2025年11月13日，同方威视技术股份有限公司董事长、清华大学工程物理系首席研究员、国家杰青陈志强在深圳核博会核技术融合创新论坛发表《AI赋能与多维感知：X射线成像技术新发展》主旨报告。
报告围绕“AI赋能与多维感知”，介绍清华大学团队与同方威视等单位在X射线成像中的能谱、空间、时间维度提升及智能审图应用。核心结论是，通过高能能谱成像、在线三维CT、高速静态CT和AI识别技术，可以显著提升安检、工业检测和医疗成像中的物质分辨、空间解析、动态成像与自动判别能力。
关键点
1. 报告主题与研究范围（00:54）
陈志强介绍报告主题为“AI赋能与多维感知”，主要分享清华大学团队与产业化单位同方威视围绕X射线成像近期开展的工作，重点关注多维信息获取和人工智能赋能。
2. X射线成像的应用基础与传统短板（01:15）
X射线自1895年发现以来广泛应用于医疗、工业质量检测和安检领域。但传统成像面临能谱信息不足、二维透视导致空间重叠、静态成像难以适应快速动态过程，以及安检和工业检测中仍依赖人工判图等挑战。
3. 多维信息提升的总体思路（04:08）
报告提出围绕能谱信息、空间维度和时间维度开展技术提升，并结合人工智能增强X射线成像的智能化水平。具体方向包括高能射线的物质分辨、高速物流线上的三维CT，以及面向快速过程的超快成像。
4. 高能能谱成像实现物质分辨（04:52）
团队针对高能单能谱灰度图像难以区分安全品与毒品、爆炸物等问题，提出基于时空调制的多能谱成像方法和广义基函数物质分解模型，实现高能领域物质分类曲线解耦，将原子序数测量误差从约12.26%降低到0.68%。
5. 高能能谱成像的工程实现与案例（07:10）
团队通过射线源能谱整形装置和三明治结构积分型探测器实现多能谱信息获取，并首次在高能领域实现大型货物物质可分。应用案例包括荷兰海关从咖啡豆货物中识别1.3吨可卡因，以及悉尼海关在挖掘机部件中查获约400公斤毒品。
6. 在线物流三维CT解决空间混叠（09:13）
针对高速物流和跨境包裹查验中二维透视混叠的问题，团队提出射线源与探测器同源周展布的CT新模式，使CT壁厚减少约33%、重量减轻约40%，并结合多域深度神经网络重建方法，实现非标准轨迹下高清三维图像重建，中心分辨率达到1.6毫米。
7. 在线CT核心器件国产化与应用（11:29）
团队围绕低串扰光电二极管、高动态范围探测器、小体积一体化射线源等关键部件开展攻关，掌握核心器件和知识产权，解决进口依赖问题。该系统已实现在线行包快速三维高清成像，相关装备获得中国专利奖金奖，并在广州白云机场、云南临沧边境等场景查获象牙制品和毒品。
8. 高速静态CT突破时间分辨率瓶颈（13:14）
传统滑环旋转CT受机械应力限制，难以满足百毫秒乃至十毫秒级动态成像需求。团队发展基于分布式X射线光源的静态CT，通过电控扫描替代机械旋转，并围绕分布式射线源、重建理论和系统构型开展突破。
9. 静态CT的器件、算法与构型创新（16:34）
团队突破碳纳米管分布式直线型X射线源研制瓶颈，实现高电流、密集小焦点、长寿命光源，并提出对称几何CT傅里叶切片定理和可解释网络框架降低重建误差。同时发展模块化开放式源探成像、可控自适应出束和多束面并行扫描，使静态CT通过率达到每秒1.5米，为现有CT最高速度的三倍。
10. 静态CT在安检、工业和医疗中的拓展（20:47）
高速静态CT已用于在线包裹快速查验，并在海南、香港国际机场、瑞士、土耳其等场景部署。该技术还用于航天喉衬材料烧蚀过程、多相流场动态三维成像，以及胸肺床旁CT、口内三维成像和自由心率心脏冠脉静态CT研究。
11. 智能审图应对大规模物流查验（23:44）
面对每年约40亿件进出境包裹和人工查验难以适应的问题，海关总署、清华大学和同方威视联合开展智能审图攻关。X射线智能审图面临特征混淆、样本稀缺和端侧推理算力限制等难点。
12. AI识别技术与监管平台落地（25:52）
团队通过密度、原子系数和彩色纹理图像融合的特征耦合建模，以及适配不同硬件的模型剪枝和推理优化，实现对爆炸物、毒品、禁限品和涉税商品的机器识别。系统在中国海关批量应用，识别准确率达95%，单包裹识别时间低于0.97秒，并构建覆盖全国的三级智能监管平台。
13. 安全成效与国际应用（28:36）
