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8月14日，国仪量子正式发布AI-NMR智能解谱平台SpinMind。该平台将结构验证、谱图解析与NMR文献查询整合至统一分析流程，为小分子纯化合物的结构确证提供更加高效、便于复核的解决方案。

在合成化学、药物研发和材料科学领域，核磁共振（NMR）是分子结构确证的重要手段。然而，从原始数据处理、信号归属到结构判断和文献核对，完整的解谱过程往往耗时较长，并高度依赖研究人员的专业经验。随着高通量合成和快速研发的发展，如何兼顾解谱效率、严谨性与可复核性，成为科研人员普遍关注的问题。

SpinMind将实测谱图、预测谱图、分子结构、峰表数据和文献记录集中在同一界面，让AI参与谱图处理、信号归属、候选结构生成与校验，同时支持研究人员进行编辑和复核。平台并非简单地“上传谱图、输出结果”，而是将AI融入专业NMR解谱流程，使每一步分析有据可查、最终结论可以追溯。

三大核心功能 串联完整解谱链路

围绕NMR解谱的典型科研场景，SpinMind将高频解析任务整合为三个彼此衔接的功能模块，构成一条可核对、可复核、可追溯的专业解谱工作链。

01结构验证快速确认目标产物

对有机合成用户来说，NMR检测通常不是从零推导结构，而是快速确认合成产物是否匹配预期结构。传统人工核验需要逐峰比对化学位移与积分，过程繁琐且易遗漏细节。

SpinMind 「结构验证」功能针对这一场景量身打造。

用户上传¹H / ¹³C NMR数据后，可通过CAS号、化合物名称、SMILES式、分子式或内置结构编辑器输入目标分子。平台支持对原始FID文件进行基线、相位校正等预处理，再从化学位移、¹H/¹³C计数、峰归属等多维度自动交叉核对，清晰标注支持证据与待复核位点，一键生成标准化结构验证报告。

无需人工逐峰比对，实测谱图即可为预期结构提供逐项佐证，大幅缩短产物确证周期。

02谱图解析：从Top5候选到最优结论

面对未知单一化合物的结构解析，传统方式依赖研究人员凭借经验推导候选结构，再逐一验证，过程耗时且对经验门槛要求极高。

SpinMind 「谱图解析」功能基于大规模NMR谱图-分子结构配对数据训练的专用结构生成模型与候选校验模型，用户上传¹H / ¹³C NMR谱图后，可补充分子式、允许元素、样品来源等先验约束，平台将在30s内智能生成并排序Top5候选结构。

候选生成并非解谱终点。SpinMind会对top5候选结构进行一致性校验，量化评估每个候选对实验信号的解释程度，最终输出与实验数据匹配度最高的解析结论与完整报告。

性能表现

SpinMind在420条真实实验谱上进行测试：每条样本都提供分子式、¹H与¹³C NMR峰表，溶剂为CDCl₃，且分子未出现在模型的训练集与验证集中。400Da以下的295条样本上，SpinMind top-1命中率达到85.1%、top-5达到92.5%，而通用大模型基线仅为41.7%。在样本量29,268的模型测试集上（同为400Da以下），top-1命中率为74.4%、top-5为85.1%。

03文献查询

文献中相关化合物的NMR化学位移、实验条件与谱图记录，是结构判断的重要佐证依据。传统方式需要跨数据库检索、手动比对数据，效率低下且覆盖范围有限。

SpinMind内置文献谱库，支持一键检索相关化合物的文献NMR记录，快速调取化学位移数据、实验条件与文献来源，为结构结论提供双重支撑。

四大设计亮点 深度贴合专业解谱工作流

真实的NMR解谱，从来不是 “上传谱图 - 输出结果” 的单向黑盒，而是由任务判断、谱图识别、信号归属、结构核对、文献佐证、报告复核组成的严谨专业流程。SpinMind深度复刻这套科研逻辑，让AI服务于解谱流程，而非替代专业判断。

