综述：人工智能在植物科学中的整合应用与未来展望

【编辑推荐】本综述系统阐述了人工智能（AI）在植物科学中的革命性应用，涵盖机器学习（ML）、深度学习（DL）和生成对抗网络（GANs）等技术在作物育种、基因组学（CRISPR/Cas9）、表型组学和精准农业中的突破性进展，为应对粮食安全与气候变化挑战提供智能化解决方案。

　　

植物科学与人工智能的融合革命

植物科学

作为涵盖作物生物学、遗传学和农学的综合性学科，植物科学正面临全球人口增长与气候变化的双重压力。传统方法如标记辅助选择和线性回归模型已难以应对非线性生物系统挑战，而人工智能（AI）通过解析高维基因组与表型数据，为作物改良注入新动能。

人工智能

从机器学习（ML）到深度学习（DL），AI技术体系在植物科学中展现出多层次应用价值。卷积神经网络（CNN）实现高通量表型图像分析，联邦学习（Federated Learning）保障分布式数据协作，而生成模型（如GANs）可模拟植物性状变异，弥补实验数据缺口。

AI在植物科学中的核心应用

植物基因组学与育种

支持向量机（SVM）和随机森林算法加速遗传标记筛选，结合CRISPR/Cas⁹基因编辑技术，AI可预测基因型-表型关联，缩短抗病/耐逆作物育种周期。例如，深度学习模型通过分析多光谱图像，实现早期病害诊断准确率提升40%。

AI驱动的作物改良策略

基于强化学习的育种方案优化系统，能动态调整杂交亲本组合，使玉米产量预测误差降至8%以下。生成式AI还可创建虚拟作物模型，模拟不同环境胁迫下的生长响应。

挑战与未来方向

数据碎片化与模型黑箱问题仍是主要瓶颈。量子计算有望突破基因组分析算力限制，而可解释AI（XAI）将增强基因编辑决策的可信度。未来需建立跨学科协作框架，推动AI技术在资源受限地区的普惠化应用。

结论

AI与植物科学的交叉融合正重塑现代农业研究范式。从分子尺度到田间管理，智能算法不仅提升作物抗逆性与产量，更将推动全球农业向数据驱动、可持续方向发展。