痛點問題：傳統氣敏材料在環境干擾下會出現信號漂移問題；傳統調制技術導致傳感器體積大、功耗高、集成度低；算法對混合氣體微弱特征解析不足，制約多場景精準檢測。

解決方案：構建材料-器件-算法協同創新體系，①材料端通過相變調控優化MoS?電學特性，降低接觸電阻并增強抗干擾能力；②器件端創建柵壓調制FET陣列，以電壓調控取代傳統溫控，實現微型化、低功耗與高靈敏度；③算法端設計多任務學習框架，融合混合注意力機制與深度網絡，強化微弱特征提取與多氣體并行解析能力。

競爭優勢：技術層面實現三大突破，①相變材料提升穩定性；②柵壓調制優化器件架構；③智能算法增強識別能力。商業層面具備低成本、高可靠和多場景適配優勢。

市場應用前景：系統覆蓋環境監測、食品藥品安全、醫療健康、工業安全等領域。隨著 AI 與物聯網技術發展，高精度氣體感知需求快速增長，在公共安全、智慧生活等場景形成廣闊市場空間，適配多行業智能化升級需求。

知識產權情況：團隊已在相關領域發表SCI/EI論文50余篇，已申請發明專利12項，構建了覆蓋材料-器件-系統的知識產權保護體系。

應用案例：電網領域實現高壓絕緣柜局部放電檢測；煙草行業通過氣味監控優化煙葉烘烤流程；醫療領域開發醫廢處置監控與傷口感染檢測設備；食品行業嵌入生產線非接觸檢測果汁品質；環境安全領域實時監測甲醛、氧氣等氣體，提供多場景精準監測方案。

成果評價：機器嗅覺系統經專家鑒定，技術創新性強，實現多場景應用。在電網放電檢測、醫療感染診斷等場景中，具備高精度檢測、實時監測優勢，如傷口感染檢測正確率達 90%。成果融合產學研價值，獲專業認可，展現顯著產業化潛力，為多行業智能化監測提供核心技術支撐。