01谱图 · 结构 · 峰表可视化编辑

化合物结构、实测谱图、预测谱图与峰表数据集成于同一分析界面，实现谱峰与原子位点的双向高亮联动 — 点击谱峰自动对应分子结构位点，选中原子同步高亮对应谱峰信号。

研究人员无需在结构图、谱图与峰表间反复切换匹配，直观完成信号核对与归属验证，还原人工解谱时多维度信息交叉验证的思考习惯。

02支持多重峰编辑复核

自动解析结果易受谱图基线、杂峰干扰等因素影响，往往需要结合专业经验做细节修正。平台开放多重峰拆分、积分修正、峰型调整、杂质标记、候选状态调整等全维度编辑权限，用户可在自动解析基础上，基于专业判断手动修正谱峰信息。

多重峰编辑模块的寻峰、积分、峰间距计算等核心操作逻辑，与主流商品化核磁软件保持高度一致，无需重新学习适配，科研人员可沿用原有操作习惯快速上手。调整完成后，系统自动重新执行结构校验与结论推导，同步更新解析结果与报告，兼顾解谱效率与专业严谨性。

03标准化解析报告, 支持一键导出

无论是结构验证还是谱图解析，SpinMind在输出最终结论的同时，均自动生成符合谱学专业规范的标准化解析报告，省去人工整理峰表、梳理推导逻辑的重复工作。

报告严格遵循专业解谱逻辑展开：从不饱和度计算、特征官能团识别等整体性质判断切入，再以表格化形式呈现逐峰、逐原子的精准信号指认。每一项结构推导都对应明确的化学位移、峰型、积分值、峰归属与文献记录依据，完整保留推理链路，结论可追溯、可复核。

报告支持Word、PDF双格式下载，可直接用于实验记录归档、课题数据复盘或论文补充材料，无需二次排版整理。

04数据按项目分类管理

多课题并行、样品批量测试的科研场景下，零散的解谱记录往往难以系统整理，复盘查找耗时费力。

SpinMind支持对解析数据进行分类归档，可自定义修改任务命名，以区分不同样品与实验批次，适配课题组日常科研管理习惯，方便实验数据复盘、结果比对与复用。

真实科研场景实测 助力实用性提升

中国科学院自主研制科学仪器应用示范中心，承担着国产科学仪器实测检验和应用验证工作，为产品优化提供真实场景反馈。

针对SpinMind智能解谱平台，中心王雨松老师团队从独立用户视角，将平台用于日常科研场景并开展持续测试。结合一线NMR解谱经验，团队围绕解析报告、峰型识别、多重峰解析精度及操作交互提出改进建议，为平台功能完善和实际应用能力提升提供了重要参考。

同时，中国科学技术大学汪义丰教授课题组提供的实测NMR数据，为SpinMind的模型测试提供了专业支持。

当前版本适用范围

本次首发版本聚焦小分子纯化合物的核心解谱场景，具体适配边界与支持能力如下：

支持的数据格式：完整实验文件夹、.fid、.jdf、.dx、.jdx、.jcamp、CAS格式NMR文本等多种主流NMR数据格式

解析对象：仅支持单一化合物的结构验证与谱图解析。化合物的元素组成限于 C、H、O、N、P、S、F、Cl、Br、I 和 B；现阶段暂不考虑立体化学效应

支持谱图：¹H、¹³C NMR数据

支持溶剂：CDCl₃

下一步持续扩展

提升¹⁹F NMR数据分析准确率

支持DEPT等谱图分析

接入二维NMR谱图分析

随着更多核种与实验类型接入，实测谱、预测谱、分子结构和信号关联将形成更完整的解谱证据链。

科研数据安全性

用户上传的谱图、结构、实验参数、分析结果和历史报告不会用于模型训练，也不会被整理为公开数据集或营销素材。

平台采用加密通道传输数据，并通过账号权限和用户数据隔离限制访问范围。用户也可以在平台内管理和删除自己的分析历史