新聞圖片新聞
人工智能正與科學(xué)研究深度耦合并加速重塑科研范式；在國(guó)家層面“AI for Science”持續(xù)布局推動(dòng)下，AI驅(qū)動(dòng)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)路徑正在從愿景走向現(xiàn)實(shí)。近日，中國(guó)科學(xué)院水生生物研究所何舜平研究員團(tuán)隊(duì)在《Science China Life Sciences》發(fā)表綜述文章“Advancing biological taxonomy in the AI era: deep learning applications,challenges,and future directions”。論文指出，生物分類(lèi)學(xué)正處于從運(yùn)用傳統(tǒng)形態(tài)學(xué)、分子系統(tǒng)學(xué)方法走向人工智能驅(qū)動(dòng)的新拐點(diǎn)，深度學(xué)習(xí)正在重塑圖像、聲音、基因序列與性狀特征解析等多個(gè)生物識(shí)別與分類(lèi)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
文章系統(tǒng)梳理了深度學(xué)習(xí)在物種圖像識(shí)別、生物聲學(xué)監(jiān)測(cè)、DNA/eDNA序列分類(lèi)及性狀機(jī)制解析中的最新進(jìn)展，并指出隨著基礎(chǔ)模型將基因組視作“語(yǔ)言”進(jìn)行大規(guī)模建模，從核酸序列到表型特征的跨層級(jí)推斷能力正在成形，“AI-分類(lèi)學(xué)家”有望成為未來(lái)生物學(xué)研究的新型基礎(chǔ)設(shè)施。文章在結(jié)論中強(qiáng)調(diào)，AI不會(huì)替代分類(lèi)學(xué)家，而是在重塑其方法論與工作流；分類(lèi)學(xué)家在性狀解讀、進(jìn)化脈絡(luò)判斷與模型校準(zhǔn)等環(huán)節(jié)仍具有不可替代的優(yōu)勢(shì)，應(yīng)主動(dòng)參與并引領(lǐng)AI與生物分類(lèi)學(xué)融合的下一階段。
圍繞AI在生態(tài)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用轉(zhuǎn)化，水生所科研團(tuán)隊(duì)已研發(fā)多款智能化設(shè)備，包括用于樣品自動(dòng)處理和快速識(shí)別的浮游生物智能識(shí)別系統(tǒng)、底棲動(dòng)物智能識(shí)別系統(tǒng)等。這些設(shè)備可以大幅縮短“樣品處理-識(shí)別-報(bào)告”的流程時(shí)間，能夠?yàn)榄h(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供更前置的生物學(xué)證據(jù)；在長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)監(jiān)測(cè)、環(huán)境評(píng)價(jià)與水生態(tài)治理決策中具有現(xiàn)實(shí)意義。
作為長(zhǎng)期從事魚(yú)類(lèi)分類(lèi)與系統(tǒng)演化研究的學(xué)者，何舜平研究員在文中呼吁：在AI驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，分類(lèi)學(xué)家更需要轉(zhuǎn)變角色，從“命名者”升級(jí)為“基準(zhǔn)制定者”和“模型校準(zhǔn)者”。分類(lèi)學(xué)家對(duì)生物性狀特征的深刻理解正是訓(xùn)練和啟發(fā)基礎(chǔ)模型不可替代的關(guān)鍵認(rèn)知，使AI能夠更貼近真實(shí)的生命規(guī)律，而非僅停留在表層統(tǒng)計(jì)關(guān)聯(lián)。
該工作揭示了傳統(tǒng)分類(lèi)學(xué)與人工智能加速融合的趨勢(shì)，勾勒出分類(lèi)學(xué)從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)邁向數(shù)據(jù)與模型驅(qū)動(dòng)的新階段，并為生態(tài)監(jiān)測(cè)智能化及生物基礎(chǔ)模型構(gòu)建提供了可參考的路徑框架。
圖1 深度學(xué)習(xí)在生物圖像、聲音、基因序列與性狀特征等方面的應(yīng)用
圖2 應(yīng)用于浮游生物智能識(shí)別與報(bào)告的深度學(xué)習(xí)模型和自動(dòng)化設(shè)備
圖3 深度學(xué)習(xí)模型與環(huán)境DNA監(jiān)測(cè)技術(shù)結(jié)合
圖4 基礎(chǔ)模型有望解決生物分類(lèi)學(xué)中的基礎(chǔ)問(wèn)題
圖5 水生所研發(fā)新一代浮游生物智能識(shí)別儀（圖片來(lái)自水生生物數(shù)據(jù)分析管理平臺(tái)）
圖6 水生所研發(fā)新一代底棲動(dòng)物智能識(shí)別儀（圖片來(lái)自水生生物數(shù)據(jù)分析管理平臺(tái)）
水生所陸蘇祥工程師為文章第一作者，水生所何舜平研究員、北京大學(xué)姚蒙研究員、中國(guó)科學(xué)院動(dòng)物研究所郭寶成研究員為文章共同通訊作者。
文章鏈接：https://www.sciengine.com/SCLS/doi/10.1007/s11427-025-3074-8