AI在农业生物技术中的应用

20XX/XX/XXAI在农业生物技术中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

农业生物技术与AI融合的时代背景02

AI赋能生物育种技术突破03

AI辅助基因编辑技术革新04

农业病虫害智能监测与防控CONTENTS目录05

智慧种植与精准农业应用06

技术创新与典型应用案例07

挑战与未来发展趋势农业生物技术与AI融合的时代背景01人口增长与粮食需求压力全球人口持续增长，预计未来对粮食的需求将大幅增加，传统农业生产模式面临严峻挑战，亟需提升单位面积产量和资源利用效率。气候变化对农业生产的冲击极端气候事件频发，如干旱、洪涝、高温等，严重影响作物生长和产量稳定性，抗逆性作物培育成为保障粮食安全的关键。传统育种模式的局限性传统育种周期长（通常8-10年）、效率低，依赖经验筛选，难以快速响应粮食安全对高产、优质、多抗品种的迫切需求。生物技术与AI融合的技术需求面对挑战，亟需生物技术与人工智能深度融合，通过AI辅助基因编辑、智能育种决策等技术，加速育种进程，突破传统育种瓶颈。全球粮食安全挑战与技术需求AI驱动农业生物技术创新的必然性

01传统育种模式的效率瓶颈传统育种依赖经验筛选，周期长达8-10年，如200份大豆亲本杂交组合传统测试需数十年，且受限于种质资源与表型鉴定效率。

02海量农业数据处理的迫切需求生物技术产生多组学数据（如豆科作物DNA育种大模型"豆芯"整合5000余份种质资源、8万余个基因、12.5万份表型数据），需AI实现高效解析与价值挖掘。

03复杂生物系统研究的技术挑战作物群体中仅约1‰的变异为影响表型的功能变异，传统关联分析难以辨别，AI通过深度学习模型可系统发掘控制基因表达的基因组元件，推动从经验驱动向数据驱动转型。

04国家粮食安全战略的现实要求2026年中央一号文件将"人工智能深度融合"列为重点，AI赋能生物育种可加速"超级种子"培育（如邯郸千亩实验田AI筛选高产抗病小麦），为粮食安全提供新范式。政策支持与产业发展现状国家政策强力驱动

2026年中央一号文件首次将“农业新质生产力”“人工智能深度融合”与“农业生物制造”并列提出，构建科技兴农全景图，强调因地制宜发展智慧农业，推动AI与农业深度融合。技术应用多点突破

2026年5月北京农业人工智能发展大会集中发布知天世界大模型、育繁推一体化管理大模型等四项成果，覆盖智能育种、智慧种植与精准管控，标志我国“人工智能+农业”进入体系化落地新阶段。产业规模加速扩张

基因编辑作物商业化提速，预计2030年抗虫、抗逆作物种植面积占粮食作物15%，对应市场超500亿元；AI辅助育种技术推动育种周期大幅缩短，如育繁推一体化管理大模型使育种周期缩短60%。科研机构协同创新

国内多所高校及科研院所积极布局，如西北农林科技大学开发新型微型基因编辑工具，河南农业大学团队探索AI在基因组编辑中的应用，华中农业大学提出“人工智能+生物技术”作物改良新范式，推动技术从实验室走向田间。AI赋能生物育种技术突破02智能育种大模型研发进展

豆科作物DNA育种大模型“豆芯”浙江省农业科学院发布，以27种、120个豆科植物基因组为基座，整合5000余份种质资源多组学数据，性状预测精度超越传统模型，可将豆科作物育种周期压缩至传统方法的三分之一。

育繁推一体化管理大模型深圳市丰农控股发布，国内首个覆盖种业育繁推全流程的AI育种系统，无效材料淘汰率超过90%，育种周期缩短60%，配合力验证成本降低50%，适应性评估提速67%。

农业育种科研智能系统“ABC系统”认知智能全国重点实验室联合多所高校和研究所发布，实现自然语言驱动的数据分析，将原本耗时数天甚至一周的基因数据分析流程缩短至几分钟，支持“双轨对比分析”功能。

