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本综述聚焦合成种子技术，介绍其定义为人工封装体细胞胚等可萌发成植株的结构，阐述在农业中的应用（如长期保存、繁殖单性结实作物等）、分类（干燥型与 hydrated 型）、优势材料（藻酸盐基质）、现存问题及 AI/ML/DL 技术的应用前景，覆盖番茄等多种蔬菜作物。
合成种子（Synthetic Seeds）是指通过人工手段封装体细胞胚（Somatic Embryos）或其他营养体部分，使其具备种子的播种功能并能发育为植株的技术体系。该技术充分利用营养繁殖体系（Vegetative Regeneration System）可长期保存的优势，在农业领域展现出多元应用价值。
一、技术应用与作物范围
合成种子技术被广泛用于繁殖单性结实作物（Parthenocarpic Crops）及产生顽拗性种子（Recalcitrant Seeds）的作物。在蔬菜作物中应用尤为突出，涵盖番茄（Tomato）、甘薯（Sweet Potato）、花椰菜（Cauliflower）、西兰花（Broccoli）、木薯（Cassava）、甜椒（Sweet Pepper）、芦笋（Asparagus）、黄瓜（Cucumber）、胡萝卜（Carrot）、茄子（Egg Plant）和马铃薯（Potato）等主要种类。通过该技术，可实现优良性状的稳定遗传，突破传统种子繁殖的限制。
二、技术分类与关键材料
根据保存状态，合成种子可分为两类：
- 干燥型合成种子（Desiccated Synthetic Seeds）：通过脱水处理使种子进入休眠状态，便于长期储存和运输。
- ** hydrated 合成种子（Hydrated Synthetic Seeds）**：保持一定水分活性，适用于需快速萌发的场景。
在封装材料方面，藻酸盐基质（Alginate Matrix）被证实为人工种子生产的最佳选择。其具备良好的生物相容性和凝胶特性，可保护内部繁殖体并提供适宜的微环境。
三、技术优化与智能整合
在封装过程中，可将营养物质、生长调节剂（如生长素、细胞分裂素）、抗生素及其他助剂通过人工智能（Artificial Intelligence, AI）算法精准配比，融入包衣基质。这一策略有助于促进植物繁殖体（Plant Propagules）的正常发育，保障萌发率和植株健壮生长。例如，通过机器学习（Machine Learning, ML）模型优化各组分浓度，可显著提升体细胞胚的转化率。
四、现存挑战与未来方向
尽管优势显著，合成种子技术仍面临多项瓶颈：
- 微繁殖体的低成本大规模生产问题；
- 缺乏自然种子的休眠机制，导致储存期间易提前萌发；
- 体细胞胚发育的同步性缺陷（Synchronic Defects），引发成熟度不均；
- 植株转化率低，且 viable 成熟体细胞胚数量有限。
针对上述问题，深度学习（Deep Learning, DL）技术展现出潜力。通过构建胚胎发育预测模型，可精准调控培养条件，提高同步化率和成熟度。未来，结合智能算法与生物工程技术，有望推动合成种子技术向高效化、智能化方向发展，为蔬菜种质资源的离体保存（In Vitro Conservation）和可持续利用提供创新解决方案。
本综述系统梳理了合成种子技术的研究脉络、应用现状及技术难点，为该领域的进一步研究和农业转化提供了理论参考与技术路径。
