面向多场景应用的机器嗅觉系统

痛点问题：传统气敏材料在环境干扰下会出现信号漂移问题；传统调制技术导致传感器体积大、功耗高、集成度低；算法对混合气体微弱特征解析不足，制约多场景精准检测。

解决方案：构建材料-器件-算法协同创新体系，①材料端通过相变调控优化MoS₂电学特性，降低接触电阻并增强抗干扰能力；②器件端创建栅压调制FET阵列，以电压调控取代传统温控，实现微型化、低功耗与高灵敏度；③算法端设计多任务学习框架，融合混合注意力机制与深度网络，强化微弱特征提取与多气体并行解析能力。

竞争优势：技术层面实现三大突破，①相变材料提升稳定性；②栅压调制优化器件架构；③智能算法增强识别能力。商业层面具备低成本、高可靠和多场景适配优势。

市场应用前景：系统覆盖环境监测、食品药品安全、医疗健康、工业安全等领域。随着 AI 与物联网技术发展，高精度气体感知需求快速增长，在公共安全、智慧生活等场景形成广阔市场空间，适配多行业智能化升级需求。

知识产权情况：团队已在相关领域发表SCI/EI论文50余篇，已申请发明专利12项，构建了覆盖材料-器件-系统的知识产权保护体系。

应用案例：电网领域实现高压绝缘柜局部放电检测；烟草行业通过气味监控优化烟叶烘烤流程；医疗领域开发医废处置监控与伤口感染检测设备；食品行业嵌入生产线非接触检测果汁品质；环境安全领域实时监测甲醛、氧气等气体，提供多场景精准监测方案。

成果评价：机器嗅觉系统经专家鉴定，技术创新性强，实现多场景应用。在电网放电检测、医疗感染诊断等场景中，具备高精度检测、实时监测优势，如伤口感染检测正确率达 90%。成果融合产学研价值，获专业认可，展现显著产业化潜力，为多行业智能化监测提供核心技术支撑。