高级工程师职称评审
2026
人工智能应用类 · AI赋能行业应用
高级工程师
职称面试汇报
范伟亚 · 上海睿钰生物科技有限公司
Countstar · AI算法研发部
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个人简介
Act I · 2 / 12
个人简介
范伟亚，上海睿钰生物科技有限公司 AI算法研发部 工程师

职称：工程师（2021年12月，证书号：21B4Z00229）
申报：高级工程师
专业：人工智能应用类
研究方向：细胞图像处理（重构+检测）

主导研发两项核心发明专利，负责生物细胞AI算法平台、Bio云平台、类器官智能分析系统等核心项目。
技术积累
6
年深耕AI+生物
核心专利
2
项发明专利授权
项目经验
8
个核心项目
Countstar · AI算法研发部
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技术成长路径
Act I · 3 / 12
技术成长路径
2020-22
基础算法研究阶段
细胞图像重构（GAN超分辨率）、细胞检测（多尺度特征金字塔+注意力机制）。获得两项发明专利授权。
2023-24
平台建设阶段
生物细胞AI算法平台（数据管理+标注+训练+部署一体化）、Bio云平台（云原生架构+VLM大模型+SAM标注+Agent系统）。
2025-26
智能化升级阶段
类器官智能分析系统、智能实验数据检索平台、混合场景细胞分割、无标记活细胞分析。从算法研究到平台建设再到产品落地的完整路径。
从算法到平台到产品
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核心专利
Act II · 4 / 12
核心发明专利
ZL 2021 1 0484049.9
一种细胞图像重构模型训练方法和系统
基于GAN的细胞图像超分辨率重构方法

技术指标：PSNR ≥ 32dB，SSIM ≥ 0.95

解决重叠、粘连、模糊细胞图像的还原问题，为后续精准检测提供高质量图像基础。
授权日期：2023年4月28日
ZL 2021 1 0483651.4
一种细胞检测的方法和系统
融合多尺度特征金字塔和注意力机制的细胞检测算法

技术指标：mAP@0.5 ≥ 0.92

实现复杂背景下的细胞精准检测与量化分析，支持死活判定、克隆团识别等。
授权日期：2023年11月10日
两项核心专利贯穿全生命周期
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项目成果
Act II · 5 / 12
Project 01
生物细胞AI算法平台
面向生物细胞科研图像场景的一体化AI模型开发与应用平台，覆盖数据采集、标注管理、模型训练到推理部署的全生命周期。

核心能力：
· 企业级细胞图像数据库
· 智能标注平台（SAM辅助标注）
· 49种AI算法引擎
· 模型训练与API管理
标注效率提升
50%
+ 基于内部对比测试
算法部署周期
2-3天
从原来的2-3周缩短
数据管理+标注+训练+部署一体化
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项目成果
Act II · 6 / 12
Project 02
Bio云平台
基于云原生架构构建的生物医药智能分析系统，集数据管理、在线智能标注、模型自动化训练、算法评估及异构部署于一体。

技术亮点：
· VLM多模态大模型集成
· SAM辅助智能标注
· Agent智能分析系统
· TB级数据秒级检索
架构
云原生
Vue + Java + MySQL + OSS
数据规模
TB级
多格式多模态支持
从工具平台到智能分析伙伴
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项目成果
Act II · 7 / 12
Project 03
类器官智能分析系统
解决类器官分析"看得见，算不准"的核心痛点。类器官是三维结构，显微镜图像是二维投影，传统边缘检测算法无法处理信息丢失。

核心突破：
· 三维类器官二维投影精准分割
· 边界模糊区域智能识别
· 多类型类器官通用分析
· 形态定量分析与生长追踪
人工分析耗时
5-10分
单样本人工分析
人工测量偏差
15-20%
不同人员间一致性差
药企精准医疗 · 高校基础研究
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项目成果
Act II · 8 / 12
其他核心项目
智能实验数据检索平台
RAG技术驱动的实验数据智能检索，故障诊断Agent系统，支持自然语言查询实验历史数据。
细胞图像处理算法
图像重构（GAN超分辨率）、类器官分割（Cellpose微调），PSNR≥32dB，IoU≥88%。
混合场景细胞分割
单一模型覆盖多种目标类型（类器官、细胞、死细胞、背景），支持类器官共培养实验。
无标记活细胞分析
仅凭明场图像分割单个细胞，避免荧光标记的光毒性，支持连续帧活细胞追踪。
8个项目覆盖算法研究到产品落地
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技术创新
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技术创新亮点
01
细胞图像重构
GAN超分辨率重构，解决重叠/粘连/模糊细胞图像还原问题，PSNR≥32dB
02
细胞精准检测
多尺度特征金字塔+注意力机制，mAP@0.5≥0.92，支持死活判定
03
智能标注系统
SAM辅助标注，标注效率提升50%+，多人协作质检
04
云原生AI平台
VLM大模型+Agent系统，算法部署周期从2-3周缩短至2-3天
从基础算法到工程化应用的完整转化
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经济社会效益
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经济社会效益
直接经济效益
500万+
累计销售收入
成本节约
200万+
人力+时间成本
客户覆盖
50+
家科研机构
算法精度
0.92
mAP@0.5 检测精度
图像质量
32dB
PSNR 重构精度
效率提升
50%
标注效率提升
技术成果转化 · 产学研结合
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未来展望
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未来研究方向
1. 多模态大模型深度融合
将VLM视觉语言模型与细胞分析深度结合，实现自然语言驱动的实验分析。

2. 3D类器官重建
从二维图像推断三维结构，突破显微成像的物理限制。

3. 边缘计算部署
将AI算法部署到嵌入式设备，实现实验室实时分析。
"从算法研究到平台建设再到产品落地，我始终坚持以技术驱动产品、以产品服务客户的理念。未来将继续深耕AI+生物医药领域，推动更多技术成果的工程化转化。"
— 范伟亚
AI+生物医药 · 持续深耕
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感谢评审
12 / 12
谢谢
范伟亚 · 高级工程师职称申报
上海睿钰生物科技有限公司 · AI算法研发部
2026年5月
Countstar · AI赋能生物医药
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