长期以来，同步辐射方法学的发展同时受到硬件与软件的制约，而随着HEPS等新一代光源的建设和实验站装置的更新迭代，逐步解决了硬件的制约，所开展的科学实验模式向高（数据）通量、多模态、超快频率、原位及动态加载的形式转变，对软件的功能需求也发生了革命性的变化，软件发展的滞后已成为现阶段阻碍方法学发展的关键因素。在全球先进光源装置升级换代的背景下，世界各国都在大力发展各自的软件框架及生态化软件应用体系。实验控制与数据采集软件是用户了解与使用光源的重要窗口，在光源的全生命周期软件体系中有着至关重要的地位。经过多年发展，在全球涌现出了Bluesky（美国）、Sardana（欧洲）、GDA（英国）等主流软件框架和应用体系。国内同步辐射光源设施此前没有高通量多模态实验控制与数据采集的软件应用场景，因此缺乏相关的部署。
为了解决HEPS的实验需求，HEPS束测控制部光束线软件系统于2020年初在国内率先启动了新一代软件框架Mamba的研制工作，旨在为HEPS一期各线站开发以方法学为中心的实验过程控制与数据采集软件，并着眼于打造自主可控的具有国际先进水平的、完备的、生态化的软件应用体系，以全面提升实验控制的自动化与智能化水平，提升用户体验、促进光源科研产出。
HEPS光束线软件系统基于大数据和人工智能技术，全面开展覆盖先进光源实验全生命周期的AI for Science软件生态体系建设，推动建立依托先进光源的人工智能基础设施和跨装置、跨领域的AI for Science研究示范。近年来，研究方向主要集中在以下几个方面：
1.积极推动“大型科学软件框架”与“AI for Science”相结合的科研范式，解决先进光源“EB”量级（1EB = 109 GB）的数据挑战；
2.人工智能数据解析方法在成像、谱学、衍散射等实验方法中的全面应用：在扫描相干衍射相位重建、衍散射图像降噪、谱学数据聚类分析、多维度衍散射方法学研究、层析成像偏移校正、图像复原与超分辨等领域取得了一系列研究成果；
3.开展束线智能研究：在智能调光、智能选区、智能调控、科学预警等方面研究成果显著，逐渐形成了以理实交融、数字孪生为鲜明特色的智能化实验控制与数据采集体系；
4.数据驱动：领衔研制了面向智慧光源的大数据流中枢系统，为智能实验控制AI大模型、面向学科应用的科学大模型等提供数据支撑，并据此开展了AI赋能的全栈式数据采集与分析工作流研究；
5.智慧光源：基于大数据流中枢系统，开展了先进光源与多学科智能化设施统一接口的研制工作，通过建立垂直领域数据解析基座模型和面向学科应用的科学大模型，积极推动大科学装置与多学科智能化设施的融合，打造智慧型科学装置集群，形成以跨学科、跨装置的建制化协同研究模式为特色的AI for Science科研示范。
