AI在植物科学与技术中的应用

AI在植物科学与技术中的应用汇报人:XXX20XX/XX/XXCONTENTS目录01

AI驱动植物科学的时代背景02

AI在植物基因组学中的应用03

智能育种技术体系与突破04

作物表型组学AI技术应用CONTENTS目录05

病虫害智能监测与防治06

AI驱动的农业生产智能化07

产业应用案例与成效08

挑战与未来发展方向AI驱动植物科学的时代背景01全球粮食需求增长压力随着全球人口持续增长，预计2025年全球粮食需求将增长至103亿吨，保障粮食安全成为各国面临的共同挑战。传统农业生产模式的局限性传统农业依赖经验种植，病虫害导致全球每年约13%的作物损失，发展中国家损失更高达20%以上，且资源利用效率低，难以满足精准化、可持续发展需求。气候变化对农业的冲击全球气候变暖导致极端天气事件频发，如高温、干旱等，对作物生长带来严重威胁，传统育种难以快速培育出适应气候变化的作物品种。农业数字化转型的迫切性面对粮食安全、资源约束和气候变化等多重挑战，农业亟需向数字化、智能化转型，利用AI等前沿技术提升生产效率、优化资源配置，推动农业新质生产力发展。全球粮食安全与农业转型需求多技术融合推动智能育种发展生物技术与人工智能深度协同中国科学院研发的智能育种机器人“吉儿”，提出“作物-机器人”协同设计理念，深度融合生物技术与人工智能，实现基于AI的自动化杂交授粉，最快15秒完成单朵花授粉，已在商业化生产温室稳定运行。多组学数据与环境数据融合应用南繁智慧育种平台开发基因环境互作算法工具，融合作物遗传信息与气象、土壤等环境数据，分析作物性状，计算时间较传统统计模型大幅缩短，并能量化遗传与环境对作物性状的影响。育种仿真与全流程智能设计平台南繁智慧育种平台的育种仿真工具ISB，普适性强，可模拟不同繁殖方式的育种流程，在田间试验前模拟亲本组配、后代选择等过程，精准预测杂交效果并筛选最佳方案，减少田间试验工作量。中国农业科学院李慧慧团队研发的全流程智能设计育种平台，实现从田间数据自动采集、存储到智能分析的一站式服务，对亲本选配和后代选择进行预测、打分。大数据与AI算法赋能育种全链条崖州湾国家实验室联合华为发布的农业育种智能基座“繁-未来农业智能枢纽”，高效整合多维度海量数据，为AI赋能生物育种提供大数据支撑，有望将育种周期从8-10年缩短至3-4年。山东极智生物整合数万份种质资源、海量表型数据及多个AI算法打造小麦智能设计育种平台，实现育种全链条赋能，可将杂交组配周期缩短96%、成本降低80%。从经验育种到智能设计的跨越

传统育种模式的局限性传统育种高度依赖专家经验，筛选周期长（通常8-10年）、选择效率低、精准度不足，且难以量化遗传与环境对作物性状的影响。

分子标记辅助选择（3.0时代）利用分子标记技术辅助筛选，一定程度提高了选择效率，但仍面临数据处理能力有限、多基因控制性状改良困难等挑战。

分子设计育种（4.0时代）AI深度融合生物技术，实现从“碰运气”筛选转向“按图纸”组装。如南繁智慧育种平台的基因环境互作算法工具，大幅缩短数据分析时间，量化遗传与环境影响。

智能育种（5.0时代）展望未来十年将迈向培育“智能品种”（主动感知环境变化、调控生理状态）和实现“智能培育”（AI与生物技术深度融合，精准智造）的新阶段。AI在植物基因组学中的应用02基因功能挖掘与注释技术

深度学习驱动的基因表达预测与功能变异发掘利用多个植物物种的转录组数据建立卷积神经网络模型，可从基因组序列预测基因表达量，并系统发掘控制基因表达的基因组元件，为精准杂交育种和基因编辑提供指导，其发掘的基因组元件在进化上具有保守性。

