全球农业可持续发展挑战 - 全球人口持续增长、气候变化加剧及耕地资源减少导致粮食安全与农业可持续发展成为重大挑战 [1] 多学科技术整合推动作物改良 - 中科院与华中农大团队在Nature发表综述，提出AI与生物技术整合的作物改良框架 [2][3] - 现代组学技术（基因组学、代谢组学、单细胞组学）为育种提供遗传信息解析能力，揭示新性状改良位点 [4] - 高通量表型技术（HTP）通过无人机、传感器实现基因型与表型高效连接，加速优良变异筛选 [4] 基因组编辑与蛋白质设计技术突破 - CRISPR技术实现跨尺度基因组精准编辑，显著缩短育种周期并聚合优良性状 [4][8] - AI驱动的蛋白质设计可创造自然界不存在的新功能蛋白（如抗病蛋白、生物传感器、环境降解酶） [4][10] AI辅助作物设计框架 - 提出整合基因组、表型、环境等多模态数据的AI辅助设计模型，实现数据驱动的精准育种 [19] - AI通过深度学习生成优化育种方案（如提升产量、抗逆性、营养品质），替代传统经验依赖模式 [19][24] 技术应用挑战与政策环境 - 高质量标准化数据是AI模型训练基础，需遵守生物安全与法规要求 [21] - 全球基因组编辑作物监管政策趋向科学简化，为技术推广创造有利条件 [21] 研究团队与贡献 - 通讯作者为中科院高彩霞研究员与华中农大李国田教授，多国机构学者参与论文撰写 [21]