韩爱庆北京中医药大学管理学院副教授
中药是中医临床治疗的主要载体、也是中医药文化最核心的载体，蕴含着大量的科技资源、文化资源、产业资源。据相关报道，我国是全球最大的中药材市场。数据显示，年预计我国中成药及饮片市场规模达到亿元，未来5年将达到2万亿元，可见中药材庞大的市场价值。由于中药材的真伪、优劣与临床用药的安全有效有直接关联，因此对中药材进行客观、科学的鉴定识别，有利于规范中药材市场，加强质量监控，促进中药材产业的发展。
很多学者对应用客观指标来进行中药材的鉴定识别进行了广泛的研究，相关研究所采用的方法包括近红外光谱、指纹图谱、电子鼻以及化学模式识别，或者采用多方法相结合来开展研究。这些方法的共同特征是需要基于专家经验或先验知识来人工设计或提取特征，前期的特征提取工作量特别大，得到的模型在训练集上准确率虽然高，但在测试集上普遍存在泛化能力差的情况；另外使用这些方法来进行中药识别需要专用设备，便利性较差，应用门槛高，不利于推广应用。因此，开发一款能够自动提取特征，并能够使用通用终端设备进行识别，准确率高，泛化性能好的中药识别系统是行业的迫切需求。
近年来，以深度学习为代表的人工智能技术飞速发展。与以往不同的是，这次人工智能不仅在学术界备受