种子质量检测是提高农作物产量和品质的重要保障，决定了收获的潜在活力和遗传纯度。传统的种子检验方法（如发芽试验、遗传纯度测定和活力评估）为种子质量提供了有价值的信息，但其耗时、费工、破坏性大的局限性也日益凸显。随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）和计算机视觉的发展，其在种子检验领域的应用已经扩展到包括一系列质量和生存能力评估。计算机视觉通过自动化复杂的计算在种子发芽试验中体现了从传统方法的重大转变，提高了现有方法的检精度和效率，并对种子各方面性提供了更深入的分析报告。

本文旨在探索AI和机器学习（Machine Learning, ML）在种业当前趋势和未来前景，主要介绍了AI在种子检验中的作用及图像处理、预测建模、自动化和机器人技术中的应用。作者认为，人工智能与种子检验的结合可能为重塑种子科学和技术新方法打开大门。

人工智能在种子检验方面目前面临挑战和局限。首要的挑战是确保人工智能模型的准确性和可靠性，这直接取决于用于训练模型的数据质量和多样性。在有限或有偏的数据集上训练的模型可能在不同的种子类型或生长条件下表现不佳，从而导致不可靠和不准确的预测。计算资源是另一个限制，如复杂人工智能模型，特别是深度学习网络，需要大量的处理能力和内存来训练。作者认为，ISTA可以确保用于模型训练的数据质量和有效性，在种子检验和维护方面发挥重要作用。

本文提出，未来的研究和发展可以探索多模态AI的潜力，将各种来源和类型的试验数据结合起来，以创建更稳健和全面的种子质量测定模型。通过将不同的测试（如遗传、表型和环境数据）结合起来，以提供更完整的种子质量和潜在性能分析。另一个有前景的研究领域是将人工智能应用于基因组学和表型组学，根据遗传标记及其与环境的相互作用来预测种子性能。此外，开发适应不同环境条件和农业实践的AI应用程序，对于在气候变化和其他全球挑战面前实现农业可持续至关重要。

图1. 人工智能及其子领域