#表型平台

开发了PhenoDesk数字表型平台，实现叶片图像自动分割、形态测量与可重复分析。

10 月 14—16 日中国农学会图书情报分会 2026 年学术年会在河南洛阳举办。中国农业科学院农业信息研究所副所长赵瑞雪介绍,农知育芯(BRIS,Breeding Research Intelligent Service)集成 8 项分析工具、3 项自研算法,汇聚 2011—2025 年育种相关核心期刊文献,整合 6800 万条 NCBI 基因索引、57 万条 UniProt 专家校验蛋白信息;自主构建的育种知识图谱包含 7.9 万余个知识实体、12.6 万余条实体关系,覆盖水稻、玉米、小麦和拟南芥四类作物。

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。

提出一种结合深度学习和几何建模的猫姿态自动分析框架，从RGB图像提取临床可解释的姿态描述符。

开发了BioIMA桌面工具，实现生物图像表型标准化自动提取，无需训练模型。

介绍都灵大学PHENOPLANT平台用PlantEye F500进行植物无损表型测量的实验方案。

扩展PLANT-GPK框架，从单张图像反演植物生理参数与隐藏时间维度，实现跨发育阶段表型分析。

综述光学传感驱动的设施作物高通量表型平台，涵盖传感器、平台架构与数据处理。