韩国农村振兴厅为应对气候变化，快速培育优良品种，开发了结合表型分析与人工智能（AI）的作物性状自动化调查技术。以往，研究人员需亲自测量作物的大小、形状、颜色和产量，费时费力，且结果易受主观影响，难以保证一致性。随着气候变化导致种植环境快速变化，需要对更多作物和个体进行反复调查，传统方法已难以满足需求。为此，农村振兴厅启动了自动化技术的研发。
过去三年，农村振兴厅利用表型与AI学习技术，积累了340万条以上的大数据，完成了6项性状调查自动化技术。这些技术涵盖蘑菇产量、大豆叶型分类、大豆生长预测、草莓形态分类、苹果品质和玉米结实高度等。自动化系统准确率超过90%，远高于传统人工方式。通过普通相机和高光谱相机采集的数据，系统可量化分析作物的大小、形态、病害发生与生长状态。
应用该技术后，原本需1天至1周的性状调查时间缩短至平均30分钟，极大减少了人力投入，并消除了主观判断，提高了结果的客观性与可重复性。农村振兴厅已为相关技术申请4项专利，发表1篇论文，注册1项著作权，研究成果获得官方认可。此外，农村振兴厅还通过技术培训和向产业界转让，积极推广这一创新技术。
表型与AI结合的自动化调查技术在行政安全部主办的“2025年公共AI大转型挑战赛”中荣获鼓励奖，技术潜力和公共领域影响力获得肯定。数字育种支援科科长权秀珍表示，该技术将在数据和知识驱动的农业研究中发挥核心作用。农村振兴厅将继续加强数字育种基础，推动现场需求技术的普及。未来，这一创新有望加速农业研究数字化转型，显著提升新品种开发的效率与准确性。
🎯 metaqsol opinion:
农村振兴厅的AI自动化性状调查技术标志着农业数字化迈出关键一步。通过大数据与AI结合，该技术大幅提升了品种培育的速度和准确性，使农业能更灵活应对气候变化等环境挑战。随着技术在科研和产业领域的推广，将进一步优化人力资源配置，提高生产效率，推动农业决策更加科学化、数据化。
农村振兴厅的AI自动化性状调查技术标志着农业数字化迈出关键一步。通过大数据与AI结合，该技术大幅提升了品种培育的速度和准确性，使农业能更灵活应对气候变化等环境挑战。随着技术在科研和产业领域的推广，将进一步优化人力资源配置，提高生产效率，推动农业决策更加科学化、数据化。