“山地作物育种智能体”2.0重庆市农科院联合北京兴农丰华科技有限公司研发，深度融合人工智能、大数据与农业科学，率先在油菜、水稻、大豆、蚕豆等作物上投入应用，可自动生成测评报告并给出优化建议。全流程智能设计育种平台应用01一站式数据采集与智能分析中国农业科学院作物科学研究所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。02基因环境互作算法工具该平台发布的基因环境互作算法工具，可实现作物遗传信息与气象、土壤等环境数据深度融合，计算时间仅为传统模型的1/290，并能量化遗传与环境因素对性状的影响。03育种仿真工具ISB基于Blib平台的育种仿真工具ISB，可模拟多种繁殖方式的育种流程，在田间试验前预测杂交组合效果，筛选最佳方案，相当于为育种工作“提前彩排”。04显著缩短育种周期与提升效率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，大幅缩短了传统育种所需时间，提升了育种效率。育种周期缩短与效率提升案例单击此处添加正文

育繁推一体化管理大模型：周期缩短60%深圳市丰农控股发布的育繁推一体化管理大模型，通过智能决策模型使无效材料淘汰率超过90%，配合力验证成本降低50%，适应性评估提速67%，将传统育种周期缩短60%。“豆芯”DNA育种大模型：豆类周期缩至1/3浙江省农业科学院发布的豆科作物DNA育种大模型“豆芯”，整合27种豆科植物基因组及5000余份种质资源多组学数据，性状预测精度超越传统模型，将豆类育种周期从8-10年缩短至2-5年。全流程智能设计育种平台：3年获审定品种中国农业科学院作物科学研究所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到智能分析的一站式服务，与玉米育种家合作仅用3年就获得进入国家审定程序的苗头性品种。马铃薯“优薯计划”：周期缩短至3-5年中国科学院院士黄三文团队利用AI构建多维基因图谱，在马铃薯“优薯计划”中精准识别有害突变，设计优势基因组合，将育种周期从10-12年缩短至3-5年。作物表型智能获取技术创新单击此处添加正文

地面智能采集平台：从人工测量到自动化分析中国农业科学院国家南繁研究院构建了地面步移式高通量植物表型采集平台，可集成多光谱等6种高精度图像采集传感器，实时采集株高、株型、抗旱性、抗病虫害能力等关键表型数据，实现全天候、自动化数据采集，显著提升效率。空中遥感监测系统：宏观视角下的作物生长动态南繁智慧育种平台整合了机载表型采集设备和空中无人机遥感监测系统，实现不同空间和时间维度表型数据的整合。例如，通过无人机遥感可快速获取大面积作物长势、叶面积指数等信息，为育种家提供宏观决策支持。田间作物表型智能获取机器人：精准捕捉微观特征智慧化数字化南繁技术团队操作的田间作物表型智能获取机器人，配备6个摄像头，能多角度精准捕捉棉花的株高、茎粗、病害等关键表型特征。传统模式采集一片棉田数据需近10人花费近半年，机器人可迅速完成。数据采集效率飞跃：育种周期大幅缩短通过上述智能获取技术的应用，数据采集的体力活有了新装备助力，培育筛选出一个新品种的周期从传统的10年缩短到4年，推动育种行业从“经验驱动”向“数据驱动”转型。AI辅助基因编辑技术革新03新型基因编辑工具的AI设计

AI助力新型基因编辑器挖掘AI突破传统序列比对限制，结合蛋白质三维结构预测与分析，大幅提升远缘同源蛋白识别能力，成功挖掘出新型碱基编辑蛋白、RNA引导的Cas13家族蛋白、TIGR-Tas和EphcCasλ等。

基因编辑蛋白的AI快速进化机器学习辅助的定向进化（MLDE）和零样本蛋白设计，在实验数据不足时直接预测有益突变，如结合结构信息的多模态深度模型ProMEP，进化出效率提升多倍的TnpB和TadA变体。

