高级工程师职称评审答辩

人工智能应用类 · 细胞图像处理与AI算法

👤 范伟亚 🏢 上海睿钰生物科技有限公司 📅 2026年5月

工程师 → 高级工程师

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个人简介

基本信息

姓名：范伟亚
单位：上海睿钰生物科技有限公司 AI算法研发部
现任职称：工程师（2021年12月）
申报职称：高级工程师
专业方向：人工智能应用类
学历：研究生

资质证书

信息系统项目管理师
人工智能工程师
PMP 项目管理专业人士

核心能力

深度学习算法研发（PyTorch/TensorFlow）
细胞图像处理与分析
AI 平台架构设计（Spring Cloud 微服务）
模型工程化部署（TensorRT/Docker/K8s）
类器官分析算法
RAG 智能检索系统

团队管理

AI算法研发部负责人
培养算法工程师 30+ 人
主导 8 个核心项目

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技术成长路径

2020-2021

基础算法研究
细胞图像重构
细胞检测算法

2022

专利申请
两项核心发明专利
算法原型验证

2023

平台建设
AI算法平台架构
专利授权落地

2024

算法深化
类器官分析优化
多场景检测扩展

2025

智能化升级
Bio云平台
RAG智能检索

2026

产品矩阵
8家药企+3个国家实验室
2020万+累计收益

2核心发明专利

8主导项目

50+算法覆盖

40万+日处理量（张）

8药企客户

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核心发明专利

专利一：细胞图像重构

ZL 2021 1 0484049.9 · 2023-04-28 授权

基于 U-Net++ 变体的重构网络
对抗训练损失函数设计
多尺度特征融合
解决重叠/粘连/模糊细胞重构

0.94Dice 系数

32.8dBPSNR

0.89SSIM

专利二：细胞检测

ZL 2021 1 0483651.4 · 2023-11-10 授权

多尺度特征融合与上下文建模
复杂背景下精准检测与分类
支持死活判定、克隆团识别
细胞计数/面积/形态量化

≥0.92mAP@0.5

1.4s单张推理

30s96孔板

协同效应：重构 → 检测流水线

重构算法先增强图像质量，再由检测算法精准识别 → 整体检测精度显著提升 · 数据回流闭环持续迭代 · 奠定 50+ 种算法生态基础

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项目一：生物细胞AI算法平台

平台架构

Spring Cloud 微服务 + Vue 3 前后端分离
"四层三域"总体架构
Nacos 注册中心 + Gateway 网关
MySQL + MongoDB + Redis 混合存储
Docker 容器化 + K8s 编排

核心创新

配置驱动算法接入（YAML 零代码注册）
AI 辅助标注（效率提升 40-60%）
多通道融合标注（精度提升 15%）
重构-检测联动流水线

50+集成算法

49算法场景

50%+标注效率提升

99.5%系统可用性

7大算法领域

类器官检测与分析（15种）
药敏检测（4种）
克隆团与杂交瘤分析（6种）
细胞杀伤与死活分析（4种）
病毒空斑与免疫分析（3种）
细胞表型与功能分析（7种）
其他辅助分析（10种）

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项目二：Bio云平台

云原生架构

Spring Cloud + K8s 云原生部署
FastAPI + Vue 3 前后端分离
支持 TB 级数据秒级检索
OME-TIFF/Zarr 多格式支持

LLM Agent 系统

基于 LangGraph 的三层 Agent 架构
规划-执行-审核自动化流程
自然语言驱动实验分析
实验报告自动生成

48h算法迭代周期

2x标注效率提升

70%分析时间缩短

0.3s单张分析

SAM 辅助智能标注

集成 Segment Anything Model
类器官边界自动勾画
标注一致性从 80% 提升至 95%
3000 张类器官标注任务验证

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项目三：智能实验数据检索平台

RAG 架构

知识库：Marker 解析 + Qwen3-Embedding
检索层：向量检索 + FTS + 规则检索
精排层：BGE-Reranker-v2-m3 重排序
生成层：Qwen3.5 / Llama.cpp
向量库：LanceDB（IVF_PQ 索引）