相关装备和平台在两年内查获重大案件4700余起，包括手枪、成套枪支散件和大量子弹，并提升国门安全和通关效率。技术也在英法德等国家及94个“一带一路”国家应用，用于航空口岸、中欧班列沿线和重大活动安保。
14. 总结：AI推动X射线成像跨越发展（29:46）
报告总结认为，围绕能谱、空间和时间信息提升开展的工作增强了X射线成像探知未知信息的能力。随着AI发展，X射线成像将在安检、工业和医疗应用中继续实现跨越式发展。
时间线
00:00 - 主持人介绍报告嘉宾，随后陈志强致辞并引出报告主题。
01:15 - 报告从X射线成像的历史、应用和传统技术瓶颈切入，说明多维感知和AI赋能的必要性。
04:52 - 第一部分聚焦高能能谱成像，介绍从理论方法、工程实现到海关查毒案例的完整进展。
09:13 - 第二部分转向空间维度提升，说明在线物流CT为何需要轻量化三维成像，并介绍新型CT架构、算法、国产化器件和应用案例。
13:14 - 第三部分讨论时间维度提升，围绕高速静态CT讲解传统旋转CT限制、分布式光源、重建理论、开放式构型和多束面并行扫描。
20:47 - 报告展示静态CT在高速物流、口岸查验、工业动态过程和医疗成像中的应用拓展。
23:44 - 随后介绍智能审图技术，说明大规模包裹查验中的AI识别需求、技术难点、模型方法和海关部署效果。
27:30 - 报告进一步介绍高低能融合装备、全国三级智能监管平台、重大案件查获成果及海外应用。
29:46 - 最后总结多维信息与AI融合对X射线成像发展的推动作用，并表达继续交流合作的期待。
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AI赋能多维感知，X射线成像技术迈向智能化新阶段
同方威视技术股份有限公司董事长、清华大学工程物理系首席研究员、国家杰青陈志强在报告中围绕“AI赋能与多维感知”介绍了X射线成像技术的最新研究进展与产业化成果。报告以X射线成像在安检、工业检测、医疗诊断等领域的广泛应用为背景，指出传统成像长期面临能谱信息不足、空间维度缺失、时间分辨率受限以及人工判图依赖度高等问题。通过引入能谱、空间、时间等多维信息，并结合人工智能方法，X射线成像正在从单一灰度透视走向物质可分辨、结构可重建、动态可捕捉和目标可自动识别的新阶段。
自1895年伦琴发现X射线以来，辐射成像技术持续推动医疗、工业质量检测和安全检查的发展。但传统单能谱成像主要依赖灰度差异，难以区分密度相近但成分不同的物体；二维透视成像缺乏深度信息，物体重叠时容易遮挡违禁品；静态结构成像难以满足高速运动器官和工业动态过程的观测需求；在安检和工业检测中，大量图像仍需人工判读，效率和稳定性受限。因此，报告提出通过增加能谱信息实现物质识别，通过增加空间信息实现在线三维CT，通过增加时间信息实现高速动态成像，并通过AI提升图像重建、目标识别和自动审图能力。
在高能能谱成像方面，传统集装箱和大型货物检查多采用兆伏级单能谱灰度图像，面对毒品、爆炸物、安全品等灰度相近的物质时难以有效区分。针对过去认为兆伏级双能成像物质分辨能力有限的难题，团队提出基于时空调制的多能谱成像方法，将传统二维分类扩展到三维能谱空间，实现物质分类曲线解耦，并建立广义基函数物质分解模型和加权子集多能谱求解方法，降低了对特定先验模型的依赖。在工程上，团队通过源探协同能谱调制、积分型探测器以及特殊“三明治”架构获取多能谱信息，实现了兆伏级射线能谱成像装置落地，使原子序数测量误差降低至约0.68%，在全球首次实现高能领域大型货物检查中的有效物质可分性。相关系统已在荷兰、澳大利亚等海关场景中发挥作用，例如识别出伪装在咖啡豆货物中的约1.3吨可卡因，以及在挖掘机部件中查获约400公斤毒品。
在空间维度提升方面，跨境电商和物流包裹数量激增，对高速、高精度在线查验提出了更高要求，而传统医疗CT体积大、重量高，难以适应物流输送线的空间和承重条件。团队发明了射线源与探测器同圆周展布的新型CT成像模式，并通过“双星合一”结构压缩CT壁厚，在设备轻量化的同时保持甚至提升空间分辨率。算法上，团队构建超短弧“双星合一”微分反投影重建算子，提出多域深度神经网络CT重建方法，将AI引入投影域和图像域，实现非标准轨迹下高清三维图像重建，中间分辨率达到约1.6毫米。同时，低串扰光电二极管、高动态范围探测器、小体积一体化射线源等核心器件取得国产化突破，解决了CT关键部件依赖进口的瓶颈。薄壁大孔径能谱CT机检装备已在机场、边境快递等场景应用，成功查获伪装成糖果的象牙制品、藏匿于木质摆件中的毒品等违禁物。