基因编辑工具的AI从头设计深度生成式AI模型，如大语言模型和扩散模型，能够设计自然界不存在的全新基因编辑器，如Open-CRISPR-1、EvoCas9-1及高效的PE7-SB，在人类细胞中将引导编辑效率提高近30倍。

微型高效基因编辑系统的AI优化通过“AlphaFold3辅助理性设计+EVOLVEpro驱动AI进化”策略，成功开发新型微型高效MmeFz2-ωRNA基因编辑系统，编辑效率较原始版本提升至76倍，并可通过单AAV病毒颗粒实现体内递送。AI辅助新型编辑工具开发西北农林科技大学团队采用AlphaFold3辅助理性设计与EVOLVEpro驱动AI进化策略，开发出微型高效MmeFz2-ωRNA基因编辑系统，编辑效率较原始版本提升至76倍，并成功实现单AAV病毒颗粒体内递送。基因编辑蛋白的AI进化与设计河南农业大学团队综述AI在基因组编辑中的应用，包括利用深度学习挖掘新型Cas蛋白（如TIGR-Tas、EphcCasλ），通过机器学习辅助定向进化（MLDE）和零样本设计优化TnpB、TadA等编辑工具，效率提升多倍。基因编辑靶点与脱靶效应预测中国农业科学院团队提出AI在靶点预测、特异性与脱靶预测中的关键作用，通过多模态数据融合提升复杂性状精准创制的计算支撑，基因编辑系统反哺AI提供高质量迭代数据，突破数据瓶颈。基因编辑效率与精准度优化脱靶效应预测与控制方法AI驱动脱靶效应精准预测利用深度学习模型分析基因序列特征与编辑工具相互作用，可精准预测潜在脱靶位点。如基于AlphaFold3构建的三元复合物结构模型，结合EVOLVEpro蛋白语言模型，显著提升脱靶效应预测准确性，为基因编辑实验设计提供关键参考。编辑工具理性设计与优化通过AI辅助的理性设计，对基因编辑工具进行定向改造。例如西北农林科技大学团队利用AlphaFold3辅助设计，开发出微型高效MmeFz2-ωRNA系统，优化后的突变体编辑效率提升至原始版本的76倍，同时降低脱靶风险。多模态数据融合提升控制精度整合基因组数据、表型数据及编辑工具特征等多模态信息，构建AI预测模型。河南农业大学团队提出的深度学习策略，结合“序列–结构–功能”范式，实现对基因编辑脱靶效应的多维度评估与控制，推动编辑工具向高精度、低脱靶方向发展。AI驱动的蛋白质工程应用单击此处添加正文

AI辅助蛋白质设计突破遗传资源限制传统育种依赖自然界现有基因，AI驱动的蛋白质设计可从头设计自然界不存在的全新功能蛋白，如抗病蛋白、代谢物生物传感器等，为作物改良提供“定制化生物零件”。AlphaFold等AI工具加速蛋白质结构预测与设计AlphaFold等AI工具实现了根据蛋白质序列高精度预测其三维结构，使科学家能在虚拟环境中设计新蛋白。例如，牛津大学团队利用AlphaFold改造植物蛋白酶，显著提升马铃薯对晚疫病的抗性。AI设计蛋白破解作物性状改良难题中国科学家团队利用AI辅助蛋白设计与基因编辑结合，定向优化NLA蛋白功能，创制出兼具强耐寒性和高磷利用效率的新型玉米种质，在低温胁迫下实现稳定增产，破解了作物耐寒性与养分吸收的矛盾。AI蛋白质设计推动育种模式变革AI蛋白质设计使种业从“资源依赖”转向“设计驱动”，小型育种公司和科研院所可直接“提出需求”设计新蛋白，大幅缩短育种周期、降低研发成本，助力绿色农业发展，减少农药化肥使用。农业病虫害智能监测与防控04多源数据融合感知整合可见光图像、多光谱/高光谱影像、声学数据及环境传感器数据，构建“空天地”一体化监测网络，实现对病虫害的全方位、多维度感知。AI视觉检测模块构建覆盖作物全物候期的AI视觉检测模块，可智能识别雌雄花比例、开花率、坐果率及病虫害情况，如荔知君大模型能精准判别荔枝品种及分时期病害防治措施。深度学习模型优化采用轻量化CNN模型（如MobileNetV3改进架构）适配边缘设备，实现本地化快速推理；结合动态增量学习机制，快速迭代模型以识别新发病虫害，提升识别准确率。实时诊断与决策闭环农户通过手机App等终端上传图像，AI系统在30秒内完成识别、诊断并给出用药建议，形成“监测-识别-预警-防控”全链条闭环，如新疆棉田应用实现病虫害潜伏期发现，亩均增产10%、节水60%。多模态病虫害识别技术体系病虫害预警模型构建与应用

