#AI育种家

原文标题: Artificial Intelligence Empowering Modern Agricultural Biological Breeding。作者: 徐启玉、郑波、钟上威（北京大学现代农业研究院、潍坊市科技创新促进中心、北京大学生命科学学院）。DOI: 10.12133/j.smartag.SA202602016。本文系统探究AI驱动植物育种范式变革的底层逻辑，梳理智慧育种的代际演变及其在表型解析、基因组预测和分子设计等关键环节的技术进展，并深入探讨育种大模型对育种全流程的重构作用，以期为中国种业科技实现自立自强提供理论参考。重点阐述AI在种质资源高效挖掘、高通量表型精准解析、全基因组选择模型预测及分子设计育种等关键环节的技术逻辑与实证案例，并针对跨学科数据壁垒、深度学习算法的可解释性不足、复杂变动环境下的模型泛化能力弱等核心挑战进行了深入分析。

提出本地部署的人本智能增强框架HAIant，用于生物研究的安全个性化智能增强。

比较三种CycleGAN架构（EfficientNetB1、MobileNetV2、标准ResNet

中国农业科学院深圳农业基因组研究所联合广东省农业科学院基因中心和香港科技大学(广州)等多个团队,开发了一个以知识驱动的多智能体AI平台——"伯乐"。该平台通过约束大语言模型的推理过程,实现基因组育种分析的自动化与标准化,覆盖了全基因组关联分析、遗传力估计、种质资源评估和基因组选择等核心任务。相关成果以第一作者在《Journal of Integrative Agriculture》(中科院农林科学一区top,IF=5.7)发表。伯乐平台已开源发布,访问地址为https://bole.zishuailab.com/。

比较六种深度学习模型检测浅表真菌镜检结构，优化YOLOv11并部署在线辅助诊断平台。

中国农科院深圳基因组所李奎教授团队在Journal of Integrative Agriculture发表的BOLE多智能体AI平台，将原本高度依赖专业知识的复杂工程任务简化为直观的自然语言对话，显著降低技术使用门槛同时提升分析结果可重复性。BOLE已上线并免费开放使用同时支持本地化部署。论文第一作者为广东省农科院王子帅与深圳基因组所梁崇霄，研究得到国家重点研发计划、猪禽种业全国重点实验室基金等项目支持。

山东农业大学张亮团队联合山东省农业科学院、中国农业大学等单位研发小麦育种具身机器人 WheatX,集感知、决策与选育功能于一体,可完成大田麦穗快速筛选、对量化达标麦穗喷涂颜料原位标记,实现「感知—决策—执行」全流程闭环;团队已与极智生物达成合作,将首款小麦育种大模型 iwheat 嵌入机器人,推动从原型机向产品级升级。

安徽农业大学团队发布跨物种基因-表型预测深度学习工具Crop-GPA 2.0，并在水稻、玉米、小麦中