基于大语言模型的自主科学发现系统生物育种领域首个自主科学发现系统“丰登·基因科学家”，基于种业大模型构建“基因-性状-环境”三维知识图谱和科研路径图谱，能模拟分子生物学家自主开展作物基因功能研究，已在水稻、玉米中成功发现数十个未被报道的基因新功能并获田间试验证实。

AI驱动的植物基因组数据库与自然语言交互分析首个AI驱动的植物基因组数据库DeepPGDB，融合语言模型，采用QLoRA微调等技术，开创“自然语言交互式基因组分析”范式，能理解用户自然语言请求，自动调用工具完成基因组序列检索、基因定位、家族分析等，实现从“数据查询”到“知识发现”的跨越。染色质交互预测模型研发01PlantCTCIP模型构建与技术创新华中农业大学团队开发基于卷积神经网络与Transformer的PlantCTCIP模型，融合多组学数据，实现玉米、水稻、棉花和小麦等作物染色质交互高精度预测。02跨物种预测性能显著提升在启动子近端交互（PPIs）模式下，该模型AUC均值较现有模型提高14.56%；在基因与远端调控元件交互（PDIs）模式下提高9.6%，且具有良好的跨物种泛化能力。03全基因组染色质互作图谱构建利用PlantCTCIP模型成功构建四个作物全基因组染色质互作图谱，挖掘影响染色质交互的重要基序，发现其转录因子协同网络呈现显著物种特异性。04辅助基因功能研究与育种应用通过该模型可辅助识别远端元件调控的靶基因和挖掘功能位点，为不同作物分子设计和智能育种提供新视角，如结合3C实验验证ZmRAVL1、ZmRPG等基因的调控机制。表观遗传学AI分析工具进展5mC甲基化检测模型创新

中山大学等团队开发的DeepPlant模型，融合Bi-LSTM和Transformer架构，显著提高植物CHH甲基化检测准确率，与BS-seq数据相关性达0.705-0.838，较Dorado工具提升23.4%至117.6%，已在九个物种中验证其泛化能力。单分子水平表观调控解析

DeepPlant实现链特异性甲基化状态量化，成功分析水稻着丝粒区域和转座因子（TE）的甲基化模式，覆盖度超越BS-seq，揭示与拟南芥一致的链特异性甲基化规律，为表观遗传调控机制研究提供新工具。跨物种甲基化检测突破

通过筛选高甲基化CHH位点丰富物种（如丹参、马铃薯）构建训练数据集，覆盖97.2%的9聚体CHH序列，平均每个序列超过9225个样本，解决阳性样本稀缺问题，使模型在不同植物物种中保持高稳定性和准确性。自然语言交互式基因组数据库单击此处添加正文