多源数据采集与融合技术通过物联网传感器、无人机遥感、智能监测站等多源设备采集土壤墒情、温湿度、病虫害图像等数据，每10分钟高频采集，确保数据多样性与准确性，为预警模型提供高质量输入。

病虫害—环境耦合建模方法将病虫害发生数据与温湿度、光照、降雨等环境因素关联建模，如山东苹果园夜蛾趋光性峰值预测准确率达91%，为生物防治（如赤眼蜂释放）争取72小时黄金窗口。

动态预警阈值与分级响应策略设定虫害密度、病害程度等动态预警阈值，按红（立即行动）、橙（24h内）、黄（72h内）三级推送警报，云南万亩茶园2024年实现98.6%警报30分钟内响应，防治时效达标率94.3%。

AI预警模型的田间应用成效新疆棉田应用AI病虫害预警系统，在病虫害“潜育期”精准发现并采取防控措施，实现亩均增产10%、节水超过60%；颍上县使用搭载AI智能识别模块的植保无人机，靶向施药，颠覆传统粗放漫喷方式。精准施药决策系统开发多源数据融合感知体系整合卫星遥感、无人机多光谱成像与地面传感器数据，构建“空天地”一体化农情监测网络，实时采集作物长势、病虫害分布、土壤墒情等多维信息，为精准施药提供数据基础。AI驱动的病虫害动态预警模型基于深度学习算法，融合病虫害历史发生数据、气象因素、作物生长阶段等，构建动态预警模型，实现对病虫害发生风险、发展趋势的精准预测，提前30-60天发出预警。变量施药处方图智能生成根据病虫害预警结果、作物空间分布特征及环境参数，AI系统自动生成田块级变量施药“处方图”，精确指导施药区域、药剂种类、用量及施药时间，实现“按需施药、精准投放”。闭环执行与效果反馈优化结合智能农机（如变量喷施无人机）实现处方图的精准执行，并通过施药后农情监测数据反馈，持续优化AI决策模型，形成“感知-决策-执行-反馈”的完整闭环，不断提升施药精准度与防治效果。智能装备与防控技术融合空天地一体化监测网络构建“卫星遥感+无人机巡田+地面传感器”立体监测体系，如知天世界大模型基于420万张遥感影像，实现提前30-60天产量预估及灾害预警，山东试点小麦亩均增产70.4斤。AI辅助精准施药系统智慧棉田精准管控系统融合多源数据生成田块级农事“处方图”，指导变量喷施无人机实现靶向防治，新疆6000万亩棉田应用后亩节本增效350-400元，农药减量70%。病虫害早期诊断装备新疆棉田部署“火眼金睛”可穿戴诊断仪，通过可见光与短波红外成像，30秒内完成病虫害识别并给出用药建议，实现从“预防性喷洒”向“靶向治疗”转变，节水60%、增产10%。智能农机协同作业颍上县采用搭载AI智能识别模块的植保无人机，精准识别麦田弱势苗与病虫害点位，按需喷施，较传统漫喷降低作业成本，5天完成全域植保，保障夏粮安全生产。智慧种植与精准农业应用05空天地一体化农情感知网络单击此处添加正文

