2026 年 10 月 22 日
通过互联网传输气味曾被视为遥不可及的科幻概念，但这一愿景正逐步走向现实。近日，来自美国俄勒冈州立大学与中国之江实验室的研究团队联合开发出一套名为 Scentronic 的全自动化、无人工干预系统，实现了气味的数字化采集、网络传输与远程重现。
从笨重设备到 AI 电子鼻
早期的数字气味尝试往往依赖于沉重的桌面式装置、静态嗅探卡片或 VR 耳机，且通常需要人工手动触发气味释放。新开发的 Scentronic 系统摒弃了这些繁琐步骤，采用人工智能驱动的电子鼻子来检测和分析气味分子。一旦 AI 完成识别，相关数据便通过网络传输至接收端的 Scentronic 设备，进而还原气味。
识别准确率与响应速度
为了评估系统的实际效能，研究团队选取了咖啡、葡萄酒、红酒、蛋糕以及坚果五种日常气味进行训练与测试。在随后的志愿者实验中，14 名健康参与者被要求识别由设备释放雾状物质中的气味。
数据显示，志愿者正确识别单一气味的准确率约为 73%。当气味混合时（例如咖啡与坚果，或酒与蛋糕），识别难度增加。在响应时间方面，系统对气味传感器信号的即时响应仅需 0.6 秒；然而，对于成分更为复杂的食物气味，分类过程则需要几秒至几十秒不等。
原型应用与局限性
除了基础的气味传输，研究人员还展示了一款原型“数字杯子”。该装置内部装有电磁执行器，可散发香味并调节液体味道。结合混合现实（MR）耳机，用户可以在虚拟环境中选择饮料，并在现实世界中同步体验相应的味觉与嗅觉反馈。
尽管成果显著，研究团队在发表于《科学进展》（Science Advances）的论文中明确指出当前技术的局限。目前的实现方式是将气味信息分类至类别级别，并通过预先加载的气味通道进行重建，而非以完全的化学成分精度进行复刻。此外，现有实验主要在受控实验室环境下进行，条件相对简单且存在潜在偏见，该系统在非理想环境下的表现仍有待进一步验证。
参考文献：Spring et al., "Scentronic: An AI-assisted olfactory interface for remote sharing and transmission of aromas," Science Advances (2026). DOI: 10.1126/sciadv.aee9266