DeepPGDB：首个AI驱动的植物基因组数据库华南农业大学王少奎团队与广东省农科院胡海飞团队成功构建DeepPGDB，融合多个语言模型，采用QLoRA微调技术及检索增强生成与提示工程方法，开创“自然语言交互式基因组分析”全新范式，成果发表于《植物通讯》。核心创新：智能调度与自然语言理解系统能精准理解用户自然语言请求，自动判别任务类型并调用相应工具，实现基因组序列检索、BLAST比对、基因定位查询及基因家族分析等功能，用户无需精通生物信息学工具，只需输入问题即可获得结构化结果。多注释版本适配与可视化引擎设计多注释版本适配机制，智能识别基因ID、基因名称等不同编号体系，解决基因名称标识难题；配备集成ECharts动态图表系统的可视化引擎，支持基因表达谱可视化、富集分析交互展示及群体遗传学分析等高级功能。从“数据查询”到“知识发现”的跨越推出summarize模块，基于检索结果进行多步生物学推理，如解析水稻亚种单倍型分化规律、计算基因蛋白理化性质等，选定14B参数推理模型作为核心，在保证意图识别准确率的同时实现最优响应速度，部署门槛较低。智能育种技术体系与突破03全流程智能设计育种平台平台架构与核心功能全流程智能设计育种平台实现从田间数据自动采集、存储到智能分析的一站式服务，对亲本选配和后代选择进行预测、打分，为育种家提供全流程决策支持。关键技术与工具支撑深度融合生物技术与人工智能，集成基因环境互作算法工具，可融合作物遗传信息与气象、土壤等环境数据，分析作物性状；配备育种仿真工具ISB，模拟不同繁殖方式的育种流程，精准预测杂交效果。应用成效与案例展示中国农业科学院作物科学研究所李慧慧团队研发的平台，与玉米育种家合作仅用3年就获得了进入国家审定程序的苗头性品种；中种集团中科荃银的水稻导航育种平台RiceNavi，截至2025年底累计解析水稻品种近500例，助力选育的水稻新品种科优9085刷新安徽自育水稻品种产量纪录。技术优势与突破大幅缩短育种周期，如将杂交组配周期缩短96%，成本降低80%；提高育种的可预见性和效率，减少田间试验工作量，推动育种从“经验选育”走向“精准智造”。核心技术创新：“作物-机器人”协同设计理念中国科学院研究团队首次提出“作物-机器人”协同设计理念，深度融合生物技术与人工智能，实现基于人工智能的自动化杂交授粉。高效精准授粉：15秒完成单朵花授粉世界首台智能育种机器人“吉儿”可精准识别花朵，最快仅需15秒即可完成单朵花授粉，破解了人工杂交授粉的成本难题。商业化应用：温室稳定运行降本增效该机器人已在商业化生产温室稳定运行，大幅降低了育种成本、缩短育种周期，推动育种流程向智能化、自动化升级。自动巡航授粉机器人研发育种仿真工具与基因环境互作算法

南繁智慧育种平台：基因环境互作算法工具该工具融合作物遗传信息与气象、土壤等环境数据，分析作物性状，计算时间较传统统计模型大幅缩短，还能量化遗传与环境对作物性状的影响。

南繁智慧育种平台：育种仿真工具ISB普适性强，可模拟不同繁殖方式的育种流程，在田间试验前模拟亲本组配、后代选择等过程，精准预测杂交效果并筛选最佳方案，相当于给育种工作“提前彩排”，能大幅减少田间试验的工作量，提高育种的可预见性和效率。农业育种智能基座技术架构

数据层：多源异构数据整合高效整合作物遗传信息、气象、土壤等多维度海量数据，为AI赋能生物育种提供大数据支撑，如崖州湾国家实验室“繁-未来农业智能枢纽”整合多源数据，助力缩短育种周期。

算法层：深度学习与强化学习融合深度融合生物技术与人工智能，如基因环境互作算法工具，融合作物遗传信息与环境数据，分析作物性状，计算时间较传统统计模型大幅缩短；育种仿真工具ISB可模拟不同繁殖方式的育种流程。

工具层：智能装备与设计平台包括智能育种机器人，如世界首台智能育种机器人“吉儿”实现基于人工智能的自动化杂交授粉；全流程智能设计育种平台，实现从田间数据自动采集、存储到智能分析的一站式服务。

应用层：全流程育种决策支持为育种家提供智能助手，实现亲本选配、后代选择等过程的模拟与预测，精准预测杂交效果并筛选最佳方案，如中种集团水稻导航育种平台RiceNavi依据关键指标自动生成最优育种方案。作物表型组学AI技术应用04地面步移式高通量表型平台中国农业科学院国家南繁研究院构建的地面步移式平台，可集成多光谱等传感器，对作物株高、茎粗、病害等关键表型特征进行精准采集，较传统人工效率提升显著。轨道式高通量植物表型采集平台如玉米试验田中的"龙门吊"设备，能集成可见光、红外、高光谱及叶绿素荧光等6种高精度图像采集传感器，实现全天候、自动化数据采集，可分析植株结构及抗旱性、抗病虫害能力等特性。空中无人机遥感监测系统作为立体化科技支撑体系的重要组成，无人机遥感可实现大面积农田表型数据快速获取，结合地面设备与实验室平台，整合不同空间和时间维度数据，加速育种进程。田间作物表型智能获取机器人智慧化数字化南繁技术团队操作的田间机器人，配备6个摄像头，能多角度捕捉棉花株高等关键表型特征，传统需近10人花费近半年时间的棉田数据采集，机器人可迅速完成。高通量植物表型采集平台深度学习驱动的表型分析