“天眼”遥感监测：宏观视角下的作物生长动态以知天世界大模型为代表，基于5亿参数和420万张全球遥感影像训练，实现30米网格精度的作物识别、长势监测、灾害预警及提前30至60天产量预估，为农业生产提供宏观决策支持。“地网”物联网感知：田间微观环境的实时洞察通过土壤传感器、智能监测站等设备，每10-15分钟采集土壤墒情、温湿度、病虫害等数据，构建农田“数字孪生”模型，实现对作物生长微观环境的精准感知与动态监测。“空巡”无人机侦察：灵活高效的田间信息采集搭载多光谱相机、高分辨率摄像头的无人机，可快速获取作物株高、病虫害斑点、冠层结构等细节信息，弥补卫星遥感与地面传感器在数据采集灵活性和分辨率上的不足。多源数据融合与智能决策：构建农业“智慧大脑”整合卫星遥感、无人机航拍、地面物联网等多源异构数据，利用AI算法进行深度分析与建模，生成田块级农事“处方图”，实现从农情感知到精准作业的闭环管理，如智慧棉田系统已覆盖新疆6000万亩棉田，实现节水增产。AI水肥精准管控系统实践

智能感知与边缘计算大脑系统融合卫星遥感、无人机遥感与地面感知技术，构建多尺度农情立体感知体系。内置32种作物生长模型的边缘计算大脑，每15分钟采集数据，0.1秒内完成计算并控制水肥泵阀，实现“断网无忧”作业，水肥供给误差控制在±2%以内。

新疆棉田规模化应用成效智慧棉田精准管控系统已在新疆阿克苏、喀什等主产区推广，覆盖超6000万亩棉田。试验基地实现增产12%，亩节本增效350元至400元，推广“干播湿出”等技术，亩均节水200立方米，单产提升20公斤以上。

盐碱地改良与绿色可持续在新疆盐碱地改良项目中，AI水肥调控系统实现节水22%、节肥30%。系统可采用太阳能供电，能耗降低90%以上，为生态脆弱地区农业可持续发展提供技术支撑。智能温室环境优化与管理

多变量智能调控系统智能温室通过AI算法整合温度、湿度、光照、CO₂浓度等环境变量，构建多目标优化模型。如荷兰AI温室系统，通过强化学习找到最优参数组合，实现黄瓜亩产25-30吨/年，是中国普通大棚的3倍，每公斤耗水仅4升。

精准水肥一体化管理基于作物生长模型与实时传感器数据，AI系统生成田块级农事“处方图”，实现差异化变量供给。新疆智慧棉田系统通过“空天地”传感网，将水肥供给误差控制在±2%以内，在盐碱地实现节水22%、节肥30%。

病虫害早期预警与防控融合多光谱成像、声学传感器等技术，AI可在病虫害“潜育期”精准识别。如石河子大学“火眼金睛”可穿戴诊断仪，30秒内完成棉株病虫害识别与用药建议，使农药施用从“预防性喷洒”转向“靶向治疗”。

