書展首日，毛尖層層追問孫甘露，好作家的秘訣浮出水面|講堂視頻
2025-11-19 05:38 3,985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)
信息戰場「無聲較量」 信息支援部隊某部 一場無形的攻防模擬演練正在進行 信息支援部隊某部畢勝： 「U盤接入的瞬間 足夠植入一個 多層偽裝的木馬病毒 一旦被激活 幾秒鐘就可以癱瘓整個系統 構築網絡安全防護『網電長城』 為的是給聯合作戰提供堅實支撐」 「永不中斷的神經」 上甘嶺戰役中 敵人向我陣地發射炮彈190餘萬發 畢勝說： 「在炮火連天的上甘嶺 先輩們用身體導電 讓戰情聯通 今天的我們 在晶片蝕刻的『坑道』裡 迎戰隨時可能的『數據轟炸』 雖然技術形態變了 但『永不中斷的神經』始終沒變」 在現代聯合作戰中 這條「神經」已變成了一張網 它貫通天與地、海與空 體系到單兵的全鏈條 背後的支撐是 每秒海量數據的通信網絡 信息支援部隊某部畢勝： 「如何捍衛這座0與1的 二進位長城？ 必須堅持信息主導 聯合制勝 深度融入全軍聯合作戰體系 精準高效實施信息支援 這背後有一群無名的戰士 在堅守和戰鬥」 「當我們成為聯合大體系中的一滴水 我們就串起了全軍戰鬥鐵拳 融進了祖國的壯麗山河！」 (央視新聞客戶端)
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