01多模态数据融合采集技术2026年某智慧农场部署5G+AI摄像头，同步采集作物叶片图像、温湿度及土壤PH值数据，构建病虫害识别数据库。山东智慧农场使用大疆T60无人机搭载多光谱相机，每日10时采集农田图像，分辨率达0.1米/像素，覆盖2000亩麦田。

02高效图像预处理与增强基于小波变换的噪声去除技术适用于无人机图像，可使信噪比提升12dB。通过尺寸统一、亮度归一化、色彩空间转换（如RGB转为HSV或Lab）及数据增强（旋转、模糊、亮度调整等），将杂乱无章的图像数据转换为标准化数据流，提高模型训练效率。

03高精度识别模型训练与应用阿里云农业大脑团队基于500万+病虫害样本，训练出YOLOv8改进模型，对稻瘟病识别准确率达98.3%。华为云与隆平高科合作，将ResNet50模型压缩30%，在边缘设备实现0.3秒/张识别，准确率达92.5%。2026年某省智慧农业示范区AI系统对小麦蚜虫识别准确率达98.7%，玉米锈病达96.2%，综合误判率低于2%。

04无标记虚拟染色与三维表型重建研究人员创建图像翻译神经网络，将明场图像转换为虚拟染色对应物，无需化学染料即可分析细胞结构。日本试验田部署的激光雷达系统，可3D建模作物冠层，精度达到厘米级，为植物细胞生物学和宏观表型分析提供了可扩展的技术方案。胁迫识别与作物生长监测

AI驱动的干旱胁迫精准识别Patra等开发可解释视觉Transformer模型，通过注意力图谱解析准确区分干旱胁迫与健康植株，为高通量非侵入式植物胁迫监测提供技术支持。

基于CNN的叶片卷曲检测技术Wang等开发稳健的卷积神经网络（CNN）流程，在类似田间变条件下检测作为关键干旱指标的叶片卷曲，推动了气候韧性农业的自动化胁迫表型分析实际应用。

多维度作物生长数据采集与分析国际农业研究机构统计，2023年全球农业监测数据量达4.8ZB，AI可分析数据占比23%。通过无人机、智能监测站等多源数据采集，结合AI算法实现作物生长趋势预测与科学决策。

FRET生物传感器的果实质量无损监测Vakilian开发集成荧光能量转移机制与计算信号建模的生物传感平台，实现了果实机械损伤和储存期的无损监测，拓展了AI在作物品质监测中的应用。病虫害智能监测与防治05图像识别技术在病虫害监测中的应用多模态数据采集与预处理通过5G+AI摄像头、多光谱相机等设备同步采集作物叶片图像、温湿度及土壤PH值等多源数据，构建病虫害识别数据库。采用尺寸统一、亮度归一化、色彩空间转换及数据增强（旋转、模糊、亮度调整等）技术，提升数据质量，为模型训练奠定基础。深度学习模型训练与优化基于海量病虫害样本（如500万+样本）训练深度学习模型，如YOLOv8改进模型、ResNet50等。通过轻量化模型优化，如将ResNet50模型压缩30%，实现边缘设备端0.3秒/张的快速识别，同时保证高准确率，部分模型对特定病虫害识别准确率可达98.3%。复杂环境下的识别性能表现AI图像识别技术在复杂环境中表现出较强的鲁棒性。例如，在雾霾天气、逆光条件下对稻飞虱识别准确率仍保持92.1%，较传统技术提升18.3个百分点；对不同生长周期作物病虫害的识别稳定性高，全周期波动幅度小于3%，综合误判率低于2%。实时监测与预警系统应用部署AI病虫害识别系统于田间地头，实现从图像采集到病虫害类型判定的实时分析。例如，某智慧农场部署的系统使病虫害响应时间从3天缩短至1.5小时，结合物联网设备和无人机巡检，构建“空天地”一体化监测网络，2026年春季预警面积超20万亩。精准施药与智能防治决策系统AI驱动的病虫害精准识别与预警基于深度学习模型（如改进YOLOv8），对稻瘟病识别准确率达98.3%，小麦蚜虫识别准确率98.7%，综合误判率低于2%。华为智农业边缘终端实现从图像采集到病虫害类型判定仅需0.3秒，结合多光谱图像与环境参数，可实时预警病虫害发生。纳米智能递送与精准施药技术中国农科院研发的“智能纳米脂质体”递送系统，仅在作物生病产生活性氧信号时释放药效，6小时释放率达90%，精准打击病害部位，减少农药使用量。江苏农场应用AI驱动的无人机定点施药，较传统方式节省农药30%，亩均防治成本降低28元。多维度智能防治决策支持AgenticAI系统（如“农智通”）整合病虫害识别、气象数据、知识库，生成针对性防治方案。例如，河南小麦条锈病案例中，系统实时诊断后建议喷施25%三唑酮可湿性粉剂，每亩用量30克，兑水50升，重点喷洒叶片背面，实现从识别到决策的闭环。多源数据融合的预警模型

