□本报全媒体记者 马愿

3月9日清晨，武陟县龙源街道任徐店村第二卫生室医生李继昂走到村头田间，随手采摘了一把地垄边上的绿色植物，对记者说：“你瞧，叶子上裹着一层灰白色密茸毛，摸起来软乎乎的，闻起来带着点药味的清香，这就是茵陈。”

100公里外，位于郑州航空港区的河南省中医药科学院内，近红外光谱分析仪将茵陈“喂养”给一个数字生命。它没有鼻子，却在学习闻味；没有眼睛，却在学习辨药。

这是豫产豫药多模态神农本草大模型（以下简称“大模型”）的数据采集现场。“传统药材道地性的判断多依赖经验性描述，比如色、香、味、形等感官指标，缺乏统一、可量化的标准，导致模糊性突出。”河南省中医药科学院大数据与人工智能研究所中药材质量智能检测平台项目组负责人安青山介绍，这种模糊性在产业链中会形成一个个“信息孤岛”。

上游，好药材标准无法精准提供给种植端；中游，药材的优质优价、研发价值等难以体现；下游，临床医生无法确切知道手中的中药饮片疗效如何。

“我们构建这个大模型，正是要把模糊变为清晰，把‘信息孤岛’连成‘数字大陆’，用数智技术为道地药材建立一套数字化的身份证和质量链。”安青山说。

如何把“一看二闻三摸四尝”的经验，转化为机器可读的量化参数？“我们的技术核心是‘视觉特征+指纹图谱+DNA条形码’的多模态融合架构，实现中药材的真伪优劣无损、快速鉴别。”该大模型技术人员夏明龙介绍。

实验室内，夏明龙正在给大模型“投喂”数据。他需要把每味药材的数千张照片输入模型，实现药草画像的精确勾勒，并给药材标注上性状、功能主治、主要产区等主要信息。

不过，这是大模型的“学前教育”，更复杂的“喂养”在高光谱实验中。药材被放入高光谱分析系统，超高像素工业相机扫描表面纹理，高光谱相机捕捉“光谱指纹”——这些肉眼不可见的波段，记录着药材化学成分，形成可视化数据图谱，形成每一味药材的数字标本，完成“知识迁移”。

目前，依托前期大量数据的采集与“喂养”，大模型已取得阶段性成果。打开手机“神农识本草”小程序，一键扫描，即可识别中药材的产区、性状等信息，涵盖中华药典中的616种药材和饮片。另外，相关研究成果已在省内中医院试用，工作人员通过手持设备扫描即可快速了解药材品质。

当下，千年本草迎来数字重生。让质量管控随手可得，构建豫药数字标准，参与高层级标准制定……以AI技术破解中药标准化、现代化难题，一个覆盖“药材好、标准高、控制精、药才好”的现代中药质量智能管控体系正在形成。