人工智能相融合的“智能设计育种”。育种者能够借助AI驱动的工具对海量数据进行 分析，从而精准预测基因型-表型关联，识别新的基因组合，大幅提升精度和效率并 优化育种策略。AI在作物改良中的核心应用工具包括大数据技术、机器学习、深度学 习、计算机视觉、遗传算法等等，对作物的表型组学、基因组学产生深远影响： （1） AI为表型组学带来范式转变：通过成像技术和传感器技术，能够对植物 表型进行高通 辅助智能决策及自动化耕作，实现精 准种植 （一） 智能决策及自动化耕作助力作物产量提升 AI在种植端的运用场景广泛，大体可归纳为对作物的生长监测和智能决策支持、 以及自动化智能耕作两方面，主要运用到的技术工具包括机器学习、深度学习、传 感器技术与物联网、云计算等： （1） AI协助作物生长监测和智能决策支持：基于物联网，运用各类传感器如 土壤湿度传感器、温度传感器、光照传感器、气体传感器等对苗情、虫

Explorer 等桌面客 户端； 可以集成多种 GIS 服务； 支持标准的 WMS、WFS; 供配置、发布和优化 GIS 服务器的管理 工 具 ； 提供.NET 和 Java 软件开发工具包； 为移动客户提供应用开发框架； 提供要素服务、搜索服务； 地图服务支持时空特性。 1(套) 84

安装操作系统后，需配置基础服务，包括 SSH 远程访问、防火墙设 置以及网络时间协议（NTP）以确保时间同步。 随后，安装必要的依赖软件包，主要包括 Python 3.8 及以上 版本、CUDA 工具包（适用于 GPU 加速计算）、cuDNN 库以及 PyTorch 或 TensorFlow 等深度学习框架。这些工具的选择应基于 模型的训练和推理需求，确保其与 DeepSeek 大模型的兼容性。以