数据驱动的研发正迈向深度智能时代。为应对多源数据融合、分析效率与洞察深度的核心挑战，SDH科学数据基因组正式发布3.9.0版本。本次更新致力于通过增强型可视化、专业级质量工具与革命性AI交互，为科研与工艺团队构建更强大的数据分析基础设施。
版本核心价值：SDH 3.9.0 全新引入AI驱动的自然语言交互助理（AI助理），借助大模型的语言理解能力，让数据分析更智能、更自然；新版本进一步扩展了专业级可视化工具集（支持误差棒图、雷达图等新图形），并强化统计过程控制功能的灵活配置，全面提升科研与工艺团队从数据到决策的转化效率。
亮点功能速览：
1、引入AI助理，构建自然语言分析界面，让数据“开口说话”
为降低高级数据分析的操作门槛，SDH 3.9.0推出了核心功能——AI助理。它将自然语言指令转化为可执行的数据操作，显著提升探索性分析的效率。
典型应用场景：在催化剂材料研发过程中，当需要快速评估一个项目周期内多个实验批次的表现时，研究人员可直接输入自然语言指令：
“请帮我对数据做一个综合分析概览”
“请通过图表表明不同杂质含量与温度有什么关系？”
“帮我构建一个散点图，用于分析不同批次对应的杂志情况”
“帮我分析出杂质小于5的数据”
AI助理将即时解析该请求，并自动生成：
根据业务关键指标的数据表格，提供综合分析概览及建议。
展示温度、杂质趋势变化的散点图，并提供数据解读，指出关键发现及研究建议。
展示批号、杂质关系的散点图。
自动创建筛选器与筛选数据，此外，也支持手动选择杂质区间，实验结果分析仪表盘联动展示结果。
价值：此功能降低了数据分析的门槛，让更多研发人员能够快速从数据发现问题、发现灵感，把更多时间和精力放在思考和创新上，实质性地加速了研发迭代周期。
2、扩展可视化能力，支持多维数据的严谨表达
面对高维度和存在波动的实验数据，恰当的可视化是精准洞察的前提。SDH 3.9.0新增两种专业图表类型，以支持更严谨的数据呈现。
误差棒图，量化数据不确定性：在评估实验重复性或工艺稳定性时，误差棒图可直观呈现数据的标准差或置信区间。例如，在分析不同催化条件下反应速率的重复性时，该图表能清晰展示各条件下的数据波动，辅助您判断统计显著性，使结论更为可靠。
图 - 误差棒图展示实验数据稳定性
雷达图，实现多指标综合对比：当需要同时评估多个性能指标时（如材料样品的强度、模量、耐热性等），雷达图提供了有效的综合视图。其支持拆分与合并显示，便于直接对比不同样本在各维度上的优劣，适用于配方筛选与综合性能评估等场景。
图 - 雷达图进行多指标综合对比
3、增强质量分析灵活性，实现定制化过程控制
为满足特定工艺与研究的定制化分析需求，SDH 3.9.0对统计过程控制工具进行了重要升级。
自定义控制图参数：用户现可在I-MR、XBar等控制图中，依据历史数据或特定标准，自定义控制限、均值与标准差Sigma。这使得控制图能更精准地适配您独特的工艺水平，例如，在建立新产线的内控标准时，实现更灵敏的异常预警。
强化过程能力分析：结合自定义参数，过程能力分析（如CPK计算）的结果更具实际指导意义。
可配置的报告输出：支持自定义图表标题等元素，确保数据分析报告与项目文档的格式要求保持一致，提升交付物的专业性。
图 - 自定义控制限的质量控制图
4、升级仪表板交互，打造动态数据汇报体验
静态的报告难以应对实时决策的需求。SDH 3.9.0增强了仪表板的交互能力，使其成为动态的数据沟通平台。
实时联动筛选：在已发布的仪表板中，用户可使用筛选器对数据进行动态聚焦。例如，在项目评审会上，筛选“特定原料供应商”后，所有关联图表（如质量分布、收率对比）将实时联动更新。这一功能使汇报过程能够即时响应现场提问，深入探索数据细节，极大增强了汇报的互动性与说服力。
图 - 仪表板联动筛选演示
5、深化iLabPower ELN集成，完善研发数据闭环
为实现实验记录到数据分析的无缝流转，SDH 3.9.0进一步优化了与iLabPower ELN的集成。
复杂数据结构的解析能力：系统能够深度清洗和解析ELN中的配方表、多级表格等结构化数据，并将其转换为可用于分析的平整数据表。
增强的数据管理与追溯功能：新增的配方平铺表视图与模块标题筛选，提升了实验方案数据的可读性与检索效率。
价值：该集成打通了研发体系中的关键数据链路，确保了从原始记录到高级分析的数据一致性与可追溯性，为数字化研发奠定了坚实基础。
6、总结
SDH 3.9.0版本的发布，标志着SDH科学数据基因组作为一款强大的数据治理工具，进一步完善了创腾科技智能研发三大平台从数据采集 → 数据融合 → 数据应用 → 智能分析的完整闭环。我们通过引入AI自然语言交互、扩展专业可视化组件、提供可定制分析模块并深化系统集成，系统地强化了平台的核心能力。我们相信，这些升级将能有效赋能科研与工业团队，将数据资产转化为坚实的创新竞争力。
常见问题答疑
Q1: SDH 3.9.0的AI助理功能，其技术边界是什么？
A1: AI助理专精于基于结构化数据集进行查询、统计、可视化及基础解读。它能理解如“筛选”、“对比”、“计算相关性”、“绘制某指标趋势”等操作意图。对于高度复杂的统计建模或未经过预处理的非结构化文本，仍需借助专业工具或人工介入。
Q2: 新版本在数据治理方面有何改进？
A2: 本次升级通过强化与ELN的集成，提升了数据管理链路的自动化水平，减少了手动转录错误。同时，可视化和质量分析的增强，使得基于数据的过程监控与决策更为规范与透明，符合良好数据治理的原则。
Q3: 误差棒图与雷达图分别适用于哪些具体的研发场景？
A3: 误差棒图适用于任何需要评估数据离散程度与稳定性的场景，如生物实验的重复测量、化工过程的批次间波动分析。雷达图则适用于多指标平衡分析，如新材料配方性能综合比较、不同工艺方案的多维度效能评估等。
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