能源高效利用与可持续运营AI系统结合太阳能供电、智能环控等技术，显著降低能耗。新一代AI水肥调控系统采用太阳能供电，能耗降低90%以上，同时通过优化作物生长周期管理，实现全年不间断生产，提升温室整体运营效率。“空天地”一体化农情感知网络整合卫星遥感（如知天世界大模型，30米网格，提前30-60天产量预估）、无人机巡检（5厘米分辨率多光谱成像）和地面传感器（每1-5亩一个，实时监测墒情、氮磷钾），构建全方位农田数字孪生。AI驱动的精准水肥管理系统基于边缘计算大脑，内置32种作物生长模型，每15分钟采集数据并在0.1秒内完成计算，控制水肥供给误差≤±2%。如新疆棉田应用实现节水22%、节肥30%，亩均节本增效350-400元。病虫害AI早期预警与精准防控利用可见光+短波红外成像的“火眼金睛”诊断仪，30秒内完成识别与用药建议，实现从“预防性喷洒”到“靶向治疗”。新疆棉田应用使病虫害潜伏期被发现，农药用量减少70%。智能农机与变量作业技术搭载AI智能识别模块的植保无人机，精准识别弱势苗与病虫害点位，实现分类管理和按需喷施。如颍上县使用该技术，小麦千粒重提升，作业成本降低，5天内完成全域植保。大田作物智能管理技术应用技术创新与典型应用案例06豆科作物DNA育种大模型应用大模型基座构建与核心能力浙江省农业科学院发布的豆科作物DNA育种大模型“豆芯”，以27种、120个豆科植物基因组为基座，整合5000余份种质资源多组学数据，涵盖8万余个基因和超12.5万份表型数据，具备精准识别基因组关键功能位点与调控模式、解析遗传变异效应的核心能力。杂交组合预测与效率提升传统方法对200份优良亲本两两杂交产生的近2万个组合需耗时数十年测试，“豆芯”模型理论上1天内即可完成所有备选组合的性状表现预测，育种家可根据不同需求加权育种目标，优选组合在1年内完成测试，极大节省人力、物力、土地成本。育种周期显著缩短“豆芯”的性状预测精度超越传统育种模型，可将豆科作物育种周期压缩至传统方法的三分之一，将豆类育种周期从8至10年缩短至2至5年。智慧棉田精准管控系统成效

覆盖规模与推广应用该系统已在新疆阿克苏、喀什、塔城等棉花主产区应用推广，覆盖超过6000万亩棉田。

产量与经济效益提升在玛纳斯县和阿瓦提县的试验基地，初步实现增产12%，预计亩节本增效350元至400元。

资源利用效率优化推广“干播湿出”、水肥一体化等技术，实现棉花亩均节水200立方米、单产提升20公斤以上，精量播种技术节省棉种50%，出苗率超过95%。山地作物育种智能体开发

山地作物育种的痛点与AI破局我国山地农业区育种长期面临资源底数不清、信息孤岛严重、知识传承脆弱等问题，导致育种低水平、同质化、效率低。AI技术的快速发展为系统性破解这些难题带来了突破口。

“山地作物育种智能体”2.0的核心功能该智能体是深度融合人工智能、大数据与农业科学的“数字育种大脑”和协同工作平台。通过种质资源数据的“喂入”，可自动生成详细测评报告，推理给出资源淘汰或推荐理由及后续改良优化建议，解放研究人员重复性筛选工作。

应用验证与迭代机制目前已率先在油菜、水稻、大豆、蚕豆等作物上投入应用验证。通过“数据—模型—应用—反馈”的运行机制，收集数据并分析专家行为，不断训练提升模型准确性，相当于不知疲倦的AI育种顾问和永远成长的数字知识库。

推动育种创新与数据价值释放未来将实现从种质资源到品种选育的完整技术闭环，推动跨团队、跨地域创新协同，提升山地作物育种创新效能。同时依托“数字重庆”建设“山地作物育种行业可信数据空间”，保障数据安全与产权，推动育种数据资产化与高效流通。荔枝种植垂直领域AI应用

01荔知君大模型：专注荔枝种植的AI专家2026年5月，华南农业大学兰玉彬教授团队推出荔知君大模型，聚焦荔枝种植垂直场景，强调“不做盲目比拼参数规模，而是深挖场景”，有效解决通用大模型在农业应用中的“幻觉”问题。

02多维度智能识别与精准诊断模型构建覆盖荔枝全物候期的AI视觉检测模块，可智能识别雌雄花比例、开花率、坐果率及病虫害情况，为精准管理提供数据支持。

03专业知识图谱支撑的精细化方案叠加荔枝专业知识图谱，能针对病害防治给出分发病时期的具体措施、用