该研究提出人工智能驱动的抗白叶枯病野生稻种质筛选方法，以支持育种工作。开发了一套AI驱动的用于野生稻白叶枯病抗性筛选的工作流，能够实现田间的智能评估，并将该系统集成在一台成本约890美元的便携式背包设备中。设计了一种计算机视觉算法来分割病斑、测量病斑长度并评估白叶枯病抗性水平，从而筛选出优良的抗病野生稻。
结果表明，该方法准确率达到了95.6%，并显著提升了筛选效率。该方法将助力大规模野生稻种质白叶枯病抗性的高通量筛选，从而加速野生稻种质资源的探索与开发。
中国农业科学院农业信息研究所张建华研究员、农业农村部南京农业机械化研究所周国民研究员、中国农业科学院作物科学研究所郑晓明研究员为该文共同通讯作者。中国农业科学院农业信息研究所博士研究生潘攀为论文第一作者。
该研究得到国家重点研发计划(2021YFD1200503,2022YFF0711805),海南省自然科学基金(325MS155),江西省现代种业发展专项,三亚崖州湾科技城科技专项资助(SCKJ-JYRC-2023-45)，三亚中国农业科学院国家南繁研究院南繁专项(YBXM2409,YBXM2410,YBXM2430,YBXM2508,YBXM2509),中央级公益性科研院所基本科研业务费专项(JBYW-AII-2024-05，JBYW-AII-2025-05,Y2025YC90)的资助。
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Screening elite bacterial blight (BB) resistant wild rice germplasm for breeding: An AI-driven approach - ScienceDirectPan Pan, Wenlong Guo, Yifan Shao, Hengbo Li, Zhihao Guo, Guoping Yu, Lin Hu, Maomao Li, Long Yi, Xiaoming Zheng, Guomin Zhou, Jianhua Zhang. 2026. Screening elite bacterial blight（BB）resistant wild rice germplasm for breeding: An AI-driven approach. Journal of Integrative Agriculture, Doi:10.1016/j.jia.2026.04.010
中国农业科学院智慧化数字化南繁技术团队由张建华研究员领衔，团队具有高层次人才2人，其中海南省人才2人，青年英才1人。团队主要从事智慧农业、视觉感知、农业科学数据挖掘等科学研究，主要开展田间作物表型数字化获取方法、技术与装备研发，南繁基地智慧管控技术与系统构建，突破田间优异种质材料的智慧筛选技术，构建适配表型鉴定的复杂作物生长环境精准监测与智慧管理体系，形成场景驱动的农业科学数据分析挖掘引擎，为现代种业创新与智慧化南繁提供技术支持。在Computers and Electronics in Agriculture、Journal of Integrative Agriculture、Rice Science、Plant Methods等主流学术期刊发表论文100多篇；授权发明专利20多项；获省部级以上科技成果奖5项；出版著作6部；获软件著作权20余项。
