Trends in Plant Science：数字孪生(Digital twins)在植物科学领域的应用

数字孪生(Digital twins，DT)是一种数学结构模型，可以对物理实体进行高保真的虚拟化展示。数字孪生可以在多个生物层次上复制植物的动态，包括细胞、器官、单株植物、地块和田间尺度。数字孪生最大的特点是动态性，其虚拟状态会根据物理模拟实体的数据输入进行定期修改。先进的传感器技术和增强的网络基础设施与人工智能(AI)的最新发展相结合，促进了这一现实与虚拟技术的迭代过程。因此，数字孪生系统可以成为植物科学研究和应用的有力工具。

部署数字孪生系统可以实现各种定制化的目标，从本地和区域范围的监测、实时诊断应用、产量、可持续性和经济回报的优化，到支持育种决策、实现自主农业操作和网络农业系统。数字孪生为进行快速“假设”分析提供了一个平台，有助于全面探索影响植物生长的各种因素、作物管理策略和农业政策之间的相互作用。数字孪生系统还是一种出色的教学工具。

数字孪生的技术优势

数字孪生系统提供了一种无缝集成数据和区域信息的方法，以建立高保真虚拟模型。与传统的统计、经验或基于过程的模型不同，数字孪生系统提供动态、数据驱动的模拟，整合了来自真实物理世界对应物的实时更新，从而能够进行跨生物尺度的更全面、自适应和预测性分析。

数字孪生是整个人工智能界一个非常活跃的研究领域，我们期待看到巨大的技术进步对数字孪生的范围、质量和易用性产生影响。

数字孪生为个性化，定制化提供了可能，减轻了人们对数据隐私和安全的担忧。

单个以目标为导向的数字孪生体系可以通过联网建立更大规模的数字孪生系统。

数字孪生技术发展面临的挑战****

在“野外”可靠地构建、部署和维护数字孪生系统是一项挑战。更进一步开发需要考虑不确定性、系统故障和其他边缘情况对系统稳定性的影响。

网络基础设施(硬件、软件和数据)的要求以及部署数字孪生系统的初始学习曲线可能会成为植物科学研究广泛采用数字孪生系统的短期障碍。

参考文献

Ganapathysubramanian B, Sarkar S, Singh A, et al. Digital twins for the plant sciences[J]. Trends in Plant Science (2025).

来源：AgriPheno