是进一步加强机理导向研究，明确谱学信息、样品微观结构、样品物理状态与模型响应之间的对应关系，使近红外建模不仅“可用”，而且“可解释”。特别是在引入 LLMs 或智能体进行谱图解释时，应结合谱带归属知识、扰动实验、变量贡献分析和化学计量学验证结果，避免无依据的分子结构推断。二是建立更加规范的公共数据资源、样品状态记录、仪器参数记录、跨仪器与跨场景验证方案以及相对统一的评价标准，从而提高模型比较的公平性和研究结果的可复现性。三是推动高光谱成像、近红外分析与可解释建模的深度融合，在提高复杂异质样品识别、定位和定量能力的同时，加强对空间区域、特征波段和化学意义之间关系的核查。四是发展面向多任务、多场景和多工具协同的通用光谱分析智能体，在化学计量学规则和领域知识约束下，逐步实现任务理解、历史案例检索、预处理与建模调用、结果核验、不确定性评估以及报告生成等环节的稳定闭环。五是推进量子计算及量子启发式方法在 NIRS 中的应用探索，重点关注其在谱图模拟、数据增强、高维特征映射、变量筛选和复杂优化中的潜在作用，并加强其与化学计量学验证、模型可解释性和真实 NIRS 数据约束的结合。