【成都世運會】白雨露晉級撞球女子斯諾克6紅球決賽：需放平心態更投入比賽
2026-01-02 06:41 2,238次浏览北京8月11日電 (記者 孫自法)在智能育種制種領域，中國科學家團隊再次取得重大科技突破：通過生物技術(BT)+人工智慧(AI)深度融合，首次提出作物-機器人協同設計理念，利用基因編輯重新設計作物花型，快速精準創製「機器人友好」的結構型雄性不育系，運用深度學習和人工智慧成功研製世界首臺智能育種機器人「吉兒」(GEAIR，Genome Editing combined with AI-based Robotics)。 人工智慧賦能打破雜交育種制種瓶頸 這項基於人工智慧賦能打破雜交育種和制種瓶頸，實現大幅降低育種成本、縮短育種周期、提高育種效率的重要研究，由中國科學院遺傳與發育生物學研究所(遺傳發育所)許操研究員領導的智能育種攻關團隊自主創新完成，相關成果論文北京時間8月11日夜間在國際知名學術期刊《細胞》(Cell)上線發表。 中國科學院遺傳發育所實驗室，許操研究員(右2)和研究團隊成員代表圍繞智能育種機器人「吉兒」展開討論併合影。記者 孫自法 攝 期刊審稿人高度評價稱，中國團隊本項研究工作是一項令人振奮的創新性突破，是通過BT+AI交叉融合解決重大科技問題和產業難題的典範，具有廣闊的應用前景。 這也是許操團隊繼研發出不同作物通用的高產穩產快速育種技術體系——「環境智能型高產-穩產作物育種新策略」，開啟環境智能型高產穩產作物育種新時代之後取得的又一項引領世界的科技成果，相關研究論文時隔8個月再次在國際頂級期刊發表。 首次打造出「智慧機器人育種工廠」 論文通訊作者許操研究員接受記者採訪介紹說，本項研究成果由中國科學院遺傳發育所智能育種攻關團隊牽頭，聯合中國科學院自動化研究所、上海交通大學、清華大學等合作者組成跨學科團隊共同攻關取得，實現了雜交育種制種從育種2.0時代跨越發展到育種5.0時代。 本項研究成果相關示意圖及應用場景展示。中國科學院遺傳發育所 供圖 在本項研究過程中，研究團隊將智能育種機器人與從頭馴化和育種加速器等新一代育種技術融合，首次打造出「智慧機器人育種工廠」，實現優異品種的智能快速定製。 他們將可自動巡航雜交授粉的「吉兒」機器人系統應用於大豆，首次實現結構型大豆雄性不育系快速創製，有望為中國率先突破大豆雜交育種、大幅提高單產，提供具有非對稱優勢的新一代智能育種技術和智能裝備。 推進後續研發智能育種機器人2.0版 研究團隊還開闢出「BT築基+AI賦能+機器人(Robot)勞作」的智能育種(BAR)模式，標誌著中國率先完成自主智慧財產權的智慧機器人育種閉環技術體系構建，在生物育種範式革新和催生新質生產力方面展現出「人工智慧驅動科學研究」(AI for Science)的重大應用前景。 生物技術築基方面，使用精準基因編輯，實現作物花型的重新設計，成功創製結構型雄性不育系；人工智慧賦能方面，攻克排除幹擾、識別精度、操作力度三重技術壁壘，實現機器人雜交授粉；機器人勞作方面，「吉兒」機器人單次巡航授粉實現77.6%±9.4%的成功率，且可以全天候不間斷進行反覆巡航自動雜交授粉以確保每朵花成功授粉坐果。 本項研究成果相關示意圖。中國科學院遺傳發育所 供圖 許操透露，這項研究成果既有基礎理論上的突破，在應用層面也已實現商業化運行。其中，結構型雄性不育系創製技術和智能育種機器人相關技術，已申請多項國內專利和《專利合作條約》(PCT)國際專利，並建立專利池。 目前，「吉兒」機器人的零部件國產化自主率已達95%以上，整機成本極具應用前景。研究團隊正在將「育種-生產-採收-追溯」全產業鏈進行BT+AI融合，推進後續研發智能育種機器人「吉兒」2.0版，未來還會將結構型雄性不育系育種制種技術拓展應用於不同作物，致力於為保障糧食安全做出更大貢獻。(完)
上海8月8日電 (記者 鄭瑩瑩)OpenAI最新發布其人工智慧模型GPT-5，引發業界關注。AGI(通用人工智慧)加速來了嗎？北京開放傳神科技有限公司(OpenCSG)創始人兼CEO陳冉8日就此話題接受記者採訪時表示，目前行業模型的能力還處於中早期，在通往AGI的方向上還需要大幅提升，而這其中有個關鍵要素是適配的原生數據不足。 中國首個大模型創新生態社區——模速空間地處上海徐匯區。北京開放傳神科技有限公司是首批入駐模速空間的企業之一。 陳冉解釋，網際網路時代，伴隨各種App的湧現，用戶交互方式發生顯著變化，由此帶來信息爆炸；而AI(人工智慧)時代，真正的新交互方式還沒到來，包括人與智能體、智能體與智能體之間的信息交互還沒達到一個成熟的階段，仍待發展，因此能「投餵」給模型的數據也還需積攢、沉澱。 北京智譜華章科技股份有限公司總裁王紹蘭此前在2025世界人工智慧大會上指出，從大模型到AGI，行業還有很長的路要走。「如果比照自動駕駛分級，把從大模型到AGI分成5級的話，我們可能只在第3級，這條路走了一半都不到。大模型的基礎模型部分還在快速地發展，我們還要持續去做，也願意投入更大的力量。」 在大模型發展加速期，大模型企業該向左走(繼續大量投入基礎模型研發)還是向右走(深入落地來構建商業閉環)？行業怎麼平衡基礎模型的投入以及應用落地的努力？ 王紹蘭認為，除了基礎模型「底座」，企業也要持續推動大模型的商業化應用。「因為大模型就是拿來用的，如果大模型一直是純理論研究，不去做商業化落地，我們怎麼證明大模型真正能改變產業呢？我們其實不需要等到大模型真的引領生產力革命的那一天，因為大模型的能力在不斷地擴充、不斷地發展。」 上海稀宇科技有限公司(MiniMax)副總裁嚴奕駿認為，自研底層技術能為企業帶來更高的發展上限，而產品能讓用戶體驗到大模型能力，從而進一步提高AI滲透率。(完)
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