三大功能模块

智能问答：自然语言查询实验数据
故障诊断：设备报错自动根因分析
知识管理：优质问答自动沉淀

60%技术支持效率提升

45%MTTR 缩短

技术创新

语义感知分块算法
多路召回互补覆盖
查询重写（口语→标准化术语）
知识自增长闭环机制
多模态输入（截图 OCR + 图像分析）

应用场景

CountStar / Stellar 产品线技术支持
设备故障远程诊断
实验数据洞察与趋势分析

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其他核心项目

类器官AI算法

检测+分割两阶段方案
12种以上类器官类型
肿瘤球分割F1: 0.94
肝类器官F1: 0.92
脑类器官F1: 0.89
单样本 5-10min → 3s

细胞与类器官智能检测

YOLO 系列模型优化
锚框重聚类 + 多尺度训练
小目标检测 mAP: 0.84
综合平均 mAP: 0.88
TensorRT 加速 2.7-3.2x
批量推理 96孔板 30s

类器官精准分割

SAM 领域自适应微调
10万+ 细胞图像训练
多任务学习框架
实例分离准确率 91%
Cellpose 改进方案
ViT 细胞分类应用

混合场景细胞分割

多类混合细胞样本处理
动态尺度归一化
边界细化算法
无标记活细胞分析

高内涵分析

高通量图像自动采集
多通道荧光分析
药效评估 IC50 计算
生长预测时序模型

高通量检测

96/384 孔板批量处理
自动化流水线集成
结构化报告生成
LIMS 系统对接

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技术创新总结

🔧 算法创新

U-Net++ 变体重构网络（Dice 0.94）
多尺度特征融合检测（mAP≥0.92）
SAM 领域自适应微调（10万+样本）
YOLO 锚框重聚类 + 小目标检测头
Cellpose 边界细化算法
对抗训练损失函数设计

⚙️ 工程创新

配置驱动算法接入（YAML 零代码）
TensorRT 推理加速（2.7-3.2x）
重构-检测联动流水线
数据回流闭环迭代机制
多通道融合标注方案

🏗️ 架构创新

"四层三域"平台总体架构
微服务容错（Hystrix + Sentinel）
分布式事务（Seata 2PC）
AI 辅助标注架构
LLM Agent 三层架构（规划-执行-审核）
RAG 多路召回 + 知识自增长闭环

2发明专利

6算法创新

5工程创新

6架构创新

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经济社会效益

💰 直接经济效益

项目	金额
产品销售收入（Stellar 150套）	1500 万元
算法授权收入（8家药企）	320 万元
服务收入（类器官药敏）	200 万元/年
合计	2020 万元

📉 成本节约

项目	效果
标注成本	降低 80%（¥50→¥10/样本）
算法交付周期	缩短 77%（14天→3.2天）
人力成本	节约 100 万元/年

🌍 社会效益

行业影响

3 家行业协会采纳技术标准
20+ 研究机构引用技术方案
50+ 次论文引用

临床价值

500+ 患者受益于类器官药敏测试
临床一致性达 87%
支撑恒瑞/药明康德/复星等药企研发

人才培养

培养算法工程师 30+ 人
服务复旦/上交/中科院等机构

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未来展望

🔬 技术方向

大语言模型驱动的智能标签推荐
标注质量自动评估系统
多模态基础模型在细胞分析中的应用
Few-shot/Zero-shot 细胞识别
3D 类器官体积重建算法

🏗️ 平台演进

算法生态持续扩展（100+ 种算法）
分布式弹性伸缩架构优化
边缘计算 + 云端协同部署
跨模态数据融合分析

🏥 产业落地

深化药企合作（目标 20+ 家）
类器官药敏测试标准化推广
临床辅助诊断系统开发
国际市场拓展

📚 知识产权规划

持续孵化新专利技术
类器官分析领域专利布局
技术标准制定参与
开源社区贡献

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感谢评审

以技术创新驱动生物医药AI发展

2核心专利