多模态数据采集技术通过5G+AI摄像头同步采集作物叶片图像、温湿度及土壤PH值数据，结合无人机多光谱图像（分辨率达0.1米/像素）和地面传感器环境参数，构建全面的病虫害识别数据库。

深度学习模型训练与优化基于500万+病虫害样本训练YOLOv8改进模型，对稻瘟病识别准确率达98.3%；华为云与隆平高科合作将ResNet50模型压缩30%，在边缘设备实现0.3秒/张识别，准确率达92.5%。

跨场景迁移与动态预警引入湿度因子训练模型，使南方水稻纹枯病识别准确率提升至94%；联合国粮农组织报告显示，整合气象雷达、卫星影像和土壤传感器数据，可将病虫害预警准确率提高至89%。

边缘计算与实时响应华为智慧农业边缘终端实现田间数据本地化处理，从图像采集到病虫害类型判定仅需0.3秒，支持“15分钟无人机作业圈”构建，实现病虫害监测、精准施药一体化响应。AI驱动的农业生产智能化06智能农机与无人农场技术田间作物表型智能获取机器人配备多摄像头，可多角度精准捕捉作物株高、茎粗、病害等关键表型特征，传统需近10人花费近半年时间采集的数据，机器人可迅速完成，显著提升数据采集效率。轨道式高通量植物表型采集平台集成多光谱等多种高精度图像采集传感器，能分析植株结构及抗旱性、抗病虫害能力等特性，实现全天候、自动化数据采集，不受夜间或恶劣天气影响。农业无人机与遥感技术搭载高分辨率摄像头、光谱仪等设备，对农田实时监测，获取作物生长、病虫害、土壤状况等数据，结合AI算法分析，指导精准施药，还可用于农业保险定损。机器狗与智能农机协同作业机器狗代替人工巡棚，通过内置AI大模型识别病虫害和果实成熟度，配合无人机生成“处方图”，指导智能农机精准施肥施药，实现肥料省10%、产量涨10%。智能感知与数据采集部署多光谱相机、土壤传感器等设备，实时采集作物叶片图像、土壤湿度、养分含量及环境温湿度等多维度数据，构建作物生长数据库。AI驱动的决策模型利用深度学习算法分析采集数据，结合作物生长模型，动态生成最优灌溉和施肥方案，实现按需精准供给，提高水资源和肥料利用率。自动化执行与效果反馈通过物联网技术联动智能灌溉设备和施肥机械，自动执行决策方案，并持续监测作物生长状态，形成“感知-决策-执行-反馈”的闭环管理。应用成效与案例山东某农场引入AI作物模型，通过土壤传感器数据动态调整灌溉方案，水资源利用率提高22%，亩产增加15%；AI驱动的精准施药技术使农药用量减少30%以上。精准灌溉与施肥管理系统农业大数据平台与决策支持多源异构数据整合技术崖州湾国家实验室“繁-未来农业智能枢纽”高效整合多维度海量数据，为AI赋能生物育种提供大数据支撑，有望将育种周期从8-10年缩短至3-4年。智能决策支持系统应用中种集团水稻导航育种平台RiceNavi，依据关键指标自动生成最优育种方案，提升分子育种精准度与效率，截至2025年底累计解析水稻品种近500例。农业操作系统(OS)构建龙头企业正打造农业OS，整合低空经济、数字供应链、绿色装备等模块，形成可复制、可扩展的AI农业基础设施，推动AI深度融入农业全产业链。数据驱动的精准管理实践山东某农场引入AI作物模型，通过土壤传感器数据动态调整灌溉方案，水资源利用率提高22%，亩产增加15%，实现农业生产的精准化与高效化。产业应用案例与成效07粮食作物育种创新案例

