国家作物种质资源库智能监测系统：AI 技术如何提升保存效率？

国家作物种质资源库作为种子的 “诺亚方舟”，保存着海量的农作物种质资源。但传统保存方式面临着环境参数难以精准控制的难题。AI 技术的应用，就像给种质库装上了一双 “智能眼睛”。通过分布在库内各个角落的传感器网络，AI 能够实时收集温度、湿度、光照等数据，甚至连细微的波动都能捕捉到。比如，湖北省新建成的种质资源库，通过智能传感器实时监测环境参数，一旦发现异常，系统会立即发出警报，并自动调整设备运行状态，确保种质始终处于最佳保存条件。这种实时监控不仅提高了保存的稳定性，还能减少人工巡查的工作量，让科研人员有更多时间专注于资源的研究和利用。

种质库的设备一旦出现故障，可能会对种质资源造成不可挽回的损失。AI 技术在这里发挥了重要作用。通过机器学习模型，系统可以分析设备的历史运行数据，预测设备可能出现故障的时间点。比如，利用随机森林算法对硬盘故障进行预测，提前发现潜在问题，避免数据丢失。华能清能院构建的发电设备故障诊断知识库，就采用了类似的技术，通过分析设备的运行参数，提前预警故障，将设备故障率降低了 30% 以上。在种质库中，这种技术同样适用。通过对制冷设备、通风系统等关键设备的实时监测和数据分析，AI 能够提前预判故障，通知维护人员及时处理，大大降低了停机风险，保障了种质资源的安全。

种质库中存储着大量的种质资源，如何合理分配存储空间是一个挑战。AI 技术通过数据分析，能够优化资源分配策略。比如，丰农控股的 DGR 种质资源库，利用数字化管理系统，对种质资源的存储位置、数量等信息进行精准管理。系统可以根据种质的保存需求和使用频率，自动调整存储位置，提高空间利用率。蒙草生态的智能种质休眠舱更是通过智能管理系统，实现了多类作物种质资源的自动化存储，能耗降低了 3/4，空间利用率提升了 1 倍。此外，AI 还能根据种质的特性和保存期限，优化存储策略，确保资源得到最有效的利用。

AI 技术在种质资源的基因分析和智能育种方面也大显身手。“天书计划” 利用 AI 解析种质资源的遗传信息，加速优异基因的挖掘。通过对 22.3 万份四大作物种质资源进行全基因组深度测序，构建了覆盖全球 95% 多样性的核心种质群体。腾讯开发的 AI 大模型能够从海量数据中筛选出抗病、抗逆等优良基因组合，为智能育种提供支持。华智生物的液相芯片技术则提升了基因分型的效率，将基因检测成本降低了 50% 以上，缩短了育种周期。这些技术的应用，让种质资源的利用更加高效，为培育高产、优质、抗逆的新品种提供了有力支撑。

除了保存和利用，种质资源还面临着病虫害和退化的风险。AI 技术通过动态评估和病虫害预测，为种质资源保驾护航。马山县制种基地采用 “天空地一体化” 监测网络，结合 AI 算法，实时监测作物生长状况和病虫害动态。系统能够提前 14 天预测虫害暴发概率，并自动生成防治方案。福建移动的 “DeepSeek + 农业” 平台，通过分析气象数据和作物生长影像，动态调整保存条件，将种子损耗率降低了 15%。此外，AI 还能对种质资源的退化风险进行预测，提前采取措施进行保护，确保种质资源的长期安全。

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