在现代分析化学中，色谱技术因其卓越的灵敏度和高重现性，长期以来一直是检测复杂样品中超低浓度分析物的标准方法。气相色谱法（GC）和高效液相色谱法（HPLC）等传统色谱技术，通过分离和分析复杂化合物的能力，为环境监测、食品安全、生物医学诊断等领域提供了强有力的支持。然而，这些技术的实施往往伴随着高昂的实验室样品预处理费用、复杂的设备要求、繁琐的样品纯化和制备步骤以及较长的处理时间。此外，操作这些设备需要专业人员的严格培训，这在一定程度上限制了其广泛应用。因此，科学界一直在探索更加经济、用户友好、高选择性和高灵敏度的检测策略，以改进传统方法并提升其实用性。

近年来，基于传感器的设备因其易于实施、处理周期短、灵敏度和选择性高、用户友好以及成本效益等优点，成为检测复杂样品的热门选择。这些传感器不仅能够克服传统色谱技术的部分局限，还能提供快速和可靠的分析结果。传感技术的一个显著进步是化学和生物传感策略的结合，通过改进信号转导的可变性，提升了传感器设备的处理效率。基于荧光（FL）的传感技术作为传统传感策略的潜在替代方案，因其响应时间短、灵敏度高、成本低且操作简便等优势，逐渐获得了广泛关注。

荧光传感材料，如半导体、纳米材料、量子点、荧光染料、碳材料、金属有机框架、稀土材料和荧光蛋白等，已经在各个领域得到了广泛应用。这些材料在荧光传感器中可以充当选择性预浓缩底物或能量供体和/或信号传感器，用于目标分析物的检测。特异性受体的开发通常通过对这些纳米材料的修饰来实现，以提高检测的选择性和灵敏度。此外，适当的识别单元和基于联邦学习的探头的组合，对于响应荧光的“开启”、“关闭”或“比例”信号至关重要。根据识别元件的不同应用，荧光传感方法可分为抗体辅助方法、基于适配体的方法、酶介导的方法、基于分子印迹聚合物（MIPs）的传感器、主客体复合物探针以及其他方法。

荧光传感技术在生物医学诊断、环境监测、质量控制和食品安全等领域的应用尤为显著。以生物医学诊断为例，荧光传感器可以用于检测生物样品中的病原体、癌细胞和其他生物标志物，从而实现早期诊断和个性化治疗。在环境监测中，荧光传感器可用于检测水体、大气和土壤中的污染物，帮助实现环境保护和污染治理。此外，荧光传感技术在食品安全中的应用也十分广泛，可用于检测食品中的有害物质，如农药残留、重金属和微生物污染，从而保障食品的安全性。

联邦学习技术的引入，为荧光传感技术带来了新的发展机遇。联邦学习通过多方协作和数据共享，能够在不泄露数据隐私的前提下，提高模型的训练效果和预测精度。将联邦学习应用于荧光传感器的开发，可以进一步提升传感器的性能，实现更加精确和可靠的检测结果。例如，在生物医学诊断领域，联邦学习可以帮助整合来自不同医院和研究机构的数据，建立更为全面和准确的诊断模型；在环境监测中，联邦学习可以促进不同区域监测数据的共享和分析，从而实现对污染源的精准定位和有效治理。

传统色谱技术在检测复杂样品中的应用具有重要意义，但其局限性也不可忽视。基于传感器的检测设备，尤其是荧光传感技术，凭借其高灵敏度、选择性和用户友好性，正逐渐成为替代传统色谱技术的有效手段。随着联邦学习等先进技术的引入，荧光传感器在生物医学诊断、环境监测和食品安全等领域的应用前景将更加广阔。在未来的研究中，进一步优化传感材料、提高检测灵敏度和选择性、推动多学科交叉合作，将有助于实现更加高效和精准的检测方法，为科学研究和实际应用提供强有力的支持。