人工智能在花卉育种上的应用：以月季为例

花卉育种是培育具有优良性状花卉品种的关键过程。在月季育种中，筛选杂种后代优势单株时，目前主要依靠人工观测表型，这一过程耗费大量时间和人力，且准确性易受主观因素影响。随着人工智能技术的快速发展，其在农业领域的应用日益广泛，为花卉育种带来了新的机遇和方法。

二、人工智能在花卉表型分析中的应用

1. 表型数据自动化采集

传统的月季表型观测，育种工作者需逐株记录花朵大小、颜色、花瓣数量、植株高度、分枝情况等，不仅效率低，还可能因疲劳或主观判断造成数据偏差。利用图像识别技术，搭载高清摄像头的无人机或田间机器人，可定期对月季育种圃进行拍摄，快速获取大量月季植株的图像数据 。通过对图像的处理和分析，能够自动识别和测量花朵大小、花瓣数量等形态特征。利用传感器技术，如光谱传感器，可以实时监测月季植株的生理状态，获取叶片的叶绿素含量、水分含量等生理指标，这些数据对于评估植株的健康状况和生长潜力具有重要意义。

2.表型数据分析与建模

人工智能算法可以对采集到的海量表型数据进行深入分析，挖掘数据之间的潜在关系。通过机器学习算法，建立月季表型与生长环境、遗传因素之间的模型，预测不同环境条件下月季的生长表现，筛选出具有优良性状的单株。深度学习中的卷积神经网络（CNN）能够对花卉图像进行特征提取和分类，准确识别月季的品种和表型特征，甚至可以预测花朵的开放时间和花期长短。

三、人工智能在花卉基因分析中的应用

1．基因测序与分析

随着测序技术的发展，获取花卉的基因序列变得相对容易，但对海量基因数据的分析解读成为挑战。人工智能可以快速处理和分析基因测序数据，识别与优良性状相关的基因位点。通过对大量月季品种的基因数据进行分析，找到与抗病性、花色、花香等性状紧密相关的基因标记，为分子标记辅助育种提供支持。

2.基因编辑技术中的应用

CRISPR/Cas9等基因编辑技术在花卉育种中有巨大潜力，人工智能可辅助设计高效的基因编辑策略。通过对目标基因的结构和功能进行分析，利用人工智能算法预测基因编辑的效果，优化基因编辑靶点的选择，提高基因编辑的成功率和准确性，精准地改良月季的特定性状，如增强抗病性、改变花色等 。

四、人工智能预测杂交组合

在传统月季育种中，选择杂交亲本主要基于育种者的经验，具有一定的盲目性。人工智能通过分析大量的花卉遗传数据、表型数据以及杂交后代的表现数据，建立杂交预测模型。输入不同月季品种的遗传信息和表型特征，模型可以预测不同杂交组合产生优良后代的概率，为育种工作者选择最优的杂交亲本组合提供科学依据，大大减少了杂交试验的盲目性，提高育种效率 。

五、应用案例与实践

云南省农业科学院花卉研究所与华为等企业合作开展云南花卉AI试验示范项目，利用人工智能技术在月季等花卉育种中进行探索。通过构建花卉表型数据、基因数据和环境数据的多组学数据库，结合人工智能算法进行分析和建模，实现了对月季杂种后代优势单株的精准筛选，缩短了育种周期，提高了育种效率 。

六、挑战与展望

虽然人工智能在花卉育种中展现出巨大潜力，但仍面临一些挑战。花卉表型和基因数据的采集标准不统一，数据质量参差不齐，影响了人工智能分析的准确性和可靠性。人工智能技术的应用需要大量的计算资源和专业的技术人才，对于一些科研机构和育种企业来说，可能存在成本和技术门槛较高的问题 。未来，随着数据采集技术的不断完善和人工智能算法的持续优化，以及产学研合作的深入开展，人工智能将在花卉育种领域发挥更大的作用，助力培育出更多具有优良性状、适应市场需求的花卉新品种，推动花卉产业的高质量发展。