基因组编辑与AI机器人协同设计突破作物杂交育种瓶颈

为解决传统杂交育种中花朵形态阻碍机器人自动化操作的问题，来自国内的研究团队创新性提出"作物-机器人协同设计（GEAIR）"策略。通过编辑番茄和大豆的ABC模型基因创制柱头外露雄性不育株系，结合AI视觉识别与机器人授粉技术，实现了F1代杂交育种效率提升，为精准农业提供了可推广的技术范式。

　　

这项突破性研究将基因组编辑技术与人工智能机器人系统巧妙结合，开创了"作物-机器人协同设计（GEAIR）"新范式。研究人员通过精准编辑番茄和大豆的ABC模型基因（即控制花器官发育的关键基因），成功培育出具有柱头外露（exserted stigma）特征的雄性不育株系。这种经基因改造的花朵形态，如同为机器人量身定制的"接口"，使得AI驱动的移动机器人能够准确识别并完成自动化授粉操作。

研究团队开发的智能系统包含三大创新模块：基于深度学习的视觉识别系统可实时定位外露柱头，高精度机械臂实现无损授粉，闭环控制系统确保杂交成功率。在番茄中的实验表明，该系统的杂交效率与人工操作相当，结合快速育种（speed breeding）技术，成功培育出兼具风味和抗逆性的新品种。更令人振奋的是，通过多重基因编辑在大豆中复现该表型，证明该策略具有跨作物普适性。

这项研究巧妙突破了传统育种中"花朵形态阻碍机械化"的瓶颈，其核心在于将作物表型改造（phenotype engineering）与机器人功能需求精准匹配。柱头外露的设计既保留了花朵自然授粉结构，又为机器人操作提供了理想的工作界面。研究还创新性地将^{de novo}驯化（即从头驯化）策略整合到快速育种体系，大幅缩短了育种周期。

该成果为精准农业提供了可推广的技术模板，其"生物设计-机器适配"的双向优化思路，为应对气候变化下的粮食安全挑战提供了智能化解决方案。这种跨学科融合策略不仅适用于杂交育种，未来还可拓展至表型监测、智能采收等农业全链条自动化场景。