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本综述具有三项独特贡献:第一,重点关注方法学创新而非单纯的应用,搭建了传统化学计量学模型与现代学习型方法之间的桥梁;第二,揭示了该领域从数学分解到学习表征的理念转变,将光谱解混置于人工智能与科学计算的整体发展趋势中;第三,提出了破解技术落地核心壁垒的研究议程,涵盖模型可解释性、不确定性量化、数据增强与实验室工作流融合等关键问题。