在时间维度提升方面，传统CT依靠滑环机械旋转获取360度投影，速度最快约每秒4转，进一步提速将面临巨大的机械应力和可靠性挑战，难以满足安检、工业过程检测和心脏成像等对百毫秒甚至十毫秒级时间分辨率的需求。静态CT通过密集排布的分布式X射线光源获取多角度投影，以电控扫描替代机械旋转，从根本上突破了滑环速度限制。围绕分布式射线源，团队攻克了碳纳米管冷阴极光源纯度低、易倒伏、聚焦难、寿命不足等问题，首创五钛制备法，获得高纯度碳纳米管生产技术，实现米级长度、数百焦点密集排布的冷阴极射线源，并在国际上首次实现100毫安电流、4毫米间距密集排布的分布式碳纳米管光源，推出全球首个可商用的碳纳米管冷阴极直线型分布式射线源。
围绕静态CT的成像理论与系统架构，团队提出对称几何CT的傅里叶切片定理，证明特定静态CT结构具备精确重建能力，并开发可解释神经网络框架，将数学重建过程嵌入深度网络以降低重建误差。在系统设计上，团队突破传统闭合环形扫描模式，提出模块化开放式源探成像结构，可针对矩形、圆形、板状等不同对象进行适形扫描，并通过自适应出束技术围绕感兴趣区域实现低剂量、多尺度成像。多束面并行扫描架构进一步利用静态CT光源排布自由度，通过全链路同步控制提升采集频率，实现约每秒1.5米通过率，达到现有CT最高速度约三倍。该技术已在“双十一”等高速物流场景、海南和香港国际机场以及瑞士、土耳其等口岸和物流枢纽落地，推动高速在线安检模式升级。
静态CT的应用也正在从安检扩展到工业和医疗领域。在工业动态过程成像方面，团队与航天相关单位合作，对喉衬材料高速烧蚀过程开展十毫秒量级三维成像；与中科院过程所合作，实现多相流场动态过程的十毫秒量级CT成像。在医疗方向，开放式架构被用于胸肺床旁静态CT系统研发，并与牙科企业合作推进口内三维成像系统。面向心脏冠脉成像，团队在国家重大科研仪器专项支持下开展基于碳纳米管分布式射线源的心脏冠脉静态CT研究，目标是实现约14毫秒时间分辨率，支持自由心率下心脏和冠脉成像，有望改善房颤、不规律心跳等患者难以精准成像的问题，并形成四维心脏电影成像能力。
在AI智能审图方面，随着跨境电商和进出境包裹规模快速增长，人工查验难以满足高通量通关需求。海关总署、清华大学和同方威视联合开展智能审图专项攻关，重点解决违禁品伪装形态多样、枪支零部件拆散后与普通零件相似、真实样本稀缺以及端侧推理算力有限等难题。团队构建基于特征耦合建模的智能识别技术，融合密度、原子序数和彩色纹理图像，并通过真样本增广提升稀缺样本条件下的训练效果，同时采用模型剪枝和硬件适配，使算法能在不同芯片和硬件平台上高效运行。目前相关系统可识别爆炸物、毒品等约55类进险品和约3000种涉税商品，在中国海关批量应用中识别准确率达到约95%，单包裹识别时间低于约0.97秒。南京海关、苏州、无锡及机场口岸等场景已利用智能审图查获精神药品、电子烟具、保健品、禁止进境动漫制品和涉税商品等，AI判图正在减少对人工经验的依赖，提高查验效率和稳定性。
围绕国家口岸监管需求，同方威视和相关团队还形成了面向跨境电商小包裹、大型进出境货物等多场景的一装多能系统，开发出多种型号的大型机检装备，攻克模块化和整机组合式设计关键技术。通过与海关总署合作建设覆盖全国的三级智能监管平台，实现装备互联、数据互通和智能防御体系构建，使国门安全从单点防御升级为全国联动防御。目前，近千套CT机检装备和数百套大型货物机检装备已应用于海陆空口岸，覆盖大宗货物、小型包裹和跨境电商等多类进出境对象，并在两年内协助查获数千起重大案件，包括枪支、散件、子弹等违禁物品。相关设备和技术也已在英国、法国、德国等国家以及多个“一带一路”沿线国家落地，在瑞士苏黎世航空口岸、中欧班列沿线等场景投入应用，并为国内外重大活动安保提供技术支撑。
报告展示了X射线成像技术从单一成像走向多维感知和智能识别的系统性升级路径：能谱信息提升物质分辨能力，空间信息提升三维结构识别能力，时间信息提升动态过程观测能力，AI则在重建、识别和自动审图中发挥关键作用。随着人工智能与核技术应用进一步融合，X射线成像将在安检、工业、医疗等领域持续拓展，推动更加高效、智能和安全的检测体系建设。
