AI育種：從“拆盲盒”到“精準選”
對二十年前的育種專家而言，研究棉花基因數據，就像翻閱著一本沒有標點的書。
張天真教授帶領的團隊，二十余年來一直努力破譯這本“書”。為了解決傳統育種的難題，團隊系統分析了全球5000余個棉花品種，一點點解析出79642個基因中隱藏的遺傳密碼——通過綜合運用基因組學、生物信息學和群體遺傳學等方面的理論和技術，他們鑒定出1000多個和產量、品質相關的基因位點，成功構建全球首個棉花多組學數據庫平臺COTTONOMICS。三年來，平臺訪問量已超9萬次，成為棉花研究的“知識中心”。
在解析底盤育種大數據之外，團隊還構建了幾乎覆蓋全部優異基因的核心種質庫，研發出全基因組選擇育種液相芯片——“浙大棉芯”。“這款芯片不但能快速、精準地破譯育種棉花的‘基因密碼’，還會像‘成績單’一樣清晰呈現其基因表現，讓數據都一目了然，幫助育種人員制定更精準的雜交方案�！�
為了讓技術真正“落地”，團隊聯合華為、北京大蚯蚓數字科技開展攻關，便誕生了如今的“AI育種家（AI Breeder for Crops）”智能育種平臺。團隊成員介紹，這枚芯片能夠加速計算效率能力提升100倍，棉花雜交育種組合效率提升20倍，棉花育種周期直接從傳統的6-8年壓縮到3-4年。
現在打開平臺，育種人員不用再去“啃”復雜的數據分析報告：想查詢某個棉花品種的高產、優質或者抗病基因，可以直接輸入問題，平臺便能立刻調出結果；要設計棉花雜交親本選配和基因聚合育種方案，輸入目標性狀，系統很快就能生成方案。
這是因為，該平臺具備智能解析植株表型并輸出直接結果的能力，同時采用了對話式交互設計，支持基因信息檢索、精準育種方案生成及后代性狀預測。在此設計下，這位智能育種“專家”將復雜的分析流程轉化為直觀操作，大幅優化了用戶體驗，而通過嚴密的數據架構設計，全過程的安全性、可控性也得以保障。
更完備的是，“AI育種家”設計之初就具備多作物擴展能力，正在延伸應用于水稻、大豆、油菜、西瓜、西蘭花等作物的育種研究，讓更多作物育種都能享上“AI福利”。
基因篩選：“做核酸”的新裝備
有了先進的育種技術，如何在播種前就確定哪顆種子攜帶我們需要的優質基因？
“一般來說，1000顆種子里，可能只有3顆含有目標基因，過去靠人工篩選，簡直是‘大海撈針’�！睘榇�，生物系統工程與食品科學學院應義斌教授領銜的智能生物產業裝備創新團隊開發了通用式小顆粒種子微創取樣機器人、自動化測序建庫機器人及種子分選機器人成套裝備，有效解決了這個痛點。
在實驗室里，機械臂輕輕吸起一粒小麥種子：先通過機器視覺和深度學習算法識別種子的“頭尾”，精細地調整好姿態，再用刀片切割出微量樣本并進行分析——這個過程仿佛是給種子“做核酸”，既不傷害種子活性，又能快速實現對大批量種子的基因分析。
“以前人工一天最多測800顆種子，現在機器人一天能測至少8000顆，效率提了10倍以上，取樣精度還超過50%�！眻F隊項目負責人周鳴川研究員說，切割的樣本通過自動化測序建庫機器人測定樣本中是否含有目標基因型。生成的基因測定結果會同步到種子分選機器人系統中，如果有目標基因型機器人就會保留樣本的母本進行后續的播種培育，相反機器人就會丟棄母本。有了這套機器人裝備，育種學家播種前就能鎖定“好種子”，大大降低了育種成本和時間。
此外，團隊還開發了細胞顯微育種操作機器人，可以實現細胞和微小組織的自主化操作與靶向外源基因精準導入，為育種學家提供了從細胞到小顆粒種子跨尺度新式育種工具。
技術監測：讓數據“開口說話”
種子產業高質量發展的同時，植株生長過程中的監護也格外重要。不過，要想知道一株植株長得好不好、抗病能力強不強，光靠肉眼觀察可不夠。
走進浙大溫室，何勇教授和岑海燕教授領銜的植物表型創新團隊正在給幼苗做“體檢”——研究人員逐一為幼苗掃碼，放上傳送帶，流水線就自動啟動：先澆灌補水，再用可見光相機、深度相機和多光譜相機從不同角度拍照，最后由AI算法“拼”出該幼苗的3D模型。
何勇和岑海燕團隊長期致力于植物表型光學成像與智能感知研究，上述場景就源于團隊自主研發的溫室全自動高通量三維植物表型平臺（3D Plant Phenotyper）。
“這個模型，不僅能精準還原植物的根、莖、葉形態，和實物一模一樣，還能獲取葉片里的葉綠素、水分和氮素等含量，這些指標對判斷作物健康狀態尤為關鍵�！眻F隊成員解釋道，過去靠肉眼看苗情，只能判斷“長得好不好”，現在連“為什么好”“哪里需要調整”都能說清。更高效的是，每株植物均配有二維碼“身份證”，可自動記錄重量、灌水量及生長過程，數據實時存儲，操作人員一鍵上樣即可采集數百個可見和不可見性狀，為后續育種分析提供了極大便利。
這套平臺的“核心武器”，是團隊自主開發的、國際領先級別的植物器官級實例分割AI算法和三維多光譜成像技術——能精準“拆分”植物的每一片葉、每一根莖，再結合三維多光譜點云重構模型，全方位展現植物的“健康狀況”。如今，它已經成為種質資源鑒定、智慧農業研究的有力“數據靠山”。