水稻智能导航育种平台RiceNavi中种集团下属中科荃银打造的水稻导航育种平台RiceNavi，可依据关键指标自动生成最优育种方案，提升分子育种精准度与效率。截至2025年底累计解析水稻品种近500例，助力选育的水稻新品种科优9085刷新安徽自育水稻品种产量纪录，2026年春耕全面示范推广。

小麦智能设计育种平台山东极智生物整合数万份种质资源、海量表型数据及多个AI算法打造小麦智能设计育种平台，实现育种全链条赋能，将杂交组配周期缩短96%、成本降低80%，有效解决小麦育种周期长、遗传背景复杂等问题。

杂交水稻产量预测模型隆平高科通过构建多年多点数据模型，使杂交组合产量预测测试效率提升44%。针对我国杂交水稻育种长期面临的跨年度预测精度下降、多环境适应性难以兼顾等挑战提供了有效解决方案。

玉米全流程智能设计育种平台中国农业科学院作物科学研究所李慧慧团队研发全流程智能设计育种平台，实现从田间数据自动采集、存储到智能分析的一站式服务，对亲本选配和后代选择进行预测、打分，与玉米育种家合作仅用3年就获得了进入国家审定程序的苗头性品种。经济作物智能化种植实践热带水果AI精准育种在2026年博鳌亚洲论坛热带水果分论坛上，AI技术展现出精准育种能力，通过基因环境互作算法工具和育种仿真工具，提升热带水果品种的品质与适应性。蔬菜智能温室环境调控山东潍坊智慧大棚中，机器狗内置AI大模型自动识别作物生长状态与病虫害，配合无人机生成"处方图"，指导智能农机精准作业，实现蔬菜种植环境的智能化管理。特色作物AI监测与管理云南烟草基地采用AI规划的烟草-苜蓿间作模式，吸引寄生蜂，使烟青虫发生率下降75%；AI技术在茶叶、咖啡等特色经济作物的病虫害识别与精准防治中也广泛应用，提升产品质量。智能育种：大幅缩短育种周期AI技术在育种领域的应用显著提升效率，如崖州湾国家实验室联合华为发布的“繁-未来农业智能枢纽”，有望将育种周期从8-10年缩短至3-4年。山东极智生物的小麦智能设计育种平台可将杂交组配周期缩短96%、成本降低80%。智能装备：替代人工，提高作业效率世界首台智能育种机器人“吉儿”可15秒完成单朵花授粉，已在商业化生产温室稳定运行。传统育种模式下10人近半年才能完成的棉田表型数据采集，田间作物表型智能获取机器人可迅速完成，效率大幅提升。精准决策：优化资源配置，降低成本AI驱动的精准农业实现资源优化配置，如AI作物模型通过土壤传感器数据动态调整灌溉方案，使水资源利用率提高22%。AI驱动的精准施药技术，如江苏某农场应用无人机定点施药，农药使用量较传统方式减少62%，防治成本降低45%。全流程赋能：提升育种全链条效率全流程智能设计育种平台实现从田间数据自动采集、存储到智能分析的一站式服务，对亲本选配和后代选择进行预测、打分，中国农业科学院李慧慧团队与玉米育种家合作仅用3年就获得了进入国家审定程序的苗头性品种。AI